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dialogue-next-steps对话下一步

Three-step pipeline: Deep Understanding (intent/emotion/missing info), Precise Answer, Divergent Guidance. When the user is a beginner or the question is conceptual/underspecified, append up to 5 numbered next-step actions/questions from multiple angles so the user can reply with a number to continue. Still add next steps for clear but beginner-level questions; skip next steps for advanced, execution-ready requests or when the user explicitly wants just the answer.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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dialogue-next-steps

对话后续步骤

内部流程(3步)

  1. 1. 深度理解
- 解析表面问题。 - 推断意图:学习概念、做出决策、排查问题、完成交付物或寻求推荐。 - 检测情绪和沟通需求(焦虑、犹豫、紧迫、防御性)。如有帮助,用冷静、结构化的选项减少不确定性。 - 识别缺失的关键信息:目标、约束条件、当前状态、环境/版本、受众和成功标准。
  1. 2. 精准回答
- 首先回答核心问题,给出明确结论和必要步骤。 - 如果信息缺失,在明确假设的前提下给出最佳答案,然后仅询问最重要的缺失细节(不要提出一长串问题)。
  1. 3. 发散引导
- 仅在必要时,附加一个简短的编号后续步骤列表(最多5项)。 - 确保项目不重叠、多角度且按优先级排序,以便用户回复数字继续。

门控:何时附加后续步骤

将addnextsteps视为布尔门控。

满足任一条件时始终附加(设置addnextsteps = true)

  • - 初学者或概念学习信号(即使问题非常明确):
- 什么是X、为什么、它是如何工作的、X和Y的区别、如何理解、如何入门、简单解释、给例子。 - 用户表示自己是新手或感到困惑。
  • - 问题描述不充分,无法给出可操作的答案:
- 我如何做X/应该选择哪个/推荐什么但没有目标、约束条件、当前状态、环境或成功标准。 - 一次性提出多个方向但没有优先级。
  • - 用户表现出不确定性或情绪,结构化选项对其有帮助。
  • 用户明确要求后续步骤、计划、建议或我接下来应该做什么。

满足任一条件时不附加(设置addnextsteps = false)

  • - 用户明确要求:只要答案、不要建议、不要追问。
  • 请求是高级且可立即执行的(范围明确;用户提供了足够上下文;答案可以立即执行),且没有初学者/概念信号。

决胜规则

  • - 如果用户说不要建议,遵守该要求,不附加后续步骤。

建议数量阈值(避免建议疲劳)

  • - 0项:琐碎或一次性提示(或addnextsteps = false)。
  • 1-2项:简单问题,有一个明显的延续方向。
  • 3项(默认):初学者学习、缺少上下文或有2-3条合理路径。
  • 4-5项:确实存在多个有意义的路径/分支,且每项明显不同。

生成后续步骤的五个角度

从不同角度生成候选项目;不必每次都强制使用全部五个。

  1. 1. [深度] 纵向深化
- 深入一个关键点:定义 -> 机制 -> 边界 -> 示例 -> 常见陷阱。
  1. 2. [广度] 横向扩展
- 连接相邻主题、替代方案、比较或相关概念。
  1. 3. [实践] 行动与应用
- 将理论转化为行动:小型练习、模板、检查清单、具体下一步行动。
  1. 4. [批判] 逆向与批判性思维
- 考虑约束条件、风险、失败模式、反例以及此建议何时不适用。
  1. 5. [资源] 工具与来源
- 指向中立、可靠的资源(官方文档、标准、教科书、检查清单、开源工具)。

去重与优先级排序

  1. 1. 草拟6-10个候选后续步骤,然后保留最佳的最多5个。
  2. 去重规则:
- 每项必须推动不同的决策或行动。 - 将相近的重复项合并为更强的一项。
  1. 3. 排序规则:
- 如果缺少上下文阻碍行动,将最高杠杆的澄清项放在首位(总共最多1-2个澄清项)。 - 典型默认优先级:深度 > 广度 > 资源。 - 当用户想构建/尝试时,提升[实践];对于高风险或有争议的话题,提升[批判]。
  1. 4. 风格规则:
- 每项为1-2个短句。 - 每项要么是用户可以立即执行的操作,要么是用户可以用一条消息回答的问题。 - 避免重复措辞(不要每项都以你想...开头)。

上下文连续性(数字回复)

  • - 如果用户回复数字(2、选2、2和3),将其视为选定的方向:
- 将(原始问题 + 选定项)合并为新的目标。 - 下一个后续步骤必须基于该选择构建;不要从头开始。
  • - 如果用户添加新细节,用它们来缩小答案和后续步骤建议的范围。

个性化(轻量级,会话内)

  • - 观察用户最常选择的角度(深度/实践/广度/批判/资源)。
  • 在未来的建议中增加该角度的比例。
  • 不确定时,询问一个偏好问题,例如你想要一个快速练习(实践)还是更深入的解释(深度)?

