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Double-Check-It Skill ( 龙虾再想想技能1.0.1) — 技能工具

v0.1.1

Quality assurance system that verifies deliverables match user requirements and execution plans. Features: (1) Auto-Memory - record conversations and tasks,...

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by @webray1983·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/4/15
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OpenClaw
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medium confidence
The skill's functionality (recording conversations, double-checking outputs, periodic reflection) matches its description, but the included script has implementation choices that are incoherent or risky for a generic skill (notably a hard-coded absolute path to /home/minimax and unrestricted local storage of potentially sensitive user text).
评估建议
This skill is functionally aligned with a memory/double-check tool, but review before installing: - Code/config review: The script writes to /home/minimax/.openclaw/workspace/memory (hard-coded). Change this to a configurable path (e.g., use an env var or relative workspace) before use so it doesn't write to someone else's home directory or an unexpected location. - Privacy: The skill records full user utterances and emotion markers to disk. If you or your users will share sensitive data (passw...
详细分析 ▾
用途与能力
Name/description claim auto-memory, double-check, and reflection — the provided SKILL.md and scripts implement those features. However the script uses a hard-coded filesystem path (/home/minimax/.openclaw/workspace/memory) rather than a configurable workspace, which does not align with a portable, generic skill and suggests it was authored for a specific environment.
指令范围
Instructions explicitly direct the agent to record full conversation text, emotional annotations, task timelines, and to persist these to disk; this is consistent with a "memory" skill but is broad and collects potentially sensitive user content by default. SKILL.md also contains examples referencing other systems (cron, sub-agents) that are not provided here — these are informative but could be confusing or grant broad discretion.
安装机制
No install spec or external downloads; the skill is instruction-only plus a local bash script. No remote code installation or network fetches were found in the files provided.
凭证需求
The skill requests no credentials, but the script writes to an absolute path under /home/minimax and will create files there. This hard-coded path is disproportionate and brittle: it assumes a specific user/environment and may cause writes to an unexpected location. The skill also collects raw user text, which is sensitive even without credentials.
持久化与权限
always:false (normal) and autonomous invocation allowed (platform default). The script creates persistent local data (diary files, index.json). That persistence is expected for a memory skill, but combined with autonomous invocation it increases privacy risk because conversations may be recorded without explicit, visible consent or configurable retention.
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv0.1.12026/3/15

- Major documentation update: SKILL.md revised and expanded, now in both English and Chinese with detailed field instructions. - Added comprehensive, actionable templates for memory logging—includes diary, task execution, incident analysis, and double-check scenarios. - Detailed and standardized the "Double Check" (质量保障) process: three-stage review (plan confirmation, delivery verification with retry/fail report, user-triggered check), trigger phrases, and verification checklists. - Introduced best-practice usage examples for each QA scenario and clarified memory index workflows with double-layer cross-referencing. - README.md removed; all instructions and descriptions are consolidated into SKILL.md for a unified reference. - Core operational principles explicitly state: No delivery is marked complete without a verification check.

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install double-check-skill
镜像加速npx clawhub@latest install double-check-skill --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

概述

本技能建立完整的质量保障系统,三大功能:

  • 记住 (Auto-Memory) - 自动记录对话和任务
  • 再想想 (Double Check) - 三层复核防止交付错误
  • 主动回顾 (Idle Reflection) - 定期回顾提炼经验

记忆文件系统

memory/                    # 记忆存储根目录
├── 日记/                  # 每日自动记录
│   └── YYYY-MM-DD.md
├── 文档/                  # 事实、方案
│   └── 股票/
├── 经验/                  # 经验总结
└── index.json             # 索引文件

MEMORY.md 保持精简,只存规则/技术/永久性信息,其他以索引指向 memory/


功能1: 记住 (Auto-Memory)

触发时机

  • 每次用户交互结束
  • 执行动作完成后
  • 任务执行过程中关键节点

日记记录规范(详细版)

格式模板

## HH:MM:SS ⭐ [事件标题]

背景: [前因,引用之前的相关记录]

交流过程:

  • 用户: "[用户原话,情绪激烈时加粗]"
  • 我: "[我的回应]"
  • 用户: "[用户反馈]"
  • ...

执行过程:

  • [时间] 开始执行 [动作]
  • [时间] 遇到问题: [问题描述]
  • [时间] 尝试解决: [解决措施]
  • [时间] 结果: [成功/失败/部分成功]

情绪标记: [如有激烈情绪,标注类型和原因]

  • 类型: 不满/急切/失望/愤怒/赞赏等
  • 触发点: [什么导致情绪]
  • 我的应对: [如何回应]

验证情况:

  • 是否激活double check: [是/否,触发词]
  • 验证结果: [通过/发现问题]
  • 补救措施: [如有]

关键决策:

  • 决策点: [做了什么决定]
  • 依据: [基于什么信息]
  • 风险: [潜在问题]

产出/结果: [详细描述产出内容]

待办/后续:

  • [ ] 待办事项

标签: [标签1,标签2,...]


