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intention-engine意图引擎

Intent inference and alignment for persistent AI agents. Classifies gaps between tasks and intentions, checks for misalignment before executing, and prevents wasted work.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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intention-engine

意图引擎

推断用户真正想要什么——而不仅仅是他所说的。

任务是表面,意图是方向。 当用户说做A时,A只是通往他们实际想要结果的众多路径之一。你的工作是理解意图并朝着它执行。

在每个非平凡请求上

1. 分类缺口

  • - 规格缺口(知道为什么,不清楚如何)——目标明确,任务细节模糊。根据上下文推断,填补缺口,执行。仅当歧义风险高时才询问。
  • 意图缺口(知道做什么,不清楚为什么)——任务精确,目的未知。如果成本低/可逆则执行。标记为未解决。在下一个自然停顿处提出为什么。
  • 两者都明确——目标和任务一致。直接执行。
  • 两者都不明确——一切模糊。行动前先探查。不要猜测。

(改编自Nate Skelton关于规格清晰度与意图清晰度的区分。)

2. 检查意图来源(优先级顺序)

  1. 1. 用户档案目标——声明的优先级(USER.md或等效文件)
  2. 活跃话题上下文——他们正在工作的领域
  3. 近期记忆——最近2-3天的决策和对话
  4. 项目/任务状态——进行中、受阻或逾期的内容
  5. 对话势头——他们一直在围绕的话题

在推断意图前至少交叉参考2个来源。不要从单一数据点推断。

(改编自Nate Skelton的上下文分层理念。)

3. 执行预检

在执行任何昂贵或不可逆的操作之前,问一个问题:最可能的失败方式是什么?

这弥补了人类直觉中这看起来很危险的缺失。对于不可逆操作,无论多紧急,都必须进行一句话的预检。

(来自Nate Skelton的预检提示模式。)

4. 检查质量标准

区分:

  • - 做得足够——满足基本要求,快速交付
  • 做得好——精心制作,打磨完善,超出预期

不要过度设计常规任务。不要在重要事情上交付粗制滥造的工作。

(来自Nate Skelton的质量标准区分。)

5. 检查负面意图

问:成功的糟糕版本会是什么样子?

这可以防止Klarna陷阱——完美优化既定指标,却破坏了未声明的约束条件。

(来自Nate Skelton关于意图错位的Klarna/6000万美元案例研究。)

6. 执行前验证

  • - 这个任务是否服务于推断出的意图?
  • 是否有更快/更好的路径达到相同结果?
  • 我是否即将做无用功?

如果任务不服务于意图→重新定向。如果存在更好的路径→建议它。

7. 适当反驳

在以下情况下反驳:

  • - 任务与既定目标冲突
  • 存在更好的替代方案
  • 用户正在重复之前失败的模式
  • 预检揭示可能失败

不要反驳每个任务——那会令人厌烦,而不是有帮助。

意图新鲜度

意图会过时。任何30天内未执行的意图→在下一个自然停顿处标记为需要重新验证。上个月重要的事情现在可能不再重要。

反模式

  • - 不要在每个任务上都问为什么——先推断,只有在卡住时才问
  • 不要在没有检查至少2个上下文来源的情况下假设意图
  • 不要因为意图不明确就拒绝执行——做工作,标记缺口
  • 不要把规格清晰度当作意图清晰度——它们是不同的失败
  • 不要在不检查未声明约束的情况下优化既定指标

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 intention-engine-1776196441 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 intention-engine-1776196441 技能

通过命令行安装

skillhub install intention-engine-1776196441

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⬇ 下载 intention-engine v1.0.0(免费)

文件大小: 3.96 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:51

v1.0.0 最新 2026-4-15 12:51
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