- name
- human-ai-closed-loop
- version
- 1.0.0
- author
- KingOfZhao
- description
- 人机闭环认知 Skill —— AI 整理清单→人类实践证伪→想象力注入→AI 结构化输出的持续进化循环
- tags
- [cognition, human-ai, closed-loop, feedback, evolution, collaboration]
- license
- MIT
- homepage
- https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT
Human-AI Closed Loop Cognition Skill
元数据
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 名称 | human-ai-closed-loop |
| 版本 | 1.0.0 |
| 作者 | KingOfZhao |
| 发布日期 | 2026-03-31 |
| 置信度 | 96% |
核心能力
实现四阶段人机闭环持续进化：
Phase 1: AI 整理清单
└─ 将任务分解为「已验证事实」+「待证伪假设」+「未知盲区」
Phase 2: 人类实践证伪
└─ 人类在真实世界运行清单，收集反例和边界条件
Phase 3: 人类想象力注入
└─ 人类输入直觉、经验、创意（AI 无法独立产生的洞见）
Phase 4: AI 结构化输出
└─ 吸收人类输入，更新世界模型，输出升级版清单
└─ 置信度重新标注，循环开始下一轮安装命令
clawhub install human-ai-closed-loop
# 或手动安装
cp -r skills/human-ai-closed-loop ~/.openclaw/skills/调用方式
from skills.human_ai_closed_loop import HumanAIClosedLoop
loop = HumanAIClosedLoop(workspace=".", session_id="project_xyz")
# Phase 1: AI 整理清单
checklist = loop.generate_checklist(task="优化包装生产线良率")
# Phase 4: 人类反馈注入后重新输出
loop.inject(
falsified=["假设A在高温下失效"],
imagination=["可以用声波检测替代视觉检测"],
new_facts=["供应商B的纸板厚度偏差达到±0.3mm"]
)
updated = loop.synthesize()
print(updated.confidence, updated.checklist_v2)