| name | iterative-research-optimizer |
| version | 1.0.0 |
| description | 迭代研究优化器 - 自动执行研究内容的三轮自我修正：
1. 全局考虑：覆盖信息饱和、逻辑强化、表达精炼三个维度
2. 系统考虑：输入→修正→验证→输出完整闭环
3. 迭代机制：三轮递进式优化，每轮有明确检查点
4. Skill化：标准接口，可对接任何研究输出
5. 流程自动化：全自动三轮迭代，无需人工介入
|
| author | Satisficing Institute |
| tags | ["iteration","optimization","research","refinement"] |
| requires | [{"model":"kimi-coding/k2p5"}] |
迭代研究优化器标准Skill V1.0.0
标准1: 全局考虑（Global Coverage）
1.1 三轮优化维度
| 轮次 | 目标 | 检查点 | 优化动作 |
|---|
| 第一轮 | 信息饱和 | 覆盖度检查 | 补充缺失信源 |
| 第二轮 | 逻辑强化 | 因果检查 | 修正逻辑漏洞 |
| 第三轮 | 表达精炼 | 可读性检查 | 优化结构表达 |
1.2 质量指标
| 指标 | 第一轮 | 第二轮 | 第三轮 |
|---|
| 信息覆盖率 | ≥90% | - | - |
| 逻辑一致性 | - | ≥95% | - |
| 可读性评分 | - | - | ≥85分 |
标准2: 系统考虑（Systematic）
2.1 迭代优化流程
初稿输入 → 第一轮（信息饱和）→ {通过?} → 第二轮（逻辑强化）→ {通过?}
↓
第三轮（表达精炼）→ {通过?} → 终稿输出
2.2 失败处理
| 失败轮次 | 处理动作 | 输出 |
|---|
| 第一轮 | 返回信息收集阶段 | 缺失清单 |
| 第二轮 | 启动红队挑战 | 逻辑问题清单 |
| 第三轮 | 提供改写建议 | 表达优化建议 |
标准3: 迭代机制（Iterative）
3.1 自适应迭代
if round1_score < 80:
extend_search_depth()
retry_round1()
if round2_score < 85:
activate_red_team()
enhance_logic_check()
if round3_score < 80:
apply_style_guide()
restructure_content()
3.2 历史学习
| 优化类型 | 学习来源 | 应用方式 |
|---|
| 信息补充模式 | 历史缺失清单 | 预判补充 |
| 逻辑修正模式 | 历史漏洞类型 | 前置检查 |
| 表达优化模式 | 历史改写建议 | 模板应用 |
标准4: Skill化（Skill-ified）
4.1 目录结构
iterative-research-optimizer/
├── SKILL.md # 本文件
├── _meta.json # 元数据
├── scripts/
│ ├── optimize.py # 主优化脚本
│ ├── round1_information.py # 第一轮：信息饱和
│ ├── round2_logic.py # 第二轮：逻辑强化
│ ├── round3_expression.py # 第三轮：表达精炼
│ └── compare_versions.py # 版本对比
└── rules/
└── optimization_criteria.yaml
4.2 调用接口
from iterative_research_optimizer import IterativeOptimizer
optimizer = IterativeOptimizer()
final = optimizer.optimize(draft, rounds=3)
round1_result = optimizer.round1_information(draft)
round2_result = optimizer.round2_logic(round1_result)
comparison = optimizer.compare_versions(original, optimized)
标准5: 流程自动化（Fully Automated）
5.1 自动优化流程
| 阶段 | 自动动作 | 输出 |
|---|
| 初稿输入 | 评估当前质量 | 质量基线 |
| 第一轮 | 检查信息覆盖度 | 补充建议 |
| 第二轮 | 检查逻辑一致性 | 修正建议 |
| 第三轮 | 检查可读性 | 优化建议 |
| 完成 | 生成优化报告 | 对比文档 |
5.2 使用方法
openclaw skill run iterative-research-optimizer optimize --file draft.md --rounds 3
openclaw skill run iterative-research-optimizer round1 --file draft.md
openclaw skill run iterative-research-optimizer compare --original draft.md --optimized final.md
5标准验证清单
| 标准 | 验证项 | 状态 |
|---|
| 1. 全局 | 三轮维度全覆盖 | ✅ |
| 2. 系统 | 输入→修正→输出闭环 | ✅ |
| 3. 迭代 | 自适应迭代 + 历史学习 | ✅ |
| 4. Skill化 | 标准目录 + 调用接口 | ✅ |
| 5. 自动化 | 全自动三轮优化 | ✅ |
版本: v1.0.0
来源: academic-deep-research散落机制提取
创建: 2026-03-20
