| name | external-ai-brief |
| description | 生成一份自包含的决策上下文闭包，用于向不能访问本地文件的外部强 AI 求助。当用户觉得当前 agent 不够聪明、想找网页端 AI/外部专家求助、需要决策/认知交接而非代码交接、想要外援请求包/决策上下文包、或需要把项目上下文、历史认知修正、约束条件、基建条件、未解决问题整理成外部可消费格式时使用。 |
外援请求包
用途
为不能读取本地文件的外部 AI/专家，生成一份可直接复制的 Markdown 决策上下文闭包。产物不是代码交接，而是认知闭包：包含足够的事实、历史、约束、证据和不确定性，让外援 AI 能独立推理，不被当前 agent 的局部视角限制。
核心原则
- 自包含文字，不是文件指针：把本地文件中影响决策的内容摘要化，文件路径只作为来源索引。
- 不锁定外援思路：现有方案是非穷尽参考，明确邀请外援提出新方案、重构问题、给出批评。
- 决策变量尽可能穷尽：包含数据、训练设置、软硬件/基建、成本、时间、权限、用户偏好、已知约束。
- 分层事实/判断/假设/争议：不把当前 agent 的主观判断包装成事实。
- 支持交互反问：允许外援在给出最终建议前，先提决策性反问。
- 中文优先：面向中文用户时，产出的外援包使用中文。
工作流
1. 明确求助问题
识别：
- 项目或任务的原子目的。
- 需要外援判断的具体决策/问题。
- 为什么本地上下文重要、外援如果只看问题表面会答错什么。
- 用户是首次求助还是外援反问后的补充回答。
如用户描述不够具体，先推断并标注假设，仅在无法推断时才追问。
2. 从本地产物中收集上下文
只读必要的文件，但要足够全面，避免单面总结。收集：
- 关键项目文档和设计笔记。
- 相关代码/脚本/配置。
- 数据统计或代表性样例。
- 近期决策、推翻的决策及其原因。
- 当前约束：软硬件/API/数据/成本/时间/用户偏好。
不要把文件列表当上下文，要把文件里的关键信息转化为文字。
3. 构建信息闭包
默认包含以下模块（不相关可省略）：
- 给外援 AI 的任务说明：外援可以先检查信息充分性。
- 原子目的：最终目标、当前阶段、不是目标。
- 当前决策问题：现在的卡点、为什么重要、决策影响什么。
- 关键背景摘要：从本地文件消化的关键认知，含结论、证据、对决策的影响、来源路径。
- 历史认知修正：
原假设 → 发现/证据 → 修正认知 → 当前状态。
- 决策影响因素清单：
- 目标与指标
- 训练/推理范式
- 数据规模、标签来源、分布、已知噪声
- 软硬件/基建：本地 CPU/GPU、远端训练、Batch API、平台限制
- 成本/时间约束
- 工程约束和已有脚本/文件
- 用户偏好和操作纪律
- 当前事实与证据：统计、典型 case、日志、样例。
- 当前已有思路（仅供参考，非候选集上限）：明确邀请外援提出不同方案。
- 当前 agent 的初步判断：标注为可反驳。
- 不确定性与希望外援挑战的点。
- 外援反问协议。
- 请外援输出的格式。
- 请避免的误区。q
- 来源索引：仅作溯源，不要求外援读取。
4. 嵌入外援交互协议
必须在包中固定写入：
重要：你不必立即给最终结论。
如果你认为当前上下文不足以支持高质量判断，请先反问。
但反问必须是"决策性反问"，不能泛泛要求更多上下文。
每个反问请说明：
1. 需要补充什么信息
2. 这个信息为什么影响判断
3. 不同答案会如何改变你的建议
4. 如果拿不到该信息，你会采用什么默认假设
要求外援按以下表格提问：
| 需要补充的信息 | 为什么重要 | 可能影响哪个决策 | 如果拿不到的默认假设 |
|---|---|---|---|
5. 输出产物
默认输出位置（在项目工作区内）：
外援请求包/YYYYMMDD_问题关键词_外援请求包.md
外援反问后的补充回答：
外援请求包/YYYYMMDD_问题关键词_补充信息包.md
在 CFS 共享挂载上创建目录时设置 chmod 777，文件设 chmod 666，确保双端可读写。
如用户只需要复制粘贴，直接在聊天中输出，不写文件。
补充信息包模式
当外援提出反问后使用，格式：
# 外援补充信息包：问题名
## 1. 外援反问原文
> ...
## 2. 补充回答
### 问题 1：...
- 结论：...
- 证据：...
- 来源：...
- 不确定性：...
- 建议默认假设：...
## 3. 对原始判断的影响
...
质量检查清单
完成前确认：
参考模板
使用 references/brief-template.md 作为初始外援请求包的默认结构。
