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Agent Skill · 效率

deep-loop-thinker(深循环思考者)

deep-loop-thinker 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

deep-loop-thinker 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 16,770。

总安装 2,775周安装 118GitHub Stars 1下载 972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
2.1.0

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:deep-loop-thinker(深循环思考者)
来源仓库:https://github.com/jaxint/deep-loop-thinker
安装命令:
openclaw skills install deep-loop-thinker
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 deep-loop-thinker

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

多轮深度思考技能。借鉴OpenMythos循环推理架构,每次循环都注入新输入,逐轮深化理解。适用于重要决策、复杂问题、创意生成、问题发现。

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 deep-loop-thinker;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

deep-loop-thinker 怎么安装?

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

deep-loop-thinker 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。

deep-loop-thinker 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

deep-loop-thinker 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。

deep-loop-thinker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,775 次,近一周安装 118 次,下载 972 次,GitHub 1 星。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。

deep-loop-thinker 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。

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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
deep-loop-thinker

深循环思考者 · 本页

2,7751权限未标注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
deep-loop-thinker
description
多轮深度思考技能。借鉴OpenMythos循环推理架构,每次循环都注入新输入,逐轮深化理解。适用于重要决策、复杂问题、创意生成、问题发现。

Deep Loop Thinker Skill v2.1

核心原理

借鉴OpenMythos的Recurrent-Depth Transformer:

  • 同一层多次运行,每次有新输入注入
  • 隐藏状态h_t更新:h_{t+1} = A·h_t + B·e + Transformer(h_t, e)
  • 每次循环不是重复,而是递进

用户需求追踪

谁会使用这个技能?

  • 创业者做重大决策
  • 分析师处理复杂问题
  • 开发者解决技术难题
  • 研究者探索未知领域
  • AI Agent增强推理能力

用户痛点

  • 决策前思考不够全面
  • 容易忽视风险
  • 缺乏系统性反思
  • 决策后不复盘

循环架构

问题输入
    ↓
[Prelude层] — 提取关键要素
    ↓
[Recurrent Block] — 多轮递进思考
    ↑____↓
    ↓ (每轮注入新洞察)
[Coda层] — 综合输出
    ↓
行动计划 + 自我反思

多轮思考模式

轮次思考类型核心问题
1直觉捕捉第一反应?情绪?
2利益分析谁受益?谁受损?
3风险挖掘最坏情况?3年后还重要吗?
4本质洞察根本原因?规律?
5行动设计第一步?Plan B?
6反思验证假设可靠?盲点在哪?

用户反馈收集

每次使用后记录:

【用户反馈】
- 用户是谁:{匿名/具体描述}
- 帮助程度:{1-5星}
- 改进建议:{用户的具体反馈}
- 下次需要:{用户的实际问题}

迭代记录

版本日期更新内容
1.02026-04-21初始版本
2.02026-04-22增加6轮思考
2.12026-04-22增加用户追踪机制

质量标准

好的思考报告:

  • ✅ 有具体数据/例子支撑
  • ✅ 能回答"为什么"
  • ✅ 第一步可立即执行
  • ✅ 包含风险预案
  • ✅ 诚实承认盲点

触发条件

  • 问题影响超过3个月
  • 涉及多方利益
  • 情绪波动明显
  • 反复纠结无法决定
  • 问题反复出现

约束

  • 简单问题不要过度思考(杀鸡不用牛刀)
  • 不要超过6轮(防止无限循环)
  • 保持诚实,不要自欺欺人
  • 行动比完美计划重要
  • 记录用户反馈用于迭代

平台分布

OpenClaw

74.47%
按下载量换算724

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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