SuperAPI AI 工具集

scenario-refine-loop

智能体与模型

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更新于 10-15 21:06

技能介绍

用途:为 Scenario 生成任务提供可收敛的检查与改进循环,避免直接接受首轮结果,或反复改写提示词直到预算耗尽这两种失败方式。两者都缺少同一批产物:写好的评分标准与失败诊断。

核心循环:一、生成前把简报转成观众可核查的通过/失败条目,不要用主观品味词;二、生成能检验配方的最小批量,选仍可判定每条标准的最便宜尺寸或质量档,成本敏感时用 dry_run;三、用 asset_analyze 批判,每次最多 10 张图,一条指令内嵌评分标准和固定的逐图输出格式;四、把每条失败项路由到最便宜的可行修复;五、干净一轮即可交付,三轮未达标或同一标准在不同修复下两次失败就报告,而非继续重试。

修复路由由便宜到贵:保留资产上的局部缺陷做蒙版局部重绘,无蒙版字段时对保留资产做指令式单点修改;整体色调、裁剪、调色问题用确定性工具处理而非重生成;内容、构图或渲染配色错误则修改增量子句并从已确认基线重跑;身份或风格漂移需收紧枚举、增加或重新分配参考;全部条目失败则换模型,保留提示词。每轮只改一个变量,否则无法归因。

两条纪律:判定必须引用评分标准而非品味,逐图按序输出 索引: 通过|失败 与失败条目;修复必须从已批准基线和提示词重跑,不能以输出链式输出,否则漂移累积。

换档是新生成,不是把保留图放大:在交付档重跑保留资产的配方并重新批判,或保留通过者并用保真放大模型放大。当标准是配置好的品牌简报且团队启用 Quality Gate 附加组件时,改用 asset_quality_gate_run 批判,其理由与建议可直接进入修复表;缺失时退回 asset_analyze 路径。

限制与注意:无法仅靠查看聊天中的 asset_display 判定,未记录的印象不累积;asset_analyze 只返回文本,不能直接修图;不要因单个失败重跑整批;不要先看产出再写标准;循环必须设上限,失败任务可退款而效果不满意不能;同一标准在同一模型上第三次重试无意义。若本文提到的配套技能未安装,请让用户安装 npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>,无人值守时依据工具 schema 继续并标注缺口。