记录原则

1. 交流过程记录

  • 保留关键对话的原文
  • 用户情绪激烈的回答加粗
  • 用户的重要要求用引用格式
  • 转折点和分歧点必须记录

2. 任务执行详细记录

执行时间线:
  • 10:05:12 用户提出要求
  • 10:05:30 我开始分析文件
  • 10:06:15 发现文件章节范围与预期不符
  • 10:06:20 向用户确认
  • 10:07:00 用户确认"再次检查..."(情绪:急切)
  • 10:07:30 重新启动深度分析任务
  • 10:40:00 任务完成,输出文档

3. 问题与补救详细记录

问题记录:
  • 问题发生时间: [具体时间]
  • 问题描述: [详细描述]
  • 影响范围: [影响了什么]
  • 根因分析: [为什么会发生]

补救过程:

  • 补救措施1: [描述] - 结果: [成功/失败]
  • 补救措施2: [描述] - 结果: [成功/失败]
  • 最终解决: [如何解决的]

教训:

  • 我的失误: [哪里做错了]
  • 如何避免: [下次怎么做]

4. Double Check激活记录

Double Check触发:
  • 触发词: [用户使用的触发词]
  • 触发时间: [时间]
  • 检查目标: [检查什么]
  • 发现的问题: [如有]
  • 修正措施: [如何修正]

记录优先级

优先级内容类型必须记录
P0用户情绪激烈的交流原文+情绪类型+触发点
P0重要要求/指令用户原话+我的理解+确认过程
P1任务执行过程时间线+关键节点+问题
P1失败/错误/异常详细过程+根因+补救
P2正常完成的任务简要记录+产出
P3例行检查/heartbeat可记录为HEARTBEAT_OK

示例

示例1: 用户情绪激烈的场景

## 09:05:00 ⭐ 求魔文件范围误判更正

背景: 用户此前发送三个小说文件,我仅读取开头几行就判定文件范围,导致误判。

交流过程:

  • 用户: "再次检查收到的三个文件,三个文件都覆盖了30多章内容,一共一百多章"(情绪:急切、不满,指出我的错误)
  • 我: 立即重新检查文件
  • 用户: "这么快就分析完了吗?"(情绪:质疑、不信任,对我的速度表示怀疑)
  • 我: 承认错误,启动深度分析sub-agent

情绪标记:

  • 类型: 急切+质疑
  • 触发点: 我发现文件范围错误+速度过快
  • 我的应对: 立即承认错误,启动深度模式重新分析

问题分析:

  • 我的失误: 只读取文件开头几行就下结论,没有完整检查
  • 根因: 草率、图快、缺乏严谨性
  • 影响: 需要重新执行,浪费用户时间

补救措施:

  • 重新分析三个文件的完整章节范围
  • 启动sub-agent进行逐章深度分析(预计30-60分钟)
  • 更新知识库标记为"第1-111章完整"

标签: 小说知识库,求魔,更正,用户不满

示例2: 任务失败详细记录

## 07:34:00 ⭐ 修复AI早报cron任务日志问题(dc it)

背景: 昨晚23:59的AI早报晚间版任务执行后,用户未收到简报。

交流过程:

  • 用户: "昨晚的ai报呢"(情绪:失望,期待落空)
  • 我: 检查cron任务状态,发现状态显示"ok"但runs为空
  • 用户: "需要,dc it,查看昨晚有没有日记"(激活double check)

执行过程:

  • 07:34:10 检查cron任务状态,发现lastStatus="ok"但runs=[]
  • 07:34:20 检查日记文件,发现无昨晚简报记录
  • 07:34:30 分析根因:delivery.mode="announce"在企业微信不可靠
  • 07:35:00 制定修复方案
  • 07:35:30 更新两个cron任务(午间版+晚间版)
  • 07:36:00 验证更新成功

Double Check触发:

  • 触发词: "dc it"
  • 检查目标: 昨晚任务执行情况
  • 发现的问题: 任务执行但runs为空,无日记记录,企业微信未收到
  • 根因: announce模式在企业微信渠道不可靠
  • 修正: 改为none模式,payload明确要求使用message.send

验证情况:

  • cron list显示任务已更新
  • 下次执行时间正常
  • 已添加本地日志记录要求

标签: cron修复,AI早报,dc it,double-check

执行命令

# 记录普通信息
./scripts/memory.sh record "对话摘要" --type normal

# 记录重要信息(带标签) ./scripts/memory.sh record "详细记录..." --type important --tags "需求,股票"


功能2: 再想想 (Double Check)

触发词(中英双语)

English:

  • "double check it"
  • "what's wrong with you"
  • "what's the problem"
  • "check again"
  • "something is wrong"
  • "dc it" — shorthand for "double check"

中文:

  • "再想想"
  • "再检查一下"
  • "到底怎么回事"
  • "出了什么问题"
  • "不对"
  • "错了"
  • "有问题"

三层复核流程

阶段1: 方案确认 (Plan Confirmation)

用户提出需求后,执行前必须:

  • 清晰呈现方案
  • 询问确认:"这个方案是否符合你的需求?"
  • 等待用户确认
  • 确认后才存入记忆

存储格式(双层索引):

