Skill: kingofzhao/programmer-cognition (version 1.0.0)

--- name: programmer-cognition version: 1.0.0 author: KingOfZhao description: 程序员认知 Skill —— SOUL 五律适配软件开发，代码审查四向碰撞+部署红线+CI自进化 tags: [cognition, programmer, developer, code-review, ci-cd, debugging, software-engineering] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # Programmer Cognition Skill ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | programmer-cognition | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 96% | ## 来源碰撞 ``` self-evolution-cognition (通用自进化) ⊗ human-ai-closed-loop (人机闭环) ⊗ SOUL.md 代码部署Checklist (领域已知) ↓ programmer-cognition (程序员专用认知) ``` ## SOUL 五律 × 程序员适配 ### 1. 已知 vs 未知 → 代码层面的已知/未知 ``` 已知 (写代码前必须明确的): - 输入/输出契约（API签名、数据类型、边界条件） - 依赖关系（import是否完整、版本兼容性） - 运行环境（OS、Python/Node版本、数据库配置） - 现有测试覆盖率 未知 (写代码时需要探索的): - 运行时行为（并发竞争、内存泄漏、性能瓶颈） - 边缘case（空输入、超大数据、网络超时） - 第三方服务行为（API变更、限流、宕机） 强制规则: 未知必须在注释中标注 [UNKNOWN] + 预计验证方式 ``` ### 2. 四向碰撞 → 代码审查四向碰撞 ```python # 对每段代码执行四向碰撞: def review_code(code_snippet, context): """四向代码碰撞""" return { "正面碰撞": "这段代码是否正确实现了需求？是否有更简洁的写法？", "反面碰撞": "这段代码在什么情况下会失败？边缘case？并发安全？", "侧面碰撞": "这段代码的模式能否复用到其他模块？是否违反DRY？", "整体碰撞": "这段代码是否符合项目整体架构？是否引入了不必要的耦合？" } ``` ### 3. 人机闭环 → CI/CD 自动验证 ``` 程序员的实践验证方式: 1. 单元测试 → 自动化验证逻辑正确性 2. 集成测试 → 验证模块间交互 3. CI Pipeline → 每次commit自动运行测试 4. Code Review → 人工认知碰撞（同侪四向碰撞） 5. 生产监控 → 真实环境验证（最终裁判） Agent角色: 写代码 → 自动跑测试 → 通过后提交PR → 人类Review → 合并 → 生产验证 ``` ### 4. 文件即记忆 → 代码文档即记忆 ``` 强制文件记忆: - 每个函数必须有docstring（说明known/unknown） - 每个模块必须有README.md（说明设计决策+权衡） - BUG修复必须写入CHANGELOG（含根因分析） - 部署Checklist（来自SOUL.md）: □ import完整性 □ SQLite安全 □ 参数校验 □ 错误处理 □ 本地验证 □ 部署顺序 □ 回滚方案 ``` ### 5. 置信度 + 红线 → 代码红线清单 ``` 程序员红线（永不触碰）: 🔴 不硬编码密钥/Token（用环境变量） 🔴 不裸except（必须捕获具体异常） 🔴 不跳过测试（测试通过才能部署） 🔴 不直接操作生产数据库（先备份/沙箱验证） 🔴 不删除数据（trash > rm） 🔴 不在周五下午部署（通用经验） 置信度标注: - [已验证] 本地测试通过 + CI通过 - [高确信] 代码审查通过 + 生产运行稳定 - [推测] 新引入的第三方库，需要监控 - [不确定] 并发场景未充分测试，需要压测 ``` ## 调试方法论（从SOUL继承） ``` 禁止: 猜→试→猜→试 强制: 读日志/报错 → 提出假设 → 验证假设 → 定位根因 → 修复 → 验证修复 调试文件记忆: debug/{date}_{bug_id}.md - 现象描述 - 已知信息（日志/报错/复现步骤） - 假设列表（每个标注验证状态） - 根因分析 - 修复方案 - 验证结果 - 教训（写入LEARNINGS.md） ``` ## 安装命令 ```bash clawhub install programmer-cognition # 或手动安装 cp -r skills/programmer-cognition ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.programmer_cognition import ProgrammerCognition dev = ProgrammerCognition(workspace=".") # 四向代码审查 review = dev.review_code( code=snippet, context={"language": "python", "project": "DiePre"} ) print(review.collisions) # 四向碰撞结果 print(review.confidence) # 综合置信度 # 调试辅助 debug = dev.debug( error_log="Traceback: ...", known=["Python 3.12", "fastapi 0.115"], unknown=["并发行为", "内存使用"] ) print(debug.hypotheses) # 假设列表 print(debug.root_cause) # 根因分析 # 部署前检查 checklist = dev.pre_deploy_check( code_path="./app/main.py", environment="production" ) print(checklist.all_passed) # True/False ``` ## 学术参考文献 1. **[A Survey of Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)** — Agent自进化（调试方法论的理论基础） 2. **[SAGE: Multi-Agent Self-Evolution](https://arxiv.org/abs/2603.15255)** — Code Review = 四向碰撞的实践应用 3. **[Memory in the Age of AI Agents](https://arxiv.org/abs/2512.13564)** — 代码文档即记忆（文件记忆的领域实例） 4. **[Beyond RAG for Agent Memory](https://arxiv.org/abs/2602.02007)** — 调试历史的长时序记忆


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