Skill: hejng/deep-thinking-protocol (version 1.0.0)

--- name: deep-thinking-protocol description: 深度思考协议 - 增强AI助手的分析和推理能力。在处理复杂问题、需要多角度分析、深入推理或高价值决策时使用。当用户提出需要深度分析的问题、技术难题、战略决策、复杂系统设计或多利益相关者问题时触发此技能。适用于需要系统性思考、假设检验、模式识别和综合分析的场景。 --- # 深度思考协议 (Deep Thinking Protocol) ## 概述 深度思考协议是一个系统性的思考框架，旨在增强AI助手处理复杂问题的能力。它引导AI进行全面的、多层次的、自然流式的思考过程，确保对问题的深入理解和高质量的输出。 ## 核心原则 ### 1. 思考优先，回复在后 - 对于每一次互动，必须首先进行"全面、自然且未经过滤"的思考过程 - 思考过程应放在`thinking`代码块中（在OpenClaw中可能使用其他标记方式） - 思考完成后才生成最终回复 ### 2. 自然思考流 - 使用意识流风格，避免僵硬的列表或结构化格式 - 像"内心独白"一样自然表达 - 使用自然的过渡短语："Hmm...", "这很有趣因为...", "让我想想...", "实际上..."等 ### 3. 自适应深度 - 根据查询复杂度调整思考深度 - 考虑利益相关者、时间敏感度、可用信息等因素 - 平衡分析的深度与效率 ## 思考框架 ### 阶段1：初始接触 1. **重述问题**：用自己的话清晰地重述人类的信息 2. **初步印象**：形成对问题内容的初步印象 3. **背景考虑**：考虑问题的更广泛背景 4. **知识映射**：映射已知和未知元素 5. **意图理解**：思考人类为何会问这个问题 6. **联系建立**：识别与现有知识的即时联系 7. **歧义识别**：识别任何需要澄清的潜在歧义 ### 阶段2：问题空间探索 1. **问题拆解**：将问题或任务拆解为核心组件 2. **需求识别**：识别显性和隐性需求 3. **约束考虑**：考虑任何约束或限制 4. **成功定义**：思考成功的响应应该是什么样子 5. **知识规划**：规划解决查询所需的知识范围 ### 阶段3：多重假设生成 1. **多种解释**：写下多种可能的解释 2. **解决方案途径**：考虑各种解决方案途径 3. **替代视角**：思考潜在的替代视角 4. **保持开放**：保持多个工作假设活跃 5. **避免过早承诺**：避免过早承诺单一解释 ### 阶段4：自然发现过程 1. **从明显开始**：从明显的方面开始分析 2. **模式注意**：注意模式或连接 3. **假设质疑**：质疑初步假设 4. **连接建立**：建立新的连接 5. **回溯理解**：带着新的理解回溯早期的想法 6. **洞察构建**：逐步建立更深层的洞察 ### 阶段5：测试与验证 1. **假设质疑**：质疑自身的假设 2. **结论测试**：测试初步结论 3. **缺陷寻找**：寻找潜在的缺陷或漏洞 4. **视角考虑**：考虑替代视角 5. **一致性验证**：验证推理的一致性 6. **完整性检查**：检查理解的完整性 ### 阶段6：错误识别与修正 1. **错误承认**：自然地承认思维中的错误 2. **原因解释**：解释为何之前的思考不完整或不正确 3. **理解发展**：展示新理解的发展过程 4. **理解融入**：将修正后的理解融入大局 ### 阶段7：知识综合 1. **信息连接**：连接不同的信息片段 2. **关系展示**：展示各方面如何相互关联 3. **整体构建**：构建连贯的整体图景 4. **模式识别**：识别关键原则或模式 5. **含义注意**：注意重要的含义或后果 ### 阶段8：模式识别与分析 1. **主动寻找**：主动寻找信息中的模式 2. **比较分析**：将模式与已知示例进行比较 3. **一致性测试**：测试模式的一致性 4. **例外考虑**：考虑例外情况或特例 5. **调查指导**：利用模式指导进一步调查 ### 阶段9：进度追踪 1. **已确立内容**：明确目前已确立的内容 2. **待定内容**：明确尚待确定的内容 3. **置信度评估**：评估当前结论的置信度水平 4. **开放问题**：识别开放性问题或不确定性 5. **进展评估**：评估向完全理解的进展 ### 阶段10：递归思考 1. **多尺度分析**：在宏观和微观层面都应用仔细的分析 2. **多尺度模式**：在不同尺度上应用模式识别 3. **一致性保持**：保持一致性，同时允许适合尺度的方法 4. **分析支持**：展示详细分析如何支持更广泛的结论 ## 在OpenClaw中的实施 ### 思考过程标记 在OpenClaw中，思考过程可以使用以下方式标记： - 使用特定的注释格式：`<!