UncleKK Self-Referential Design

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

诊断并改造 Agent 的自指自改进结构:判定 L0 人肉迭代 / L1 固定元层 / L2 半开自指(危险区)/ L3 可控自指,指出缺的不动点、人类确认闸、评分信号、变体库与回滚机制,并给四步改造路径。当用户提到「Agent 换个任务就拉胯」「只能人肉改提示词迭代」「元层可编辑」「元认知自修改」「自指自改进」「自进化系统设计」「担心安全约束被演化掉」,或需要评审某个 Agent/Skill 的自进化结构是否安全时使用。也适用于搭建自进化系统前的方案设计与 CI 结构门禁。

一句话选型结论

按资料字段整理

UncleKK Self-Referential Design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_48f048de/unclekk-self-referential-design
  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_48f048de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 1791624545
正文体量16.7 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
UncleKK Self-Referential Design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

16.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

UncleKK 自指自改进设计器 | Self-Referential Design

你的 Agent 迭代慢,根因通常不是模型笨,而是"怎么改进它"这件事被写死了。
Your Agent iterates slowly not because the model is dumb, but because how to improve it is hard-coded.

改 Agent 时你在动两样东西:它手里的东西(提示词、规则、工具、记忆),以及"你怎么决定改哪里"。绝大多数人只开放了第一样。HyperAgents 的主张是——第二样也要变成可编辑文件:改规则的能力,本身也得能被改。
You improve two things: what the Agent holds, and how you decide what to change. Most people only open the first. HyperAgents says open the second too.

但要同时记住反例:Practice Makes Unsafe 实测 21 个自演化配置全部写出了不安全产物。所以本 skill 的另一半是——自指必须有截断。
But remember the counter-example: Practice Makes Unsafe found all 21 self-evolving configs produced unsafe artifacts. So the other half of this skill is: self-reference must have a cut-off.

> 一句话总结 One-liner:自指的充分条件不是"能改自己",而是"改错了能被拦住并回滚"。
> The sufficient condition for self-reference is not "can edit itself" but "mistakes get caught and rolled back".


触发条件 | When this triggers(自动触发)

出现以下任一情形即可自动加载本 skill(无需显式点名):
This skill auto-loads on any of the following:

你说的话 / 遇到的情况 例子
Agent 换个任务就拉胯、泛化差 "换个场景又要重调一遍"
只能人肉迭代提示词 "每次都得我自己改 prompt"
想评估是否该让 Agent 自改 "该不该开放让它自己改"
讨论元层 / 元认知自修改 "元层可编辑""改改法"
设计自进化系统 "想搭个会自我进化的 Agent"
担心安全约束被演化掉 "它会不会把安全规则自己改没了"
评审某个 Skill 的自进化结构 "帮我看看这个结构安全吗"
CI 里要卡结构退化 "结构上不能倒退"

适用受众 | Audience

所有 Agent 用户,从新手到专业用户全覆盖。
For every Agent user, from absolute beginner to professional.

  • 新手 Beginner:只有一个提示词文件也能用。先跑审计看自己在 L0,再按四步补。示例目录可直接抄。
    Works with a single prompt file. Run the audit, see L0, follow four steps. Copy the fixtures.
  • 进阶 Intermediate:已有提示词/规则/记忆分层,正打算加自改进循环——用审计确认别掉进 L2 危险区。
    Already layered prompts/rules/memory? Use the audit to avoid the L2 danger zone.
  • 专业 Professional:把 --strict / --assert-level 接进 CI 当结构门禁;参照 references/paper-notes.md 做方案取舍。
    Wire --strict / --assert-level into CI as a structural gate; use the paper notes for design trade-offs.

快速开始 | Quick start(3 步)

# 1) 审计:看自己在哪一级
python scripts/selfref_audit.py 你的Agent目录

# 2) 看最小示例:直观感受三级差异(一条命令)
python example/run_demo.py

# 3) 当硬闸用:结构不达标就失败
python scripts/selfref_audit.py 你的Agent目录 --strict

零第三方依赖,Python 3.8+,只读不写。
Zero dependencies, Python 3.8+, read-only.


四级成熟度 | Four maturity levels

级别 特征 症状
L0 人肉迭代 Manual 没有元层文件 换个任务就拉胯,经验留不下来
L1 固定元层 Fixed 有"怎么改"的规则,但写死在代码或人手里 只能在固定框架内打转
L2 半开自指 Half-open ⚠️ 元层可编辑,但缺不动点或人类确认闸 短期变强,长期把安全约束自己演化掉
L3 可控自指 Controlled 元层可编辑 + 不动点 + 人类确认闸 + 可回滚 改进机制本身能跨任务累积

L2 是最危险的级别,不是 L0。 L0 只是慢,L2 会伪装成"变强了"直到出事。
L2 is more dangerous than L0. L0 is merely slow; L2 masquerades as progress.


改造流程 | Remediation(硬上限 4 步,顺序不可颠倒)

> 步数限制:最多 4 步,没有第 5 步。超过说明归因错了,回到第 2 步重判。
> Hard cap: four steps, no fifth. If you need more, the attribution is wrong — go back to step 2.

