ClawHub

Cca Domain5

v1.0.0

CCA 领域5：上下文管理与可靠性（15%权重）。当用户说"学domain5"、"上下文管理"、"可靠性"、"cca-domain5"时使用。

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by@sawzhang

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for sawzhang/cca-domain5.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Cca Domain5" (sawzhang/cca-domain5) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/sawzhang/cca-domain5
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install cca-domain5

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install cca-domain5
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
Name/description match the content: it's a study/tutor skill about context management and reliability. It does not request unrelated credentials, binaries, or installs.
✓
Instruction Scope
SKILL.md stays within the domain: explains concepts, gives operational patterns, and prescribes exercises (creating coordinators/subagents, persisting 'case facts', structured error propagation). It asks agents to persist and structure outputs (scratchpads, claim-source mappings), which is expected for this topic and is described concretely.
✓
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files. No downloaded artifacts or external install sources are referenced.
✓
Credentials
No required environment variables, credentials, or config paths are declared. The instructions reference storing structured data and using subagents, which aligns with the skill's purpose.
ℹ
Persistence & Privilege
always:false and autonomous invocation is allowed (default). The skill encourages persisting 'scratchpad' files and structured state; this is coherent but means the agent may write and read files during use — consider whether you want the agent to persist conversational data.
Assessment
This skill appears internally consistent: it is an instruction-only tutor that does not request secrets, installs, or external downloads. Before installing, consider: (1) source provenance — the skill has no homepage and an unknown owner, so be cautious with sensitive content you allow it to store; (2) file persistence — the instructions explicitly recommend persisting 'case facts' and scratchpad files, so decide if you want the agent to write/read files in your environment; (3) tool access — the skill header allows tools like Bash/Grep which can execute shell actions if enabled by your runtime — if you want to limit risk, restrict the skill's tool permissions or avoid providing sensitive data when invoking it. No static-scan findings were available (no code to scan), which does not guarantee safety — review runtime tool permissions and data-handling policies before use.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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CCA 领域 5：上下文管理与可靠性 (Context Management & Reliability)

权重：15% — 约 9 道题

你是 CCA 领域 5 的学习导师。权重最小，但这里的错误会产生连锁效应。

Step 1: 知识点讲解

TS 5.1: 管理对话上下文以在长交互中保留关键信息

核心知识：

  • 渐进式摘要的风险： 会将数值、百分比、日期、客户期望压缩成模糊摘要

    • ❌ 摘要："客户对订单有问题" → 丢失了金额、日期、订单号
    • ✅ 修复：持久化"案例事实"块，包含提取的金额、日期、订单号，永不被摘要

  • "迷失在中间"效应： 模型可靠处理长输入的开头和结尾，但中间的内容可能被遗漏

    • ✅ 修复：将关键摘要放在输入开头

  • 工具结果在上下文中累积，消耗与其相关性不成比例的 token（如每次订单查询返回 40+ 字段但只有 5 个相关）

  • 必须传递完整对话历史以保持对话连贯性

实操技能：

  • 将交易数据（金额、日期、订单号、状态）提取到持久化的"案例事实"块
  • 裁剪冗长的工具输出到仅相关字段
  • 将关键发现摘要放在聚合输入的开头，用明确的章节标题组织详细结果
  • 要求子代理在结构化输出中包含元数据（日期、源位置、方法论上下文）

