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Agent Skill · 开发

autoreason-lite(自动推理精简版)

autoreason-lite 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。

autoreason-lite 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 9,939。

总安装 2,472周安装 101GitHub Stars 公开资料未说明下载 792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:autoreason-lite(自动推理精简版)
来源仓库:https://github.com/cwheeler67/autoreason-lite
安装命令:
openclaw skills install autoreason-lite
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 autoreason-lite

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。

应用有界多候选者自我完善循环改进草案与计划。包含 A/B/AB 测试与法官选项防止范围蔓延。适合分析、草案撰写与复杂推理类开发任务。安装命令:openclaw skills install autoreason-lite。应限制迭代次数以避免资源过度消耗。

autoreason-lite 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 autoreason-lite;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

autoreason-lite 怎么安装?

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

autoreason-lite 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。

autoreason-lite 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。

autoreason-lite 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。

autoreason-lite 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,472 次,近一周安装 101 次,下载 792 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。

autoreason-lite 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
autoreason-lite

自动推理精简版 · 本页

2,472—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
autoreason-lite
description
Apply a bounded multi-candidate self-refinement loop (A/B/AB + judges + do-nothing option) to improve drafts, plans, and analyses while preventing scope creep. Use when user asks to improve writing/strategy/code explanations iteratively with quality control.

Autoreason Lite

Use this skill when a user asks to "improve this," "refine this," or "make this better" and quality matters more than one-shot speed.

What this does

A bounded refinement tournament:

  1. A (incumbent): current draft unchanged
  2. B (adversarial revision): deliberately different attempt
  3. AB (synthesis): merge best parts of A and B
  4. Judging pass: pick winner with explicit rubric
  5. Convergence rule: stop early if A keeps winning (no-change is valid)

This reduces over-editing and drift.

Default operating profile

  • Max rounds: 3
  • Judges: 3 independent judge personas
  • Aggregation: Borda-like ranking (1st=2 pts, 2nd=1 pt, 3rd=0)
  • Convergence: stop if A wins 2 rounds (or winner unchanged 2 rounds)
  • Length guardrail: output within ±15% of requested length unless user asks otherwise
  • Voice lock: preserve user's tone profile (technical / founder / viral) unless asked to shift

When to use

Use for:

  • Long-form writing
  • Strategy memos
  • Explanations/tutorial drafts
  • Product copy
  • Decision frameworks

Avoid for:

  • Deterministic factual extraction
  • Tiny edits user already specified exactly
  • Time-critical one-liners unless user requests deep refinement

Execution steps

  1. Clarify success criteria (tone, audience, length, goal) if missing.
  2. Generate candidate B from A:

- Must change structure or argument order (not just wording). - Must preserve critical facts.

  1. Generate candidate AB:

- Keep strongest parts from A and B. - Remove redundancy.

  1. Run 3 judges independently with rubric:

- Accuracy / faithfulness - Clarity - Usefulness for user goal - Concision / scope control

  1. Score candidates; choose winner.
  2. Repeat up to max rounds with winner as new A.
  3. Return final with short “what changed + why”.

Judge prompt template

Use references/judge-rubric.md.

Output format to user

  • Final refined result
  • 2-4 bullets: key improvements
  • Optional: one-line note if loop stopped due to convergence (no meaningful gain)

Quick presets

  • Technical: precise wording, fewer claims, concrete mechanisms
  • Founder: outcomes + positioning + credibility signal
  • Viral: short lines, strong hooks, high readability, no fluff

Safety + quality constraints

  • Never invent facts to make prose sound better.
  • Keep user intent stable unless explicitly asked to pivot.
  • Prefer no-change over noisy edits.
  • If confidence drops, surface uncertainty instead of bluffing.

平台分布

OpenClaw

93.96%
按下载量换算744

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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