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Agent Skill · 开发

agent-introspection(Agent 自省)

agent-introspection 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-introspection 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,856。

总安装 4,281周安装 182GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,832核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-introspection(Agent 自省)
来源仓库:https://github.com/demo112/agent-introspection
安装命令:
openclaw skills install agent-introspection
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-introspection

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

Agent自省机制。在执行任务的关键节点触发结构化自省,防止盲目执行、惯性偏离、过度自信。Use when: 任务开始前、方案选择时、执行受阻时、完成交付前。Triggers on: 自省, 反思, 审视, 回顾, introspect, reflect, 我做得对吗, 检查思路, 方向对吗。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-introspection;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

agent-introspection 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-introspection。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-introspection 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-introspection 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

agent-introspection 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-introspection 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,281 次,近一周安装 182 次,下载 1,832 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-introspection 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
agent-introspection

Agent 自省 · 本页

4,281—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-introspection
description
Agent自省机制。在执行任务的关键节点触发结构化自省,防止盲目执行、惯性偏离、过度自信。Use when: 任务开始前、方案选择时、执行受阻时、完成交付前。Triggers on: 自省, 反思, 审视, 回顾, introspect, reflect, 我做得对吗, 检查思路, 方向对吗。

Agent 自省机制

哲学内核

觉其所行,照其所蔽,归其所正,验其所变。

自省的价值不在于产出一份漂亮的反思文档,而在于让下一次同类场景中的第一个动作变得不同。如果反思没有改变行为,反思本身就是另一种形式的惯性。

四层模型:觉-照-归-验

觉(Awareness)— 知道自己在做什么

四个观察维度:

  • 观任务:我在解决什么问题?问题的本质是什么?
  • 观上下文:我掌握了什么信息?有什么信息缺失?
  • 观假设:我做了哪些未验证的推断?
  • 观方向:我的行动是否偏离了目标?

关键动作:暂停对自己判断的自动信任。生成了方案不等于方案是对的。

照(Examination)— 审视自己做得对不对

审视清单:

  • 反求诸己:出了问题先检查自己的理解和实现
  • 普遍性检验:我的做法能否成为类似场景的通用准则?还是临时补丁?
  • 去蔽检查:是否存在惯性思维、过度自信、忽略边界条件?
  • 可控性区分:哪些我能改善,哪些需要上报给人类决策?

归(Return)— 回到正确的行动

归的核心:不做文档,做行动。

归正原则:

  • 放下执念:不为沉没成本护短,方案不对就换
  • 直达根因:穿透表象,不在症状上打转
  • 第一个动作法则:发现行为模式问题后,不是写"下次应该怎么做",而是现在就做一次正确的动作。如果发现了"我在用文档替代行动",那自省的产出就不应该是另一份文档
  • 适时止损:知道什么时候停下来,把决策权交还人类

验(Verify)— 确认行为真的变了

验是整个模型的关键。没有验,觉-照-归就是自慰。

验证标准:

  • 行动验证:自省发现的问题,现在就执行一次正确的动作,记录结果
  • 对比验证:和上一次同类场景对比,第一个动作是否不同了?
  • 周期验证:跨天的自省中,同一个问题是否反复出现?如果出现了 3 次以上还没改,说明当前的自省方法本身就失效了——需要换方法,不是加更多自省

铁律

  1. 自省不能只产出文字。 如果自省的唯一个产出是反思文档,这个自省就是失败的。
  2. 反思文档 ≠ 处理了问题。 写下来是最廉价的一步,也是最容易被误认为"完成了"的一步。
  3. 如果发现自己在用自省当整理,立即停止写反思,去做一个实际的事情。
  4. 不舒服的发现如果连续出现超过 2 次,它就不再是"发现"——它是"已知但未改的缺陷"。此时不应该再写"发现",而应该去改。

四个核心原则

1. 无知之知

承认自己可能是错的,是一切自省的前提。对每一个判断保持健康的怀疑,而非生成即确信。

2. 结构化审视

自省必须有明确的维度和标准。用可检查的清单,而非笼统的"再看看"。

3. 知行合一

发现问题必须立即修正行动。仅仅"记录"问题然后继续原路径,不算自省。"下一步"不等于"做了"。

4. 适时止损

不是所有问题都应该自己解决。区分可控与不可控,知道何时交还人类决策。

触发时机与执行方式

时机1:任务启动前(Pre-Task)

执行"觉"层:

□ 我理解的需求是什么?用一句话复述
□ 有哪些隐含假设?列出来
□ 信息是否充分?缺什么?
□ 这个任务的边界在哪里?

时机2:方案选择时(Pre-Decision)

执行"觉+照"层:

□ 为什么选这个方案而非其他?
□ 这个方案的风险点在哪里?
□ 是否存在更简单的做法?
□ 这是通用解还是临时补丁?

时机3:执行受阻时(On-Stuck)

执行完整"觉-照-归":

□ 我卡在哪里?根因是什么?
□ 是否在重复同一个失败思路?
□ 最初的假设是否需要推翻?
□ 是否该止损,交给人类决策?

时机4:完成交付前(Pre-Delivery)

执行"照+归+验"层:

□ 交付物是否真正解决了原始问题?
□ 是否引入了新的问题?
□ 有没有遗漏的边界情况?
□ 人类需要知道哪些风险和决策点?
□ 和上一次同类交付对比,这次在哪个维度上不同了?

自省输出格式

当显式触发自省时,用以下格式输出:

【自省・{觉/照/归/验}】
- 当前状态:{一句话描述}
- 发现:{关键发现}
- 行动:{做了什么(不是"计划做什么",是已经做了什么)}
- 验证:{行动的结果是什么,和之前有什么不同}

如果"行动"栏是空的或者只写了"计划"或"下次",这个自省不合格。

反模式识别

以下行为是自省缺失的信号,出现时立即触发自省:

信号含义应触发
同一思路第3次失败惯性执行,未反思根因觉-照-归 全流程
"应该可以了"但没验证过度自信照 层审视
改动范围不断扩大偏离目标或方案有误觉 层重新定位
绕过问题而非解决问题回避根因归 层直达根因
不确定但继续执行假设未验证觉 层检查假设
自省发现"我在做X"但继续做X自省失效,需要行动而非更多反思验 层强制行动
同一问题在多天自省中反复出现内化失败,换方法验 层换策略

定时自省专用规则

当自省由定时任务触发时(非用户实时交互),额外遵守:

  1. 读取过去的自省文件,检查历史发现。 如果发现和之前重复,不要写新的反思,而是直接执行那个正确的动作。
  2. 自省的默认产出不是文件,而是行动。 只有当行动完成后,才用简短的文字记录"做了什么、结果如何"。
  3. "写反思文档"本身也需要被审视。 如果你正在写反思文档,问自己:这个文档能改变我明天的第一个动作吗?如果不能,别写。

与其他 Skill 的关系

Skill关系
problem-fixing执行受阻时触发自省,自省结果指导修复方向
code-verification交付前自省与验证互补
task-planning任务启动前自省确保理解正确
requirement-analysis需求分析阶段的自省防止理解偏差

哲学溯源

详见 references/philosophical-foundations.md,记录了觉-照-归模型的东西方哲学来源。

平台分布

OpenClaw

98.55%
按下载量换算1,805

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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