Deep Loop Thinker

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。

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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