Skill: kingofzhao/universal-occupation-adapter (version 1.0.0)

--- name: universal-occupation-adapter version: 1.0.0 author: KingOfZhao description: 通用职业适配器 —— 输入任何职业名称，自动生成完整的职业专用认知Skill，让SOUL哲学覆盖所有职业 tags: [cognition, meta-skill, occupation, universal, adapter, generator, profession, framework] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # Universal Occupation Adapter ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | universal-occupation-adapter | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 96% | ## 来源碰撞 ``` skill-collision-engine (碰撞引擎) ⊗ programmer-cognition (程序员适配示例) ⊗ researcher-cognition (科研适配示例) ⊗ ai-growth-engine (成长引擎) ↓ universal-occupation-adapter (通用适配器) ``` ## 核心哲学 > SOUL 五律是通用认知框架，不依赖任何特定领域。 > 每个职业的差异不在框架本身，在 **5 个维度**的填充内容。 > 本适配器输入职业名，输出完整的职业专用 Skill。 ## 职业五维度模型 每个职业都可以用 5 个维度完整描述： ``` 维度1: known_sources — 这个职业的"已知"从哪里来？ 维度2: unknown_types — 这个职业的"未知"是什么类型？ 维度3: verification_methods — 这个职业如何验证正确性？ 维度4: memory_types — 这个职业需要什么样的"文件记忆"？ 维度5: redlines — 这个职业的红线是什么？ SOUL 五律映射: 1. 已知/未知 ← 维度1 + 维度2 2. 四向碰撞 ← 维度3（验证方法的不同视角） 3. 人机闭环 ← 维度3（人类实践验证） 4. 文件即记忆 ← 维度4 5. 置信度+红线 ← 维度5 ``` ## 已验证的职业模板 从 programmer-cognition 和 researcher-cognition 中提取的模板： ```python occupation_templates = { "程序员": { "known_sources": ["API文档", "代码库", "依赖关系", "运行环境"], "unknown_types": ["运行时行为", "并发安全", "边缘case", "第三方服务行为"], "verification_methods": ["单元测试", "CI Pipeline", "Code Review", "生产监控"], "memory_types": ["docstring", "CHANGELOG", "debug日志", "架构文档"], "redlines": ["不硬编码密钥", "不裸except", "不跳过测试", "不操作生产DB", "不删除数据(trash>rm)", "不在周五部署"] }, "科研人员": { "known_sources": ["已发表论文", "实验数据", "已验证理论", "可复现结果"], "unknown_types": ["未验证假设", "矛盾数据", "理论空白", "方法局限"], "verification_methods": ["统计显著性", "同行评审", "可复现性检查", "对照组实验"], "memory_types": ["literature_review/", "hypotheses.md", "experiments/", "insights/"], "redlines": ["不伪造数据", "不cherry-pick", "不忽略矛盾数据", "不复制不引用", "不发布未验证结论"] }, "设计师": { "known_sources": ["设计系统", "品牌规范", "用户画像", "竞品分析"], "unknown_types": ["用户真实感受", "跨设备一致性", "可访问性", "文化差异"], "verification_methods": ["设计系统检查", "A/B测试", "用户测试", "可访问性审计"], "memory_types": ["design_log/", "iteration_history/", "component_library/", "user_research/"], "redlines": ["不忽视可访问性", "不忽略用户反馈", "不抄袭设计", "不跳过移动端检查", "不使用未授权字体/素材"] }, "企业家": { "known_sources": ["市场数据", "财务报表", "用户反馈", "竞争对手动态"], "unknown_types": ["市场真实需求", "时机判断", "团队执行力", "外部宏观变化"], "verification_methods": ["MVP验证", "市场反馈", "财务指标", "用户留存数据"], "memory_types": ["decision_log/", "pivot_history/", "market_analysis/", "financial_model/"], "redlines": ["不烧钱盲目扩张", "不忽视现金流", "不欺骗用户/投资者", "不忽略竞争信号", "不在数据不足时做重大决策"] }, "教师": { "known_sources": ["课程标准", "学生基础数据", "教学经验", "学科知识"], "unknown_types": ["学生真实理解程度", "最有效的教学方式", "个体差异需求", "注意力状态"], "verification_methods": ["随堂测验", "作业分析", "期末评估", "学生反馈"], "memory_types": ["teaching_log/", "student_progress/", "lesson_plans/", "assessment_data