  1. 抽出元层:把硬编码在 .py 里的改进逻辑(propose / 归因 / 打分 / 回滚分支)写成 meta/evolve-policy.md 这类文本文件。→ 元层可编辑。
    Extract the hard-coded improvement logic into an editable text file.
  2. 声明不动点(必须在放开元层之前):锁 3 类不可动文件——CONTRACT.md(统一不动点契约,SHE(L3) 与 metacog(L2) 共享的单一真相源)、引擎本体、红线清单,并在引擎里硬拦截。统一契约的权威定义见 metacog-self-evolve/CONTRACT.md,四工件 1:1 映射:system_prompt / rule_bank / safety_memory / tool_policy ≡ A1 / A2 / A3 / A4;闸门集为 SHE 三硬闸(备份/安全-效用/拒收池去重)与 metacog 三闸(G1 写入/G2 检索/G3 人类确认)的并集,任一不得削弱。
    Declare 3 classes of immutable files BEFORE opening the meta-layer: the unified CONTRACT.md (SSOT shared by SHE & metacog), the engine, the red-line list — and hard-block in the engine.
  3. 加人类确认闸:元层改动缺确认即拒绝应用。不要用"提醒"代替"拦截"——提醒会被看完继续干。
    Add a human-approval gate. Warn ≠ block.
  4. 接评分与回滚:0~1 效用分 + 违规计数;git 提交点或 trial→verdict→revert;变体库存负样本。
    Wire scoring, rollback, and a negative-sample archive.

> 这是本 skill 对论文的主动收窄:HyperAgents 追求元层完全可编辑的开放式自加速;本 skill 认为个人 Agent 场景更需要可控性。代价是自加速变慢,收益是安全约束不会在若干代后被自己演化掉。
> A deliberate narrowing of the paper: we trade some self-acceleration speed for constraints that survive evolution.


元层开放后的三大风险 | Three risks after opening the meta-layer

前两条是致命级,审计器直接标红。First two are CRITICAL — the auditor flags them red.

  1. 约束自删 R1:无不动点时,安全规则会被当成"拖累效用的东西"优化掉。→ 第 2 步。
    Without fixed points, safety rules get optimized away as "utility drag".
  2. 元层漂移 R2:无人类闸时,一次对"如何改进"的误判会污染之后所有改进——坏的不是一条规则,是造规则的模具。→ 第 3 步。
    One bad meta-edit poisons every later improvement — the mold is broken, not one rule.
  3. 评分注水 Gamed scoring:分数是唯一信任锚。能刷分的棘轮会把垃圾固化成经验,注水的棘轮比没有棘轮更糟。
    A gameable ratchet cements garbage and tells you it got better.

硬代码保障 · 兜底 · 严格闭环 | Hard enforcement, fallback, closed loop

不是纯声明式:scripts/selfref_audit.py 是真实可执行的代码,且能给 CI 当闸门。
Not declarative-only: the auditor is real executable code and works as a CI gate.

步数限制 Bounded work(不会无限跑):

上限 默认值 超限时行为
扫描文件数 --max-files 500(硬上限 5000) 截断,报告标 truncated
扫描深度 --max-depth 5(硬上限 20) 停止下钻
单文件体积 400 KB 跳过内容

严格闭环 Closed loop——每次运行必有唯一结论(L0~L3)+ 唯一下一步,退出码可判定:

退出码 含义
0 审计完成 / 通过
1 目录不存在
2 无可读文本文件
3 --strict:存在致命/高缺口
4 --assert-level N:未达指定级别
5 内部异常(明确报"结果不可信",不静默失败)

兜底保障 Fallback:目录不存在、无文本文件、内部异常各有独立退出码并打印原因;结果被截断时显式标注,绝不用不完整数据冒充完整结论。
Every failure mode has its own exit code and printed reason; truncated results are labeled, never passed off as complete.

否定句不算"已具备" Negation-aware:文件里写"本系统没有任何不动点""不需要人类确认"时,关键词确实出现了,但语义是"缺失"。审计器会作废这类命中,并在报告里标出忽略了几处——绝不把危险的 L2 结构误判成 L3(安全审计器最怕的假阴性)。改动脚本后跑 scripts/test_regression.py 验证。
"We have no fixed point" must not count as having one: such hits are dropped and counted. Never grade a dangerous L2 as L3.


资源索引 | Bundled resources(无孤立文档,全部可点)

文件 用途
scripts/selfref_audit.py 审计器(硬代码,零依赖,可当 CI 闸)
scripts/test_regression.py 回归测试(16 项:三级判定 + 硬闸退出码 + 否定句修复 + 不误伤真阳性)
example/README.md 最小运行示例说明(新手先看这个)
example/run_demo.py 一条命令跑完 L0/L2/L3 对照
example/l0-demo/ example/l2-demo/ example/l3-demo/ 三个可直接抄的最小骨架
references/audit-report-sample.md 真实审计报告样例 + 硬闸退出码对照
references/faq.md FAQ · 坑点总结 · 实际对照效果
references/paper-notes.md 论文映射与一处主动设计分歧
README.md SkillHub 展示文档(中文在前英文在后)
README_GITHUB.md GitHub 展示文档(英文在前中文在后,发布到 GitHub 时用)

> 双语排序规范:SkillHub 通道中文在前,GitHub 通道英文在前。两份 README 内容一致、语序不同,按发布渠道取用。
> Bilingual ordering: Chinese-first for SkillHub, English-first for GitHub. Same content, different order.


