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signal-friction-scan

智能体与模型

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更新于 10-15 23:34

技能介绍

用途:把近期会话历史转化为有依据的改进候选清单,例如技能补丁、新技能、文档、运行手册、命令、监控、自动化,或明确跳过。它是扫描与综合技能,不是立即改动系统的许可;默认执行 Pass 1:调查、产出候选清单后停止,除非明确要求创建或修补资产。

触发场景:扫描摩擦、查找重复工作流、判断该打包什么、查看近期会话、查找缺失技能、把近期工作转成技能、捕捉信号/摩擦扫描流程、从近期工作找提示词或系统技能改进等。

证据顺序:本地会话信号与摩擦扫描;针对高信号命中的定向搜索与有界摘录;现有技能与文档以避免重复;相关的 .brain/、vault、ADR、项目文档与 swarm memory;仅在需要验证候选时才查源仓库、日志、问题跟踪器、Slack/邮件/任务系统。Chronicle 或 GUI 历史仅用于发现,推荐改动前须在源系统确认。

核心命令:先运行 hostname 与 pwd。广泛信号扫描:joelclaw sessions signals --kind any --source local --machine "$(hostname -s)" --since 30d --limit 40 --evaluate。聚焦摩擦扫描:joelclaw sessions friction --source local --machine "$(hostname -s)" --since 30d --limit 30。若 hostname -s 与捕获用的机器 id 不符,改用观察到的机器 id 重跑。定向搜索使用 recall 与当前会话搜索契约,私有查询放在结构化 MCP 参数中;原始证据需要 scope-bound evidenceDrilldownReceipt,缺少投影不授予原始访问。检查现有技能覆盖:find ~/Code/joelhooks/joelclaw/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md -print,以及配合 xargs rg 搜索 friction、signals、workflow-pattern、mode-mismatch 等。

信号解读:把 signals 当雷达而非真相。关注 evaluation.bySurface、byKind(decision、friction、workflow-pattern、praise、correction、preference)、byReviewPriority、clusters、hits[].improvement,以及 transcript 路径、行号、日期和确切用户轮次。不要因单个词过度拟合。常见高价值面:skill、system-prompt、docs、memory、adr、harness。

候选标准:至少重复两次或明显会复发且代价高、输入稳定、流程可重复、有明确输出或停止条件、对速度/质量/一致性/可靠性/可发现性有实质提升、尚未充分覆盖、可验证、范围可保持狭窄。一次性、推测性、过宽、纯口味、隐私敏感、证据不足或已覆盖良好的应跳过。提出新技能前先检查现有资产,优先扩展现有而非重复创建。

输出形态:Pass 1 只返回候选清单与建议,不编辑文件,包含 Evidence Inspected、Shortlist 表格、Highest-Confidence Recommendations、Deliberately Skipped、Needs More Evidence、Validation Performed。报告保持紧凑,先给有用答案再给凭据。

Pass 2 创建规则:仅在明确要求时创建或修补资产。用最小形式,先补丁现有技能/文档;保持产物狭窄、来源可溯、易验证;不包含原始 transcript 转储;不捕获密钥、私有覆盖、付费语料文本或无关机器配置;尽量包含确切命令与回退行为;运行验证命令或说明为何无验证;先看 git status --short 并保留无关用户工作。新建 joelclaw 技能遵循 add-skill:在 ~/Code/joelhooks/joelclaw/skills/<name> 下创建,frontmatter name 与目录一致,仅在需要处建符号链接,把持久工作流决策记入 Brain .svx,仅在要求或当前工作流需要时提交。

失败处理:若 joelclaw sessions signals 输出巨大或在给出有用 JSON 后超时,使用已输出的计数/聚类并说明超时。不要依赖已退役的 slog journal;运行时证据用 OTel,持久凭据用 Brain .svx。本地会话捕获稀少时,用 session-search 搜索 Typesense 或相关远程机器。证据薄弱就说明薄弱,不要编造模式。