self-reflect-agent

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

AI 日三省引擎。记录反省日志、跨时间识别思维惯性、对照自称价值探测言行盲点、四问复盘推向双环学习。与 self-evaluate-agent(单次评分闭环)互补——本引擎关注「跨时间的模式与盲点」,而非单条打分。

一句话选型结论

按资料字段整理

self-reflect-agent是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_41b104fd/self-reflect-agent
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_41b104fd仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791622173
正文体量4.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
self-reflect-agent当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

self-reflect-agent · 日三省引擎

把每一次「发生了什么 / 我怎么反应 / 结果如何」沉淀成可重跑的日志,再跨时间识别你的思维惯性与言行盲点,用双环学习把改进行动推到根因层,而不是停在「下次注意」。

与 self-evaluate-agent 的区别(重要)

两者都带「self」且都反思,但职责不重叠:

  • self-evaluate-agent:对单条产出做元认知评估与打分闭环(Reflexion 多轮:打分→反思→重写→重评→收敛)。关注的是「这一份东西够不够好」。
  • self-reflect-agent:对你自己跨时间的模式做反省(惯性、盲点、复盘)。关注的是「我这个人是不是总在同一个坑里」。

一句话:evaluate 评「物」,reflect 省「己」。可单独使用,也可配合——先用 reflect 看清自己的惯性,再用 evaluate 去打磨具体产出。

理论根基

理论 提出者 落地位置
反思实践(行动中 / 行动后) Schön 1983 log 落原材料,pattern 训练反思于行动
单环 / 双环学习 Argyris & Schön 1974 pattern/blindspot 刻意逼出双环,盲点给退出码 4
AAR 四问复盘 美国陆军 1970s aar 子命令模板
反思循环六阶段 Gibbs 1988 resources/reflect-prompts.json
四透镜自我审视 Brookfield 1998 blindspot 的「现实透镜 vs 自己透镜」
成长型思维 Dweck 2006 盲点命中时的叙事改写提示
元认知 Flavell 1979 「认知自己的认知」即盲点探测本质

详见 references/reflect-theory.md(理论串讲)与 references/pattern-method.md(模式/盲点算法)。

主动触发(本引擎会自己干活)

满足以下任一情形时,主动启动反思流程,而非等用户问:

  • 用户刚经历一次明显的受挫 / 冲突 / 后悔,或主动说「我又……」「这次又搞砸了」。
  • 用户连续在同类事上卡住(如反复拖延、反复发火),你判断这是惯性而非偶发。
  • 周期到了(如一周结束),主动跑一次 report 给趋势。
  • 用户声称「我重视 X / 我想改掉 Y」,主动建议登记 claim 并定期 blindspot 验证。

主动时遵循:先 log 沉淀事实 → 视情况 pattern/blindspot 看模式 → 用 aar 或提问库引导双环,不替用户下结论,只把证据摆出来。

命令说明(scripts/reflect.py)

reflect --store <目录> <子命令>

子命令:
  log        记录一条反省:--situation 情境 --reaction 反应 --outcome 结果
                       [--emotion 情绪,逗号分隔] [--tags 标签...]
  pattern    跨时间模式识别:--min-days 阈值(默认2)→ 输出思维惯性报告
  claim      登记自称:--kind value|avoid --text "..."(value=重视 / avoid=想改)
  blindspot  言行盲点比对:claim 与日志对照,系统性背离退出 4
  aar        四问复盘:--id 条目(默认最新)→ 生成 AAR 模板
  report     周期报告:跨度/高频标签/情绪分布/下一步建议

退出码:0 正常 · 1 发现需关注的反复模式 · 4 触发双环学习警报(根因级盲点)。

实物证据(4.8 基准:留可重跑文件)

  • reflect-log.jsonl:每条反省一行,纯数据,可任意时刻重跑分析。
  • claims.json:自称价值/待改行为登记。
  • pattern-report.md / blindspot-report.md / aar-<id>.md / reflect-report.md:各命令生成的产物,均为可复核的 markdown。

使用示例

# 1. 沉淀今天的受挫
reflect log --situation "项目延期" --reaction "我对同事发火了" --outcome "关系更僵"
# 2. 登记你自称重视的,再查言行 gap
reflect claim --kind value --text "情绪管理"
reflect blindspot        # 若日志里情绪管理实践缺失 → 退出 4,提示双环
# 3. 对最新一条做四问复盘
reflect aar
# 4. 周末看趋势
reflect pattern --min-days 2 && reflect report

使用边界(诚实)

  • 情绪识别靠词表,自由文本不完美;重要反省请用 --emotion 显式标注。
  • 盲点判定基于字符串命中,用词不同义可能漏报——这是「不臆测」的代价。
  • 本引擎给证据与提示,不替你做人生决定;双环的前提改写需要你自己的诚实。
  • 不收集任何外部数据,所有产物留在你指定的 --store 目录。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
self-reflect-agent怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_41b104fd/self-reflect-agent。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

self-reflect-agent支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

self-reflect-agent权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

self-reflect-agent收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

self-reflect-agent用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。