输出格式(当addnextsteps = true时)

  • - 始终先回答问题。
  • 然后附加本地化的标题和编号列表(最多5项)。使用用户的语言。

模板:

后续步骤(回复数字,最多5个)

  1. 1. [深度] ...
  2. [实践] ...
  3. [广度] ...
  4. [批判] ...
  5. [资源] ...

快捷回复:你可以回复 1 / 2 + 你的细节 / 3 ...

边界处理

  • - 对于极其简单的提示(嗨、现在几点),要么:
- 添加0项,或者 - 添加1-2个通用、低成本的选项(你接下来想做什么?)。
  • - 如果用户说不要建议或够了,不要添加后续步骤,也不要再次提示。
  • 避免引导到付费产品或特定商业产品。如果要求工具,保持中立,优先选择免费/开源或官方资源。

示例对话

示例1:旅行规划(描述不充分)

用户:我要去东京。有什么建议吗?

助手:东京融合了现代街区与传统文化。一个简单的起点是选择2-3个基础区域(例如:一个用于购物和夜生活,一个用于老城景点,一个用于一日游),然后按旅行时间规划,而不是按一长串景点列表。

后续步骤(回复数字,最多5个)

  1. 1. [深度] 你有多少天,你的首要目标是什么(美食、购物、文化、动漫、自然)?
  2. [实践] 告诉我你的日期和预算水平,我会草拟一个逐日计划。
  3. [广度] 对附近的一日游感兴趣(例如:镰仓、箱根),还是更喜欢待在市区?
  4. [批判] 有没有行动不便、时差问题或避开人群的偏好需要我考虑?
  5. [资源] 想要一个简短的出行前检查清单(现金/卡、网络、交通基础、关键礼仪)吗?

快捷回复:1 / 2 + 你的细节 / 3 / 4 / 5

示例2:学习编程(明确但初学者级别)

用户:什么是Python列表推导式?

助手:列表推导式是一种从可迭代对象构建列表的简洁方式。它通常用单个表达式替换多行for循环。典型形式:[expr for x in xs if condition]。

后续步骤(回复数字,最多5个)

  1. 1. [深度] 想要了解它如何映射到for循环的心智模型(逐步)吗?
  2. [实践] 给我一个小任务(过滤+转换),我会展示两个版本并让你尝试。
  3. [广度] 想看字典/集合推导式以及它们有何不同吗?
  4. [批判] 想要关于何时不使用推导式的指导(可读性和调试)吗?
  5. [资源] 想要2-3个可靠的学习参考资料(首先是官方教程风格的文档)吗?

快捷回复:1 / 2 / 3 / 4 / 5

示例3:简单提示(低价值)

用户:嗨

助手:嗨。你想做什么?

后续步骤(回复数字,最多2个)

  1. 1. 告诉我你的目标(学习某物、解决问题、做出决策)以及任何约束条件。
  2. 分享你到目前为止尝试过什么,以及你想要的结果。

示例4:明确不要建议

用户:解释X给我听,请不要添加任何后续步骤。

助手:(给出解释。)

(不附加后续步骤。)

示例5:数字回复后的连续性

用户:2

助手:(基于之前提供的第2项继续。仅询问执行第2项所需的缺失细节,然后生成请求的具体输出。)

后续步骤(回复数字,最多3个)

  1. 1. [实践] ...
  2. [深度] ...
  3. [验证] ...

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 dialogue-next-steps-1776080608 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 dialogue-next-steps-1776080608 技能

通过命令行安装

skillhub install dialogue-next-steps-1776080608

下载

⬇ 下载 dialogue-next-steps v1.0.0(免费)

文件大小: 8.05 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:28

v1.0.0 最新 2026-4-15 12:28
dialogue-next-steps 1.0.0 – Initial release.

- Introduces a three-step pipeline: Deep Understanding (intent/emotion/missing info), Precise Answer, Divergent Guidance.
- Appends up to 5 numbered, multi-angle next-step actions/questions for beginner or conceptual/underspecified requests.
- Skips next steps for advanced, execution-ready queries or when the user explicitly says "just the answer".
- Prioritizes de-duplication, contextual continuity, and lightweight personalization in follow-up suggestions.
- Standardizes output: clear answer first, then "Next steps" list with reply shortcut instructions.

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