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Agent Skill · 效率

thoughtproof(thoughtproof 效率)

thoughtproof 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

thoughtproof 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,421。

总安装 8,137周安装 326GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,634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:thoughtproof(thoughtproof 效率)
来源仓库:https://github.com/thoughtproof/thoughtproof
安装命令:
openclaw skills install thoughtproof
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 thoughtproof

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。

验证 AI 代理输出的认知一致性,检测推理盲点并建立模型间共识。适用于高风险决策场景,提升结论可靠性与抗误判能力。可跨多个模型系列比对结果,输出验证报告与改进建议。安装命令:openclaw skills install thoughtproof。依赖外部模型调用,可能增加延迟与成本,建议按需启用。

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 thoughtproof;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

thoughtproof 怎么安装?

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

thoughtproof 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。

thoughtproof 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

thoughtproof 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。

thoughtproof 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,137 次,近一周安装 326 次,下载 2,634 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。

thoughtproof 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
thoughtproof

thoughtproof 效率 · 本页

8,137—接触敏感数据MIT-0有提醒

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
thoughtproof
description
Epistemic verification for AI agent outputs. Use ThoughtProof to verify AI reasoning, detect blind spots, and build consensus across multiple model families. Triggers: when an agent needs a second opinion, audit trail for decisions, or epistemic consensus. Works with any LLM backend (BYOK). Commands: tp verify, tp deep, tp list, tp show.

ThoughtProof — Epistemic Verification Skill

Multi-agent verification protocol for AI decisions. Like a TÜV for AI reasoning.

How It Works

ThoughtProof runs your question through multiple independent AI agents (different model families), then a critic layer identifies blind spots, and a synthesizer produces a consensus with confidence scores.

Pipeline: Normalize → Generate (3+ models) → Critique (adversarial) → Evaluate → Synthesize

Prerequisites

  • pot-cli installed: npm install -g pot-cli
  • At least one API key (Anthropic, OpenAI, xAI, or Moonshot)
  • More keys = more model diversity = better verification

Quick Start

Verify a claim or decision

tp verify "Should we use microservices or monolith for our MVP?"

Chain context from previous verifications

tp verify --context last "What about scaling considerations?"

Deep analysis with rotated roles

tp deep "Is this investment thesis sound?"

Configuration

pot-cli reads config from ~/.potrc.json:

{
  "generators": [
    { "provider": "xai",       "model": "grok-4-1-fast" },
    { "provider": "moonshot",  "model": "kimi-k2.5" },
    { "provider": "anthropic", "model": "claude-sonnet-4-6" }
  ],
  "critic":      { "provider": "anthropic", "model": "claude-opus-4-6" },
  "synthesizer": { "provider": "anthropic", "model": "claude-opus-4-6" }
}

Show current config: tp config

Model Diversity Requirement

ThoughtProof enforces ≥3 different model families for generators. This is core to the protocol — no single provider can verify itself.

Output

Each verification produces an Epistemic Block:

  • Proposals from each generator (independent reasoning)
  • Critique identifying blind spots, contradictions, and risks
  • Synthesis with consensus score, confidence level, and dissent
  • MDI (Model Diversity Index) — measures independence of reasoning

Blocks are stored locally as JSON and can be reviewed with tp list / tp show <n>.

Commands

CommandDescription
tp verify <question>Run full verification pipeline
tp verify --context lastChain from previous block
tp deep <question>Deep verify: multiple runs, rotated roles, meta-synthesis
tp listShow block history
tp show <n>Show a specific block
tp configShow current configuration

Tiers

TierAgentsTimeBest For
Light3~30sQuick sanity checks
Standard5-7~3minBusiness decisions
Deep7-12~5minHigh-stakes, regulatory

When to Use ThoughtProof

  • High-stakes decisions — investment, legal, medical, compliance
  • Audit trail needed — regulatory, governance, due diligence
  • Blind spot detection — when you suspect a single model is biased
  • Cross-domain questions — where no single model is expert

When NOT to Use

  • Simple factual lookups (Google it)
  • Creative writing (subjective, no "correct" answer)
  • Time-sensitive queries under 30 seconds
  • Questions with trivially verifiable answers

Architecture Note

ThoughtProof is BYOK (Bring Your Own Key). Your API keys, your data, your models. Nothing routes through ThoughtProof servers. The skill is MIT-licensed; the consensus protocol is BSL-licensed.

References

  • references/block-format.md — Epistemic Block JSON schema
  • references/consensus-protocol.md — How consensus is calculated

平台分布

OpenClaw

86.46%
按下载量换算2,277

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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