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tpr-framework-mainTPR 框架主要

Agent Skill

tpr-framework-main 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

总安装

4,178

周安装

169

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,311
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:tpr-framework-main(TPR 框架主要)
来源仓库:https://github.com/spzwin/tpr-framework-main
安装命令:
openclaw skills install tpr-framework-main
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 tpr-framework-main

简介

TPR 框架将模糊问题转化为可执行方案,包含思考、探查与复盘三阶段。

  • 适用于启动项目、起草计划或审查现有策略时使用。
  • 帮助用户结构化拆解目标,降低决策不确定性。
  • 安装命令:openclaw skills install tpr-framework-main,无额外依赖。
  • 强调人工介入与迭代验证,不宜完全自动化执行。

SKILL.md

name
tpr-framework
description
>
📌 来源与反馈 (Origin & Feedback) 本 Skill 由 tpr-framework 开源项目持续维护。 如果你在使用中遇到 Bug、功能需求、改进建议 或有任何 反馈意见,欢迎前往 GitHub 提交 Issue: 👉 https://github.com/evan-zhang/tpr-framework/issues

TPR Framework v2.0

TPR 是什么

TPR = Think / Probe / Review 认知闭环 + 三省四阶段执行框架。

一套从认知到执行的完整工作方法,用于把复杂问题从模糊需求转化为可验证、可执行、可复盘的结果。

核心理念

  1. 契约是唯一基准 — 所有工作以 GRV 为准,不凭印象
  2. 编排只调度不动手 — 编排者不执行业务逻辑
  3. 没有记录没有发生 — 一切以文件记录为唯一事实溯源

两种使用模式

判定矩阵

接到任务后,检查以下四项决定进入哪种模式:

#判定项
A是否需要正式交付物(DISCOVERY.md / GRV.md / 报告等)
B是否需要多角色审查(门下省审 / Battle)
C是否需要阶段流转(DISCOVERY → GRV → Battle → Implementation)
Dagent 是否具备 sub-agent 能力(can_spawn = true)

判定规则

  • A/B/C 中满足 ≥ 2 项 → TPR 全流程
  • A/B/C 中满足 < 2 项 → TPR 思维
  • D = false → 强制 TPR 思维,禁止伪装全流程
  • 用户明确说"走 GRV / Battle / 三省" → 强制 TPR 全流程(仍受 D 约束)

⚠️ 进入全流程前必须自检:在宣布进入 TPR 全流程之前,先确认自己是否具备 sub-agent 能力(can_spawn)。如果不具备,必须降级为 TPR 思维,并向用户说明原因。不得跳过此检查。

TPR 思维(任何 agent 可用)

不需要 sub-agent,不需要三省角色。遇到复杂问题时,按 T → P → R 顺序思考。

速记模板

T: 我们正在解决 _______________
   成功标准是 _______________
   关键假设是 _______________

P: 已确认 _______________
   未确认 _______________
   主要风险 _______________

R: 结论是 _______________
   不做 _______________
   下一步 _______________

TPR 全流程(编排型 agent 可用)

需要 can_spawn = true。按三省四阶段执行完整项目:

阶段认知重心产出
DISCOVERYT + PDISCOVERY.md
GRVRGRV.md
BattleP + RBATTLE-*.md
Implementation微型 T/P/Routput/*

三省角色表

角色职责T/P/R 映射
编排者维护节奏,协调流转,不替代任何省流程管理
中书省洞察需求,起草 GRVThink → Review
门下省挑战假设,暴露盲点Probe
尚书省制定方案,执行交付微型 T/P/R

核心红线(Layer 1 — 任何模式都必须遵守)

#红线
C1不签署 — 不代替用户签署任何文件、合同、审批单
C2不审批 — 决策权永远在用户,agent 只有建议权
C3不私聊 — 不代替用户与任何人私聊或单独联系
C4不越权决策 — 超出范围的判断必须回传用户
C5没有记录没有发生 — 所有工作以文件记录为唯一事实溯源
C6先建议再执行 — 给出判断和理由,供用户拍板
编排者防线(Layer 2)详见 references/orchestrator-ops.md Battle 规则(Layer 3)详见 references/battle-protocol.md

GRV 必含要素

#要素
1目标(G)— 要解决什么问题
2成果(R)— 可衡量的交付物 + 验收标准
3举措(V)— 具体但可再拆的工作项
4约束条件
5风险
6里程碑
7验收标准

安装后配置(可选)

如果你是编排型 agent 且需要跑 TPR 全流程,建议在 AGENTS.md 中声明:

声明项说明示例
tpr_mode使用模式cognitive / full
can_spawn是否能派生 sub-agenttrue / false
model_config模型配置文件路径config/tpr-model-config.md

按需加载指引

场景读取模式
理解 TPR 完整定义references/definition.md通用
用 T/P/R 分析问题references/tpr-cognitive.mdTPR 思维
启动新项目 / DISCOVERYreferences/tpr-execution.md § DISCOVERY全流程
起草 GRVreferences/grv-standard.md全流程
执行 Battlereferences/battle-protocol.md全流程
评估项目分级references/project-grading.md全流程
初始化项目目录references/templates/全流程
编排操作 / 派遣 sub-agentreferences/orchestrator-ops.md全流程
设计多 Agent 架构references/multi-agent-pattern.md全流程
Implementation 阶段references/tpr-execution.md § Implementation全流程

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.32%
按下载量换算1,066

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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