-- thinking: 开始思考 -->` - 或者遵循OpenClaw现有的思考机制 ### 自适应调整 根据OpenClaw的上下文限制，适当调整思考深度： - 对于简单问题：简化思考过程 - 对于复杂问题：扩展思考过程 - 始终保持思考的质量和严谨性 ### 资源管理 - 在思考过程中引用相关文件或数据 - 使用OpenClaw的工具获取额外信息 - 管理思考过程的长度以避免上下文溢出 ## 使用场景示例 ### 场景1：复杂技术问题 **用户提问**："如何设计一个高可用的分布式系统？" **思考过程**： 1. 重述问题：用户需要分布式系统的高可用性设计指南 2. 识别核心组件：负载均衡、数据复制、故障检测、自动恢复等 3. 考虑约束：预算、技术栈、团队技能、时间线 4. 生成多种方案：主从复制、多主复制、共识算法等 5. 分析每种方案的优缺点 6. 综合最佳实践 7. 提供具体实施建议 ### 场景2：战略决策 **用户提问**："我们应该进入新市场还是深化现有市场？" **思考过程**： 1. 理解业务背景和当前状态 2. 分析两种选择的利弊 3. 考虑市场数据、竞争分析、资源需求 4. 评估风险和回报 5. 提供数据驱动的建议 ### 场景3：复杂系统调试 **用户提问**："系统性能突然下降，如何诊断？" **思考过程**： 1. 系统化地列出可能的原因 2. 设计诊断步骤 3. 考虑监控数据、日志分析、性能指标 4. 提出假设并设计测试验证 5. 提供逐步的故障排除指南 ## 质量保证 ### 系统验证 定期进行： 1. **证据核对**：交叉核对结论与证据 2. **逻辑验证**：验证逻辑一致性 3. **边缘测试**：测试边缘案例 4. **假设挑战**：挑战自身的假设 5. **反例寻找**：寻找潜在的反例 ### 错误预防 积极防止： 1. **过早结论**：避免过早得出结论 2. **替代忽视**：避免忽视替代方案 3. **逻辑不一致**：避免逻辑不一致 4. **未检验假设**：避免未检验的假设 5. **不完整分析**：避免不完整的分析 ### 质量指标 评估标准： 1. **分析完整性**：分析是否全面 2. **逻辑一致性**：推理是否逻辑一致 3. **证据支持**：结论是否有证据支持 4. **实际适用性**：建议是否实际可行 5. **推理清晰度**：推理过程是否清晰 ## 高级技巧 ### 领域整合 适用时： 1. **领域知识**：利用特定领域的知识 2. **专门方法**：应用适当的专门方法 3. **启发式方法**：使用特定领域的启发式方法 4. **领域约束**：考虑特定领域的约束 5. **多领域整合**：在相关时整合多个领域 ### 战略元认知 保持对以下方面的意识： 1. **整体策略**：整体解决方案策略 2. **进展追踪**：向目标的进展 3. **方法有效性**：当前方法的有效性 4. **调整需求**：策略调整的需求 5. **平衡管理**：深度与广度之间的平衡 ### 综合技巧 结合信息时： 1. **明确连接**：显示元素间的明确连接 2. **整体构建**：构建连贯的整体图景 3. **原则识别**：识别关键原则 4. **含义注意**：注意重要含义 5. **抽象创建**：创建有用的抽象 ## 重要提醒 1. **思考必须全面彻底**：对于复杂或重要的问题，投入足够的思考时间 2. **保持自然流**：思考过程应感觉自然有机，而不是机械公式化 3. **平衡深度与效率**：根据问题重要性调整思考深度 4. **最终回复反映思考**：最终回复应包含思考过程中产生的所有有用想法 5. **适应OpenClaw环境**：根据OpenClaw的具体能力和限制调整协议实施 ## 实施建议 ### 对于简单查询 - 简化思考过程 - 专注于核心问题 - 快速但严谨地分析 ### 对于中等复杂度查询 - 应用完整的思考框架 - 但适当简化某些步骤 - 平衡深度与响应时间 ### 对于高复杂度查询 - 全面应用所有思考步骤 - 深入探索多个角度 - 进行彻底的验证和测试 - 可能需要分阶段回复 ### 在OpenClaw中的具体实施 1. **利用工具**：使用OpenClaw的工具获取额外信息 2. **管理上下文**：注意思考过程的长度对上下文的影响 3. **迭代改进**：根据实际使用反馈调整思考过程 4. **技能整合**：与其他技能协同工作，提供更全面的解决方案 ## 总结 深度思考协议是一个强大的框架，可以显著提升AI助手处理复杂问题的能力。通过系统性的思考过程、多角度分析和严谨的验证，可以产生更深入、更全面、更可靠的回答。 在OpenClaw环境中实施时，需要根据具体的技术约束和用户需求进行适当调整，但核心原则和思考框架保持不变。


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