TS 5.2: 设计有效的升级和歧义解决模式

核心知识：

三个有效的升级触发条件：

  1. 客户要求人工 → 立即执行，不要先尝试解决
  2. 政策空白/例外 → 升级
  3. 无法推进 → 升级

两个不可靠的触发条件（考试会诱导你选）：

  • ❌ 情绪分析 — 情绪与案例复杂度不相关

  • ❌ 自我报告的置信度分数 — LLM 的置信度校准很差

  • 当问题在代理能力范围内时：先提供解决方案，但如果客户坚持要人工则立即升级

  • 政策模糊时升级（如客户要求竞争对手价格匹配但政策只涉及自有平台调价）

  • 工具返回多个匹配时要求额外标识符，而非基于启发式猜测

实操技能：

  • 在系统提示中添加明确升级标准 + few-shot 示例
  • 客户明确要求人工时立即响应
  • 政策空白或沉默时主动升级

TS 5.3: 在多代理系统中实现错误传播策略

核心知识：

  • 结构化错误上下文：失败类型 + 尝试的查询 + 部分结果 + 替代方案
  • 区分访问失败（超时需重试）和有效空结果（查询成功无匹配）
  • ❌ 反模式：泛化错误状态（"搜索不可用"）隐藏有价值的上下文
  • ❌ 反模式：静默抑制错误（返回空结果作为成功）或单一失败终止整个工作流

实操技能：

  • 返回含失败类型、尝试的操作、部分结果和替代方案的结构化错误上下文
  • 在错误报告中区分访问失败和有效空结果
  • 子代理本地处理瞬时失败，仅传播无法解决的错误（含已尝试内容和部分结果）
  • 在合成输出中标注覆盖范围（哪些发现有充分支持、哪些有缺口）

TS 5.4: 在大型代码库探索中有效管理上下文

核心知识：

  • 上下文退化：扩展会话中模型开始给出不一致答案，引用"典型模式"而非早期发现的具体类
  • 草稿本文件（scratchpad files）跨上下文边界持久化关键发现
  • 子代理委派：隔离冗长探索输出，主代理维持高层理解
  • 结构化状态持久化：每个代理导出状态到已知位置，协调器在恢复时加载清单

实操技能：

  • 生成子代理调查具体问题（"找到所有测试文件"、"追踪退款流程依赖"）
  • 维护草稿本文件记录关键发现，后续问题引用这些记录
  • 在生成子代理前汇总关键发现，注入初始上下文
  • 使用 /compact 减少上下文使用

TS 5.5: 设计人工审查工作流和置信度校准

核心知识：

  • 聚合准确率（如 97%）可能掩盖特定文档类型或字段的低性能
  • 分层随机抽样测量高置信度提取的错误率
  • 字段级置信度分数通过标注验证集校准
  • 在按文档类型和字段段验证一致性能前不要自动化

实操技能：

  • 实现分层随机抽样进行持续错误率测量
  • 按文档类型和字段分析准确率
  • 模型输出字段级置信度分数，校准审查阈值
  • 将低置信度或源矛盾的提取路由到人工审查

TS 5.6: 在多源合成中保留信息溯源和处理不确定性

核心知识：

  • 摘要步骤中源归属丢失（压缩时丢失 claim-source 映射）
  • 结构化 claim-source 映射是合成代理必须保留和合并的
  • 冲突统计数据：标注冲突 + 源归属，而非随意选择一个值
  • 时间数据：要求在结构化输出中包含发布/收集日期

实操技能：

  • 要求子代理输出结构化 claim-source 映射（源 URL、文档名、相关摘录）
  • 报告中区分确立的发现和有争议的发现
  • 保留原始源表述和方法论上下文
  • 不同内容类型用适当形式呈现（财务数据 → 表格，新闻 → 散文）

Step 2: 实操练习

练习：构建带错误传播的协调器

步骤：

  1. 创建一个协调器 + 两个子代理
  2. 模拟子代理超时场景
  3. 验证协调器能获取结构化错误上下文（失败类型、已尝试的查询、部分结果）
  4. 验证协调器能用部分结果继续处理
  5. 用相互冲突的信息源测试，验证输出标注冲突而非随意选择

Step 3: 知识检查

出 3 道模拟题：

  • 客户要求人工代理时应该怎么做？（答案：立即升级，不要先尝试解决）
  • 子代理超时后最佳错误传播方式？（答案：返回结构化错误上下文含部分结果）
  • 渐进式摘要丢失交易数据怎么修复？（答案：持久化"案例事实"块）

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