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meta-game-negotiation

试用

由 model-distillation 从教师技能 game-negotiation 蒸馏并增强的超越型元技能, 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环,逐步超越教师。

它能做什么

由 model-distillation 从教师技能 game-negotiation 蒸馏并增强的超越型元技能, 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环,逐步超越教师。

技能文档

meta-game-negotiation(蒸馏超越型元技能)

model-distillation 从教师技能 game-negotiation 蒸馏并增强生成。 生成时间:2026-07-23 00:37:28 | 蒸馏机制:跨模型蒸馏(见 meta-evolver 北极星策略)

来源能力签名(教师)

  • 标题层级:game-negotiation(博弈谈判), 何时使用, 工作流, 运行, Nash 等权分 100:--mode nash --json '{"disagree":[0,0],"surplus":100,"weights":[1,1]}', Rubinstein δ=0.9:--mode rubinstein --json '{"p":0.9,"r":0.9}', 增强点(融入元进化闭环), 已知限制
  • 显性工作流步骤(6 步):
    1. 识别博弈型:合作分配→Nash/Shapley;序贯谈判→Rubinstein;对抗→minimax。
    2. Nash 议价:威胁点(disagree) + 可分配剩余(surplus) + 议价力权重(weights) → 闭式分配。
    3. Rubinstein:双方贴现因子(p,r) → 子博弈完美均衡份额。
    4. Shapley:特征函数(char_func) → 每玩家平均边际贡献。
    5. minimax:收益矩阵 → 离散网格近似最大最小均衡值。
    6. 可靠自验证--selftest 断言全部符合闭式/理论值,reliability<0.8 即回退。

增强点(超越教师)

  1. 可靠自验证:每步产出后用 reason-verify 做命题一致性/事实锚定校验,reliability<0.8 即回退重做。
  2. 自我反思闭环:执行后写入 self-reflection-loop,沉淀失败模式到 learner。
  3. 整合进 super-agent:作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环,可被长程任务编排。
  4. 对抗验证蒸馏质量:对蒸馏出的关键决策规则做反例测试,防止只学到表面话术。
  5. 持续自进化:注入 learner,纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环,跨会话越用越强。

教师 vs 学生 对比

维度教师(game-negotiation)学生(meta-game-negotiation)
能力来源原始 SKILL.md(1231 字符)蒸馏提取 + 元进化增强
工作流6 步显性流程同流程 + 自验证钩子 + 反思步
工具脚本learner.py, negotiator.py继承 + reason-verify/self-reflection 钩子
失败防护已识别 1 处显式 limits + 对抗验证
自进化视技能而定强制注入 learner,纳入 meta-evolver 闭环
集成单点接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环

使用

直接调用本技能完成「game-negotiation」领域的任务;本技能在教师能力之上叠加自验证与反思,输出更可靠、可追溯。

已知限制(来自教师蒸馏 + 元进化补充)

    • minimax 为离散网格近似,矩阵>2 维退化为等权(仅 2xN 精确)。
  • Shapley 复杂度 2^n,玩家>~12 需采样近似。
  • 假设理性/共同知识,非理性对手需加行为博弈层。
  • 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识,首次使用需对照教师原技能核验关键决策。

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