Random Driven

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随机性驱动技能,作为混沌生成器,提取事物核心概念引入无关概念强制组合,保留看似荒谬但有趣的连接,发展为完整方案。6域30种任务。触发词:随机性、混沌生成、无关概念、强制组合、荒谬连接、meta-skill-system。

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随机性驱动技能

定位

本技能是一个混沌生成器技能,提供通过随机性驱动方法生成创新方案的能力。

核心能力

随机性驱动技能能够提取事物核心概念,引入无关概念进行强制组合,保留看似荒谬但有趣的连接,并发展为完整方案。

R1-R5领域定位

维度评分说明执行框架映射
R1 信息密度主要处理概念组合S和C权重中等
R2 创造性需要创造性地组合无关概念A权重高,C偏创新
R3 交互性主要是自动化生成I权重低
R4 规范性随机性驱动无需严格规范G权重低
R5 迭代性需要多次迭代生成方案循环多,S→C→A链短而频

三层结构

第一层:随机性驱动清单 + 依赖拓扑   →  references/random-driven-catalog.md
第二层:方法论要求清单              →  references/random-driven-requirements.md
第三层:方法论范本库                →  references/exemplars.md

使用规则

执行流程

  1. 首次加载:读取 references/random-driven-catalog.md,获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示
  2. 按需深入:确认目标方法论执行类型后,读取 references/random-driven-requirements.md 获取组件清单;如需样本法,读取 references/exemplars.md 获取范本

降级模式

  • 只读模式:当用户明确要求只读操作时,本技能仅执行感知和认知元操作
  • 权限表:感知(S)允许、认知(C)允许、行动(A)禁止、组织(O)禁止、交互(I)禁止、守护(G)允许

执行框架

统一执行流程:收到任务后按5步执行——

  • Step 0 核心概念提取:提取事物的核心概念
  • Step 1 无关概念引入:引入无关概念
  • Step 2 强制组合:强制组合核心概念和无关概念
  • Step 3 荒谬连接保留:保留看似荒谬但有趣的连接
  • Step 4 方案发展:发展为完整方案

域概览

按使用流程组织,共6域30种方法论执行任务:

任务数典型任务
M0 任务域协调域4任务域选择、执行顺序确定、结果整合、深化路由
M1 核心概念提取域5概念识别、概念分析、概念分类、概念整理、概念报告
M2 无关概念引入域5概念来源、概念选择、概念验证、概念整理、概念报告
M3 强制组合域6组合策略、组合执行、组合验证、组合优化、组合整合、组合报告
M4 荒谬连接保留域5连接识别、连接评估、连接保留、连接优化、连接报告
M5 结果交付域5结果完整性验证、响应速度优化、用户满意度评估、改进建议、持续优化

域间逻辑流:M0 → M1 → M2 → M3 → M4 → M5

事实纪律

  1. 仅使用确知的事实和可验证的信息,不得编造数据或引用
  2. 核心概念提取须基于事物本质,不得表面化
  3. 无关概念引入须真正无关,不得强行关联
  4. 强制组合须保留荒谬但有趣的连接,不得过早过滤
  5. 创新方案引用的案例、数据必须确知真实存在,不确定的标注"待验证"