论文依据 | Paper basis

核心对应(完整映射见 references/paper-notes.md):

论文机制 本 skill 落地
HyperAgents:task + meta agent 同程序 元层与任务层文件共处同一可编辑目录
HyperAgents:元层可编辑 = 元认知自修改 L2 / L3 的判据
HyperAgents:archive + 软奖励 + git diff 回滚 第 4 步的变体库、效用分、回滚
Practice Makes Unsafe:21/21 全军覆没 不动点与人类闸强制前置
Self-Evolving Survey:四组件闭环 任务层(系统)→ 元层(优化器)分离审计

版本历史 | Changelog

版本 变更
1.1.1 修复假阴性缺陷:否定语境下的关键词不再算作"已具备"(如"没有任何不动点"不再被当成有不动点),中英文否定均生效;报告新增 negation_filtered 计数与提示行;新增回归测试 scripts/test_regression.py(16 项,含修复生效与不误伤真阳性)
1.1.0 新增 CI 硬闸 --strict / --assert-level;新增扫描上限与截断标记;新增内部异常兜底(退出码 5);补最小运行示例 example/;补真实审计报告样例与 FAQ
1.0.0 首次发布:四级成熟度模型 + 审计脚本

什么时候别用 | When NOT to use

  • 一次性任务:没有反复迭代,元层没有演化对象。
    One-off tasks: nothing to evolve.
  • 想要"装上就自动变强"的引擎:本 skill 只做设计期诊断,运行时请用 metacog-self-evolve。
    Want a runtime engine? Use metacog-self-evolve.
  • 无法给出效用分的场景:评分注水会让整套机制失效,此时停在 L1 更稳。
    No honest utility score? Stay at L1.

统一不动点契约(与 SHE / metacog 共享)| Unified Fixed-Point Contract

本 skill 的「锁 3 个不动点」与 metacog-self-evolve(L2)、unclekk-safety-harness-evolution(L3 SHE)指向同一份契约——metacog-self-evolve/CONTRACT.md 是单一真相源(SSOT)。三者关系:

  • 本 skill = 设计期编译器:只读审计(判 L0~L3)、四步改造产出直接指向 .metacog/ 骨架,不另起炉灶。
  • metacog-self-evolve = 运行期引擎:按 .metacog/ 骨架记账、过闸、棘轮、回滚。
  • SHE = 安全特化引擎:护栏四工件 ≡ metacog 的 A1~A4,三硬闸是统一闸门集的 L3 子集。

四步改造的产出目录(与 .metacog/ 对齐,审计器可直接识别):

<你的Agent目录>/.metacog/
├── CONTRACT.md                 ← 人类持有,Agent 禁止修改(自指不动点,SSOT)
├── artifacts/
│   ├── A1-system-prompt.md     ← 角色与行为基线
│   ├── A2-rule-bank.md         ← 具体做法条目(演化主战场)
│   ├── A3-safety-memory.md     ← 安全记忆,APPEND-ONLY
│   └── A4-tool-policy.md       ← 工具与权限边界
├── meta/
│   └── M1-evolve-policy.md     ← ★ 元层:如何提议修改(可被演化,改需人类确认)
└── ledger/                     ← 账本:episodes / ratchet / archive + L1 优化器回流

> 审计器已能识别该布局:含 CONTRACT.md 即按 .metacog/ 处理,并断言 meta/M1-evolve-policy.md 存在(缺失报 R4 critical)。可用 selfref_audit.py <目录> --assert-level 3 当 CI 硬闸。

与相邻技能的分工 | Division of labour

技能 管什么 关系
metacog-self-evolve 运行期引擎:记账、闸门、棘轮、回滚 与本 skill 共享 CONTRACT.md 统一契约:本 skill 是设计期(编译器),它是运行期(引擎),引擎各自独立
unclekk-safety-harness-evolution 安全护栏四工件演化 互补:护栏四工件 ≡ metacog 的 A1~A4,三硬闸是统一闸门集的 L3 子集
skill-evolver / darwin-skill / skill-optimizer 优化单个 SKILL.md(L1 层) 层级不同:那优化文件,本 skill 设计"优化机制";其棘轮裁决回流进 .metacog/ledger/ 作为 M1/A2 证据

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
UncleKK Self-Referential Design怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_48f048de/unclekk-self-referential-design。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

UncleKK Self-Referential Design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。

UncleKK Self-Referential Design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。

UncleKK Self-Referential Design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。

UncleKK Self-Referential Design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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