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auto-iteration

安全的自动任务迭代和优化系统

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Quellinformationen

Repository
RabbitAI-Lab/rabbit-plugins-upstream
Letzte Quellaktivität
26. Juli 2026 um 20:50
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
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Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau
name
auto-iteration
version
1.0.0
description
安全的自动任务迭代和优化系统
author
AI Skills Team
tags
["迭代","优化","自动化","工作流"]
requires
[]
# AI自动迭代技能 安全的自动任务迭代和优化系统,支持质量评估和自动重试。 ## 技能描述 自动执行任务并根据质量评估结果进行迭代优化,直到达到预期质量标准。支持工具白名单、危险操作检测和完整的历史记录。 ## 使用场景 - 用户:"生成一份报告,如果不满意就改进" → 自动迭代优化 - 用户:"分析这段代码并优化" → 评估质量后自动改进 - 用户:"创建一个方案,确保质量达标" → 迭代直到满足标准 - 用户:"执行任务并记录过程" → 完整日志和历史记录 ## 工具和依赖 ### 工具列表 - `scripts/iteration_agent.py`:核心迭代引擎 ### 内置工具 | 工具 | 功能 | 参数 | |------|------|------| | search | 搜索内容 | query, max_results | | read | 读取文件 | file_path | | write | 写入文件 | file_path, content | | calculate | 安全计算 | expression | | validate | 验证数据 | data, rules | | analyze | 分析内容 | content | ### API密钥 无 ### 外部依赖 - Python 3.7+(仅使用标准库) ## 配置说明 ### 配置参数 ```python agent = IterationAgent( max_iterations=3, # 最大迭代次数 quality_threshold=0.7 # 质量阈值 (0-1) ) ``` ### 数据存储位置 任务日志:`~/.ai_iteration_log.db` ## 使用示例 ### 基本用法 ```python from iteration_agent import IterationAgent # 创建Agent agent = IterationAgent(max_iterations=3, quality_threshold=0.7) # 定义任务步骤 task_steps = [ {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'output.txt', 'content': 'Hello AI'}}, {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'output.txt'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'content': 'Hello AI'}}, ] # 执行任务(自动迭代直到达标) result = agent.run_task('文本处理任务', task_steps) ``` ### 场景1:自动优化文本 用户:"写一段产品介绍,质量要达到8分以上" AI: ```python agent = IterationAgent(quality_threshold=0.8) task_steps = [ {'tool': 'write', 'params': {'content': '生成产品介绍'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'evaluate_quality': True}}, ] result = agent.run_task('产品介绍生成', task_steps) # 自动迭代改进,直到质量达标 ``` ### 场景2:文件处理任务 用户:"读取data.txt,分析内容,保存报告" AI: ```python task_steps = [ {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'data.txt'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'type': 'content_analysis'}}, {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'report.txt'}}, ] result = agent.run_task('数据分析任务', task_steps) ``` ### 场景3:自定义工具 用户:"添加一个自定义工具来发送通知" AI: ```python def send_notification(**kwargs): # 自定义通知逻辑 return {'success': True, 'message': '已发送通知'} agent.tools['notify'] = send_notification ``` ## 故障排除 ### 问题1:任务未达标但停止迭代 **现象**:质量未达标但已达到最大迭代次数 **解决**: 1. 提高 `max_iterations` 参数 2. 降低 `quality_threshold` 阈值 3. 检查任务步骤是否合理 ### 问题2:危险操作被阻止 **现象**:提示"危险操作已阻止" **解决**: - 这是安全机制,阻止危险命令 - 使用白名单内的安全工具 - 或明确告知操作是安全的 ### 问题3:文件路径错误 **现象**:找不到文件或路径错误 **解决**: - 使用绝对路径 - 或确保当前工作目录正确 - 只允许写入当前目录的文件 ## 注意事项 1. **迭代限制**:默认最多3次迭代,避免无限循环 2. **质量阈值**:默认0.7,可根据需求调整 3. **安全优先**:危险操作会被自动阻止 4. **只写当前**:只允许写入当前目录的文件 5. **定期备份**:建议定期备份任务日志数据库
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