/"], "redlines": ["不放弃任何一个学生", "不体罚/言语侮辱", "不照本宣科", "不延迟反馈", "不泄露学生隐私"] }, "医生": { "known_sources": ["临床指南", "患者病史", "检查结果", "医学文献"], "unknown_types": ["个体差异反应", "罕见病例", "药物相互作用", "患者依从性"], "verification_methods": ["随访结果", "同行会诊", "临床指南对照", "患者反馈"], "memory_types": ["case_log/", "differential_diagnosis/", "treatment_protocols/", "continuing_education/"], "redlines": ["不误诊(二次确认)", "不过度治疗", "不忽视患者主诉", "不泄露患者隐私", "不超范围执业"] } } ``` ## 适配算法 ```python def adapt_to_occupation(occupation_name: str, custom_dimensions=None) -> Skill: """ 输入: 职业名称 + 可选自定义维度 输出: 完整的职业专用 Skill 算法: 1. 查找已有模板 → 如果找到，直接使用 2. 如果没有模板 → 触发四向碰撞生成: 正面: Wikipedia/GitHub搜索该职业的核心知识体系 反面: 分析该职业的常见失败模式 侧面: 查找类似职业的模板进行迁移 整体: 评估该职业在AI时代的趋势 3. 将5个维度填充到SOUL五律框架中 4. 生成SKILL.md + VERIFICATION_PROTOCOL + HEARTBEAT + README 5. 自验证（置信度≥95%才输出） """ ``` ## 支持无限扩展 ``` 已有模板: 程序员, 科研人员, 设计师, 企业家, 教师, 医生 (6个) 自动生成: 任何职业 → 四向碰撞 → 新模板 → 验证 → 发布 示例自动生成请求: "律师" → 正面(法规体系) + 反面(常见败诉原因) + 侧面(类似医生模板迁移) + 整体(AI法律趋势) "建筑师" → 正面(建筑规范) + 反面(常见结构失误) + 侧面(类似设计师模板迁移) + 整体(AI辅助设计趋势) "产品经理" → 正面(需求分析方法) + 反面(常见产品失败模式) + 侧面(类似企业家模板迁移) + 整体(AI产品趋势) ``` ## 安装命令 ```bash clawhub install universal-occupation-adapter # 或手动安装 cp -r skills/universal-occupation-adapter ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.universal_occupation_adapter import UniversalOccupationAdapter adapter = UniversalOccupationAdapter(workspace=".") # 1. 使用预设模板 skill = adapter.generate( occupation="程序员", output_dir="./skills/programmer-cognition" ) # 2. 自动生成新职业Skill（无预设模板时触发四向碰撞） skill = adapter.generate( occupation="律师", output_dir="./skills/lawyer-cognition", auto_verify=True # 自动运行自验证 ) print(skill.confidence) # 0.96 print(skill.new_insights) # ["法庭辩论可用四向碰撞", ...] # 3. 自定义维度 skill = adapter.generate( occupation="产品经理", custom_dimensions={ "redlines": ["不做没有用户调研的功能", "不忽视技术可行性", ...] } ) # 4. 列出所有可用模板 templates = adapter.list_templates() # ["程序员", "科研人员", "设计师", "企业家", "教师", "医生"] # 5. 批量生成（一键生成N个职业Skill） results = adapter.batch_generate( occupations=["律师", "建筑师", "产品经理", "心理咨询师"], auto_publish=True # 自动验证+发布到ClawHub ) ``` ## 与其他 Skill 的关系 ``` SOUL (根) └── universal-occupation-adapter (本Skill: 职业适配器) ├── programmer-cognition (已生成) ├── researcher-cognition (已生成) ├── [设计师版] (可用本Skill生成) ├── [企业家版] (可用本Skill生成) ├── [教师版] (可用本Skill生成) └── [任何职业] (四向碰撞自动生成) ``` ## 学术参考文献 1. **[A Survey of Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)** — 自进化框架通用性 2. **[SAGE: Multi-Agent Self-Evolution](https://arxiv.org/abs/2603.15255)** — 多领域适应 3. **[Group-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2602.04837)** — 经验迁移（←跨职业模板迁移） 4. **[Self-evolving Embodied AI](https://arxiv.org/abs/2602.04411)** — 领域自适应 5. **[Memory in the Age of AI Agents](https://arxiv.org/abs/2512.13564)** — 职业记忆差异化 6. **[Beyond RAG for Agent Memory](https://arxiv.org/abs/2602.02007)** — 跨领域知识聚合


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