SuperAPI AI 工具集

self-iteration

智能体与模型

查看项目

更新于 10-15 18:45

技能介绍

用途:self-iteration 用于对项目自有工具做一次实地测试。核心目标始终是替用户完成一项真实任务,评估只是附带观察,而非取代任务本身。

主要能力:1) 与用户商定一个贴近真实使用、且带有安全边界的任务;若用户没有任务,可建议一个能覆盖工具主流程、且不含破坏性或不可逆操作的任务。2) 通过智能体应当使用的公开界面执行任务,优先走最自然的短路径,不刻意制造边界情况,也不为推进而切换到内部接口。3) 在工作过程中只记录观察到的事实证据,包括:选择下一步所需的额外往返或上下文、缓慢操作或不必要的等待、令人困惑的命名/数据结构/默认值/错误/文档、失败与缺失能力及恢复质量,以及让流程格外直接或省 token 的行为。4) 先向用户交付任务结果,再给出实地测试结论:带复现证据和影响的 bug、与 bug 分开的具体改进建议、值得保留的优点;若无改动必要,明确给出“went well”结论。

完成标准:用户与智能体就任务、预期结果和需确认动作的边界达成一致;任务完成或识别出具体阻塞点,且每项发现都对应流程中实际观察到的步骤;用户同时获得可用的任务结果和一份简洁、有证据的工具体验结论。

限制:在实地测试期间不要因发现的问题而修改工具,应先把发现呈报给用户,由用户决定实现哪些改动。

适用场景:用户要求 dogfood 或自迭代,或正在测试、评估某个工具时。具体安装方式与平台要求暂未提供。