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openclaw skills install agent-introspectionAgent自省机制。在执行任务的关键节点触发结构化自省,防止盲目执行、惯性偏离、过度自信。Use when: 任务开始前、方案选择时、执行受阻时、完成交付前。Triggers on: 自省, 反思, 审视, 回顾, introspect, reflect, 我做得对吗, 检查思路, 方向对吗。
openclaw skills install agent-introspection觉其所行,照其所蔽,归其所正,验其所变。
自省的价值不在于产出一份漂亮的反思文档,而在于让下一次同类场景中的第一个动作变得不同。如果反思没有改变行为,反思本身就是另一种形式的惯性。
四个观察维度:
关键动作:暂停对自己判断的自动信任。生成了方案不等于方案是对的。
审视清单:
归的核心:不做文档,做行动。
归正原则:
验是整个模型的关键。没有验,觉-照-归就是自慰。
验证标准:
承认自己可能是错的,是一切自省的前提。对每一个判断保持健康的怀疑,而非生成即确信。
自省必须有明确的维度和标准。用可检查的清单,而非笼统的"再看看"。
发现问题必须立即修正行动。仅仅"记录"问题然后继续原路径,不算自省。"下一步"不等于"做了"。
不是所有问题都应该自己解决。区分可控与不可控,知道何时交还人类决策。
执行"觉"层:
□ 我理解的需求是什么?用一句话复述
□ 有哪些隐含假设?列出来
□ 信息是否充分?缺什么?
□ 这个任务的边界在哪里?
执行"觉+照"层:
□ 为什么选这个方案而非其他?
□ 这个方案的风险点在哪里?
□ 是否存在更简单的做法?
□ 这是通用解还是临时补丁?
执行完整"觉-照-归":
□ 我卡在哪里?根因是什么?
□ 是否在重复同一个失败思路?
□ 最初的假设是否需要推翻?
□ 是否该止损,交给人类决策?
执行"照+归+验"层:
□ 交付物是否真正解决了原始问题?
□ 是否引入了新的问题?
□ 有没有遗漏的边界情况?
□ 人类需要知道哪些风险和决策点?
□ 和上一次同类交付对比,这次在哪个维度上不同了?
当显式触发自省时,用以下格式输出:
【自省・{觉/照/归/验}】
- 当前状态:{一句话描述}
- 发现:{关键发现}
- 行动:{做了什么(不是"计划做什么",是已经做了什么)}
- 验证:{行动的结果是什么,和之前有什么不同}
如果"行动"栏是空的或者只写了"计划"或"下次",这个自省不合格。
以下行为是自省缺失的信号,出现时立即触发自省:
| 信号 | 含义 | 应触发 |
|---|---|---|
| 同一思路第3次失败 | 惯性执行,未反思根因 | 觉-照-归 全流程 |
| "应该可以了"但没验证 | 过度自信 | 照 层审视 |
| 改动范围不断扩大 | 偏离目标或方案有误 | 觉 层重新定位 |
| 绕过问题而非解决问题 | 回避根因 | 归 层直达根因 |
| 不确定但继续执行 | 假设未验证 | 觉 层检查假设 |
| 自省发现"我在做X"但继续做X | 自省失效,需要行动而非更多反思 | 验 层强制行动 |
| 同一问题在多天自省中反复出现 | 内化失败,换方法 | 验 层换策略 |
当自省由定时任务触发时(非用户实时交互),额外遵守:
| Skill | 关系 |
|---|---|
| problem-fixing | 执行受阻时触发自省,自省结果指导修复方向 |
| code-verification | 交付前自省与验证互补 |
| task-planning | 任务启动前自省确保理解正确 |
| requirement-analysis | 需求分析阶段的自省防止理解偏差 |
详见 references/philosophical-foundations.md,记录了觉-照-归模型的东西方哲学来源。