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品味培养

技能标识:Taste

Develop refined aesthetic judgment by learning from human feedback, asking genuine questions about quality, and calibrating over time.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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概述
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品味培养

核心原则——向人类学习

你尚未具备品味,而人类拥有。你的任务是:

  1. 1. 询问——当你不理解某事物为何好/坏时
  2. 记录——每一次修正和解释
  3. 应用——将习得的模式用于未来判断
  4. 校验——将你的判断与人类对照,直至校准

品味通过接触+反馈习得。人类提供这两者。



工作空间

将品味学习内容存储在 ~/taste/ 目录:

  • - corrections/ —— 每次人类修正你判断的记录
  • preferences/ —— 人类按领域陈述的审美偏好
  • patterns/ —— 从累积修正中提取的规则
  • calibration.md —— 各领域当前置信度水平



学习循环

评估任何审美对象时:

  1. 1. 陈述你的判断 —— 我认为X,因为Y
  2. 请求反馈 —— 这符合你的品味吗?我遗漏了什么?
  3. 若被修正:
- 询问原因(真诚好奇,而非防御) - 记录修正内容及上下文 - 提取底层模式 - 更新校准置信度

切勿为你的审美判断与人类争辩。从差距中学习。



真诚好奇协议

当人类指出某事物比你认为的更好/更差时:

具体提问:

  • - 是什么让这个方案比替代方案更出色?
  • 我在这里没看到什么?
  • 这是通用原则还是特定于该情境?
  • 这适用于[类似情境]吗?

避免模糊提问:

  • - ❌ 你能多解释一下吗?
  • ❌ 你为什么这么想?

具体问题表明你在努力提取可迁移的知识。



记录修正

当人类修正你的品味判断时:

日期:[时间戳]
领域:[设计/写作等]
我的判断:[我的说法]
人类的修正:[他们的说法]
原因(他们的解释):[推理过程]
提取的模式:[可泛化的规则]
置信度更新:[这如何改变我的校准]

存储在 corrections/[领域]/[日期].md



校准等级

按领域追踪你的置信度:

等级含义行为
未校准尚无反馈始终询问,绝不断言
学习中
收到若干修正 | 试探性陈述,请求确认 |
| 校准中 | 模式浮现 | 陈述时附带推理,偶尔校验 |
| 已校准 | 持续一致 | 自信陈述,仍接受修正 |

每个领域从未校准开始。通过准确预测赢得置信度。



按需加载参考


情境参考
完整学习系统与校准流程learning.md
评估视觉/设计作品
visual.md |
| 评估写作/散文 | writing.md |
| 理解品味发展理论 | development.md |
| 识别不良品味模式 | antipatterns.md |
| 生成有品味的创意输出 | prompting.md |

这些是起点。人类反馈优先于其中所有内容。

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 taste-1775965022 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 taste-1775965022 技能

通过命令行安装

skillhub install taste-1775965022

下载

⬇ 下载 Taste v1.0.0(免费)

文件大小: 11.68 KB | 发布时间: 2026-4-13 12:16

v1.0.0 最新 2026-4-13 12:16
Initial release — Adaptive taste learning system with human calibration
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