用途
Reflection 是一个面向 AI 智能体的自检技能，其定位是在智能体准备报告结果之前，先对自己的工作进行一轮系统性回顾。它把智能体置于“评审他人工作”的视角，以降低自评时的宽松偏差，从而在交付前发现并修正问题。
主要能力
该技能以一组引导性问题组织自检流程，覆盖以下方面：
- 任务完成度：是否完成了任务，输出是否与要求一致。
- 遗漏与多余：有哪些内容缺失，有哪些内容并非被要求却额外添加。
- 完成质量：像评估他人工作一样审视产出，并尽可能借助可用工具进行验证。
- 原则遵循：重新阅读已加载到上下文中的核心原则，检查自己在哪些地方出现了偏离。
- 修复而非罗列：对发现的问题进行实际修复，而不仅仅是列出问题清单。
- 报告：说明交付了什么、哪些地方不确定、以及有哪些无法自行解决的顾虑。
使用方式
资料中未提供具体的安装命令、代码示例或调用方式。从描述看，该技能以提示词/检查清单的形式使用，在智能体报告结果之前触发自检流程。具体集成方式暂未提供。
适用场景
适用于需要智能体在输出前进行自我审查、提升结果可靠性的场景，尤其是对准确性、完整性和原则一致性有要求的任务。
限制
资料未说明该技能支持的平台、模型或运行环境，也未提供收费、价格等信息。其效果取决于智能体是否能够访问验证工具以及上下文中的核心原则内容。