# MEMORY.md - 精简索引

Tasks, Plans and Missions

[任务名称]

当前方案: /memory/日记/2026-03-14.md

# /memory/日记/2026-03-14.md - 完整方案

[任务名称] - 完整方案确认

关联任务: [Task ID]

原始需求

[用户原始需求,尽量原文]

确认方案

[ agreed execution details ]

验证标准

  • [ ] Criterion 1
  • [ ] Criterion 2

阶段2: 交付验证 (Delivery Verification)

任务完成后,交付前必须:

  • 检索原始需求和方案
- 搜索 MEMORY.md ## Tasks, Plans and Missions - 找到匹配任务名 - 跟随"当前方案"路径到日记文件 - 读取完整方案和验证标准

  • 对比交付物
- [ ] 是否符合原始需求? - [ ] 是否遵循确认方案? - [ ] 是否满足成功标准?

  • 检查问题
- 上下文丢失(忘记关键约束) - 细节漂移(中途改变方法) - 范围蔓延(添加不必要内容) - 范围收缩(遗漏必需部分)

  • 3次重试机制
尝试 1/3:
  • 识别问题
  • 修正提示/指令
  • 重新生成交付物
  • 再次验证

尝试 2/3:

  • 如仍错误,深入分析
  • 检查是否误解需求
  • 修正方法
  • 重新生成

尝试 3/3:

  • 最终尝试,明确约束
  • 如仍失败 → 生成失败报告

失败报告模板

## 交付检查报告

原始需求: [用户原始需求] 确认方案: [当时确认的执行方案] 交付物摘要: [本次交付内容]

不匹配点:

  • ...
  • ...

已尝试: 3轮修正 失败原因: [为什么无法匹配]

建议: [人工介入建议]

阶段3: 用户触发检查 (User Triggered)

用户表达疑虑时:

  • 识别目标:当前任务或最近交付物
  • 检索方案:通过索引找到完整方案
  • 执行验证:同阶段2
  • 报告结果
- 如正确:"检查完成,交付物符合需求:[对比说明]" - 如发现问题:"发现问题:[问题描述],正在修正..."

执行命令

# 触发复核
./scripts/memory.sh check "本次任务描述" "用户原始需求"

功能3: 主动回顾 (Idle Reflection)

触发时机

心跳空闲时(每5-10次随机触发)

执行流程

  • 随机选取近3天日记
  • 筛选高价值记忆(含"纠正"、"错误"、"反馈"、"偏好")
  • 提炼经验教训 → 写入 memory/经验/
  • 更新索引

执行命令

# 触发回顾
./scripts/memory.sh reflect

索引系统

双层索引结构

Level 1: MEMORY.md - 任务索引

## Tasks, Plans and Missions

[任务名称]

当前方案: /memory/日记/YYYY-MM-DD.md

Level 2: 日记文件 - 完整方案 详细记录:原始需求、确认方案、验证标准

检索流程

需要验证 → 搜索 MEMORY.md → 找到任务名
               ↓
         获取"当前方案"路径
               ↓
         从日记文件读取完整方案
               ↓
         执行验证

索引文件格式

memory/index.json:

{
  "files": [
    {"path": "日记/2026-03-14.md", "keywords": ["技能清理"], "summary": "删除60+未使用技能"},
    {"path": "文档/股票/持仓.md", "keywords": ["中际旭创", "阳光电源"], "summary": "股票持仓信息"}
  ]
}

验证清单

交付前必须检查:

  • [ ] 输出匹配原始需求
  • [ ] 输出遵循确认方案
  • [ ] 所有成功标准已满足
  • [ ] 无上下文丢失
  • [ ] 无幻觉添加
  • [ ] 无遗漏必需元素

使用示例

示例1: 方案确认

用户:"创建一个股价监控任务,每天早上9点检查中际旭创"

提出的方案: "方案:创建cron任务,每天早上9:00查询中际旭创(300308)股价,发送到企业微信。 确认一下:

  • 时间是早上9:00对吗?
  • 只监控中际旭创一只股票?
  • 发送到企业微信的LiMeng?"

等待确认 → 存入记忆 → 继续执行

示例2: 交付验证

Cron任务完成,生成股价报告。

交付前:

  • 检索:"监控中际旭创,早上9点,发企业微信"
  • 检查交付物:
- [x] 包含中际旭创股价?Yes - [x] 时间正确?Yes - [x] 发送到企业微信?Yes
  • 发送给用户

示例3: 用户触发检查

用户:"再检查一下刚才的日报"

行动:

  • 识别:最近交付物 = AI早报
  • 检索:原始需求(搜集12小时内AI新闻)
  • 检查:
- [x] 覆盖12小时内?→ 检查时间戳 - [x] 包含GitHub Trending?→ 验证 - [x] 包含ClawHub?→ 验证
  • 报告:"检查完成,4项要求全部满足"

记住

Better to check twice than deliver wrong once.

任务标记"完成"前,绝不跳过验证。

数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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