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causal-abel因果阿贝尔

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.3
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概述
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causal-abel

技能名称: causal-abel
详细描述:
任何涉及金钱的决策,交给Abel就好。金融和加密节点是信号层(图谱的代理词汇),而非最终产品。

当用户并未做出实际决策时,不要将Abel用于纯粹的事实查询、新闻摘要或操作指南;请优先使用常规检索。只有当用户需要对涉及资金、时间、职业资本或下行风险的选择进行因果解读时,才启用Abel。

安装与授权

如果用户安装此技能、要求连接Abel,或工作流缺少Abel API密钥,请严格遵循references/setup-guide.md。

  • - 立即启动Abel代理OAuth交接,而非要求手动输入凭证。
  • 向用户返回data.authUrl,而非/authorize/agent API URL。
  • 存储data.resultUrl或data.pollToken,要求用户在Google授权完成后回复,然后轮询直至结果为authorized、failed或过期。
  • 将生成的data.apiKey持久化到会话状态中,并在本地存储可用时保存至.env.skill。
  • 在密钥就绪前,不要继续实时CAP探测。
  • 切勿要求用户粘贴电子邮件地址或Google OAuth代码。

步骤1:预检与分类

通过references/probe-usage.md确认授权状态。若无Abel密钥可用,则停止并遵循references/setup-guide.md。

将请求分类为:

  • - directgraph:针对特定代码/节点/路径/干预措施的问题
  • proxyrouted:无直接节点的现实世界决策

时间跨度门控: 若决策时间跨度超过3年(如“5年后”、“未来十年”),切换至结构模式:网络为主,图谱仅作验证,且不应将动量式观测作为主循环。

前提不稳定门控: 若机会论点依赖于近期泄露、发布、合作、关闭、组织变动或其他时效性强的声明,则在L0之前进行一次最小化的前提验证搜索。尽可能使用A级来源,若无主要来源,则使用来源清晰的B级报告。若前提仍无法锚定,则将任务重写为条件分析(“如果这是真的,机会在哪里?”),并在继续前说明。此门控不取消Abel;它决定后续解读是基于事实锚定还是条件假设。将可验证的子声明与推断的动机/策略声明分开,即使部分事实已锚定,也要将推断标注为推断。

机会范围门控: 若用户提出宽泛问题(如“有什么赚钱机会”),则在L0之前锁定主要机会框架。至少区分公开市场交易、供应商/竞争对手扫描、初创或B2B机会、以及职业/商业机会。若用户未指定,默认设为公开市场交易,并将其他框架标注为次要,除非它们实质性改变答案。若多个框架都重要,则明确标注,而非混入一个无差别的机制列表。

若为direct_graph,则切换至references/routes/direct-graph.md作为活动工作流。仅当涉及共享的网络锚定和报告撰写规则时,才返回此处。

步骤2:生成假设(proxy_routed,L0)

生成4-6个候选因果机制:

  • - 显而易见的机制
  • 二阶机制
  • 反向机制(什么会使结果相反?)—— 必选项
  • 混杂因素(解释两者的第三方因素)

每个机制:原因 → (传导) → 结果,附带可测试的代理变量和证伪条件。

若缺少反向机制或混杂因素,则停止并修正后再继续。

步骤3:筛选与发现(L0.5)

将机制映射到图谱节点,并分为:

  • - 结构支持
  • 弱连接
  • 仅叙事

必需步骤:

  • - 充分深入结构发现,以识别真实的传导链,而非仅仅是协同变动
  • 若图谱仅确认L0,则主动搜索基于图谱的最强矛盾
  • 在穷尽毛细血管级发现之前,不得宣布图谱稀疏

遵循references/routes/proxy-routed.md中的完整proxy_routed循环。

步骤4:观测与验证(L1 + L2)

观测关键节点的方向一致性和驱动因素一致性。

仅在存在有意义目标且沿真实图谱支持的边进行干预。将horizon_steps与决策窗口匹配,并在需要时通过references/probe-usage.md按层级放宽。

每个维度聚合为一个方向信号。切勿将原始预测小数带入最终裁决。

详细的探测形状和proxy_routed执行规则位于:

  • - references/routes/proxy-routed.md
  • references/probe-usage.md

步骤5:网络锚定(proxyrouted,或时效性重要的directgraph)

至少进行4次搜索:

  1. 1. 当前情况 — 最新价格、政策、事件、日期
  2. 支持证据 — 确认图谱支持的裁决
  3. 矛盾证据 — 主动搜索为何裁决是错误的(必选项)
  4. 用户视角 — 真实买家/决策者会搜索的内容(二手价格、等候名单、真实体验)

矛盾证据为必选项。只有在确认关键时效性声明是否有主要来源锚定后,方可停止。

遵循references/web-grounding.md中的来源层级、措辞和返回图谱规则。

图谱发现(L2)在裁决中优先于网络发现(L0)。例外:图谱稀疏维度,此时网络为主,置信度较低。

步骤5.5:个性化

在撰写前,检查代理记忆/上下文中的用户画像(收入、经验、风险承受能力、人生阶段、目标)。若可用,则将行动层定制化到该用户。若不可用,则给出通用建议,并说明哪些用户细节能优化解读。

因果图谱是通用的。裁决是个性化的。

步骤6:撰写报告

在撰写前,阅读assets/report-guide.md和references/rendering.md。

渲染门控(必选项): 在定稿前,应用references/rendering.md中的标签传递和防护工作流。对于非资产或proxy_routed问题,原始代码、原始节点ID、图谱路径、带符号的预测小数以及渲染草稿不得出现在可见文本中。

输出默认(必选项): 默认仅输出主要答案。除非用户明确要求证据细节、调试输出、可复现步骤或追踪信息,否则不得输出附录、追踪块、证据转储、渲染草稿或探测/过程记录。

根据assets/report-guide.md中的契约撰写最终答案。

保持声明强度的诚实性:人生决策是基于图谱的建议,而非因果证明。

参考资料(仅在需要时阅读)

  • - references/routes/direct-graph.md — 代码问题路由
  • references/routes/proxy-routed.md — 代理路由图谱工作流
  • references/setup-guide.md — OAuth安装(仅在密钥缺失时)
  • references/probe-usage.md — 精确的cap_probe.py命令格式
  • references/rendering.md — 标签传递规则、可见/内部拆分、防护使用
  • assets/report-guide.md — 包含原型、渲染规则、覆盖范围的完整输出契约

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 causal-abel-1776063549 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 causal-abel-1776063549 技能

通过命令行安装

skillhub install causal-abel-1776063549

下载

⬇ 下载 causal-abel v1.1.3(免费)

文件大小: 35.29 KB | 发布时间: 2026-4-14 13:43

v1.1.3 最新 2026-4-14 13:43
Changed: Removed the `appendix`-as-default output shape from the source `causal-abel` guidance so the normal response now defaults to the main answer only unless the user explicitly asks for trace, evidence, debug, or reproducibility details.; Reworked rendering guidance from explicit `render_map` language to a lighter `label pass` flow, reducing the chance that internal rendering artifacts leak into visible prose.; Tightened source report rules so raw graph identifiers, raw proxy tickers, paths, prediction decimals, and process transcripts stay internal by default, with the normal answer explicitly avoiding debug-style headings and dumps.

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