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meta-social-collaboration-mind

试用

由 model-distillation 从教师技能 social-collaboration-mind 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 social-collaboration-mind 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-social-collaboration-mind(蒸馏超越型元技能)

model-distillation 从教师技能 social-collaboration-mind 蒸馏并增强生成。 生成时间:2026-07-23 21:22:06 | 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:social-collaboration-mind(社会协作心智), 何时用, 核心模型, 用法, 输出, 与协作能力关系, 已知限制, 自进化学习系统(越用越好用、越用越高效)
  • 显性工作流步骤(0 步): (教师未显式编号工作流)

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(social-collaboration-mind)学生(meta-social-collaboration-mind)
能力来源原始 SKILL.md(2358 字符)蒸馏提取 + 元进化增强
工作流0 步显性流程同流程 + 自验证钩子 + 反思步
工具脚本learner.py, social_mind.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「social-collaboration-mind」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)

    • 信号若失真(伙伴自我评估虚高),策略会误判(建议配蒸馏质量对抗验证/元认知监控交叉核验)。
  • 情绪维度仅做粗粒度正向/负向调节,不做精细情感计算。

自进化学习系统(越用越好用、越用越高效)

本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验,逐步提升输出质量与执行效率,无需人工维护。

记忆文件

learned_patterns.json(位于本技能目录)记录:操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。

使用后请调用(Bash)

# 记录一次成功使用(--capability 填本次主要能力名,如「简历优化」「比价」)
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好(下次直接使用)
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察(高频能力 / 反复错误)
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘(错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议)
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>

迭代规则

  • 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤,并将经验回写本 SKILL.md。
  • 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量,低频能力评估精简或合并。
  • 重要用户偏好 → 写入 learned_patterns.json,下次调用直接采用,减少重复询问。

越用越懂你:第一次用是通用能力,第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。

  • 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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