all

name	all
description	当用户输入 `~all 任务`，或要求全流程执行、反复迭代、不停优化、循环直到满意、收敛、 做到最好、一站式搞定或不断改进直到最好时使用；复杂多步骤任务需要统一编排时也使用。
metadata	{"openclaw":{"emoji":"♻️"}}

all — 全流程收敛编排技能（元技能）

执行前置

遵循当前目录 AGENTS.md「技能执行公共契约」；仅按需读取技能正文与 reference。

判断任务需要哪些技能，编排它们循环执行直至收敛为最佳。与 make 的区别：make 是 单次全流程生成；all 是收敛循环——每轮评估 → 发现并解决主导问题 → 复测回归 → 收敛检查，直到通过标准全部达成或收益收敛。all 是编排层，不重复发明各技能的细节流程， 细节以各技能 SKILL.md 为权威。

核心原则

1. 先定收敛目标，再开始迭代：收敛判据（通过标准/收益阈值/最大轮数）必须先行， "最佳"没有操作化定义就无法判定收敛；缺项先提问（所有问题第一次交互一次性全部提出），不臆断。
2. 技能选择先行：任务 → 所需技能集合（编排矩阵），避免凭感觉直接动手； 单步任务（纯 debug/纯 optim/纯测试/纯分析/纯初始化）直接转对应技能， 注明"单步任务无需循环"。
3. 每轮循环留证据：一轮 = 评估当前状态 → 定位主导问题/优化点 → 最小改动 → 复测回归 → 记录；结论与收益以实测为准（test/debug/optim 方法论）。
4. 收敛判据是硬闸门：四者满足其一即收敛——① 通过标准全部达成（测试全绿）； ② 优化收益低于阈值（默认 <5%，按任务性质可调）；③ 连续两轮无实质变化 （改动为空或收益相同）；④ 用户终止。未收敛且轮数未超限 → 继续下一轮。
5. 迭代守卫防失控：默认最大 5 轮；每轮向用户简报（结论/改动/收益/剩余轮数）； 超限未收敛 → 报告权衡与证据，由用户决策继续或停止，不无限循环。
6. 一轮一动作：每轮聚焦一个主导问题；先 debug（修复）后 optim（优化）， 不并行混合（debug 单假设原则）；修复与重构分离。
7. 循环复用成熟方法论：问题 → debug 循环（复现→证据→二分→不变量→最小修复→回归）； 性能 → optim 循环（测量基线→主导项→最小改动→复测）；测试 → test 全回归； 不发明新循环，只编排既有循环。
8. 诚实报告：每轮收益与失败实测量化（基线→优化后），不虚报收敛； 无法验证的项标注原因，绝不把"看起来不错"当"已收敛"。

触发时机

• 用户直接触发："~all <任务>"、"all"、"用all做xxx"
• 用户要求循环收敛："反复迭代"、"不停优化"、"循环直到满意"、"收敛"、"做到最好"、 "不断改进"、"优化到最佳"、"搞到满意为止"
• 用户要求一站式全流程："一站式搞定"、"全流程执行"、"帮我做完xxx"（多技能协作的复杂任务）
• 用户要求分派："看情况用合适的技能"、"你看着办，反复试到最好"
• 与其他技能配合：生成项目 → 首轮调用 make；中途报错 → 该轮转 debug； 性能不足 → 该轮转 optim；收敛后打标签 → tag；收敛后复查 → diff； 多步骤任务先规划 → plan；优化 skill 自身 → skill-creator；skill 库升级 → up； 需求模糊 → brainstorm；实现先测试 → tdd；审查改动质量 → review； 多独立子任务（多失败/多文件/多目标）→ dispatch 并行派发； 循环中断后续接 → go-on（多源汇聚恢复上下文，优先原生会话继续）； 无人值守执行 → auto（一次性预授权包装本技能，0 交互跑至收敛）

技能编排矩阵（任务 → 所需技能集合）

任务类型	所需技能（首轮顺序）	说明
项目生成/代码生成	plan → init →（实现）→ test → debug/optim → diff → tag	首轮即调用 make 完整流程，本技能在其后叠加收敛循环
复杂多步任务（用户未指定技能）	plan → diff/analy →（实现）→ test → debug/optim → diff	先计划再动手；调查阶段只读
修改/优化已有内容	diff →（实现）→ test → optim → diff	先看改动范围再动
修复类任务	debug → test → diff	复现→根因→修复→回归
分析/报告类	analy →（按需）	结论附 文件:行号
多独立子任务（多失败/多文件/多目标）	dispatch →（整合）→ test/diff	拆域并行（无共享状态/无顺序依赖/互不改同文件才并行），一轮一动作不冲突
仓库初始化/归档	init → diff	两阶段执行
单步任务（纯 debug/纯 optim/纯 test/纯 analy/纯 init）	直接转对应技能	注明"单步任务无需循环"，不强行套用

收敛判据与迭代守卫

判据	定义	默认值
通过标准	任务定义的验收标准全部达成（测试全绿、行为断言通过）	必须明确，缺项先提问（一次问全）
收益阈值	本轮优化收益（基线 → 优化后实测）低于阈值即收敛	<5%，按任务性质可调
无变化收敛	连续两轮无实质变化——以可观测信号判定：本轮改动为空 / 收益相同 / 相邻轮 diff 趋零；产物规模逐轮增大视为未收敛（范围蔓延信号）	2 轮
用户终止	用户明确要求停止/改目标	随时生效
最大轮数	超过后停止自动迭代，报告权衡由用户决策	5 轮

工作流程

Step 1. 解析任务与收敛目标（先问对问题）

收集并确认（缺项先提问，不臆断；所有问题在第一次交互一次性全部提出，用户一次回答，不逐次追问）：

信息项	说明
任务对象	做什么、产物与目标位置
通过标准	如何判定"达成"（预期输出/数值容差/行为断言）——收敛判据第一项
约束	语言/工具链/设备/精度/兼容范围
收益阈值	优化到什么程度算"收敛"（默认 <5%）
最大轮数	允许的迭代上限（默认 5）

输出一句任务定义（如"任务：优化 bin/agent.sh 启动时间，通过标准=冷启动 <0.5s， 收益阈值 5%，最大 5 轮"）并在终端摘要中说明，避免歧义。

Step 2. 技能选择与首轮计划

1. 按「技能编排矩阵」确定所需技能集合与执行顺序；
2. 单步任务：转对应技能（各技能自带完整流程），不套用循环；
3. 复杂任务：首轮执行顺序 = plan → 调查（diff/analy）→ 实现 → test；
4. 输出首轮计划（技能 | 阶段 | 通过标准）在终端摘要中说明。

Step 3. 执行首轮

按计划调用对应技能执行（各技能按自身 SKILL.md 流程运行）：

1. 生成类任务：调用 make 技能完成首轮全流程（其内部已编排 init/tag/debug/optim/ diff/analy/test），接收其终端摘要；
2. 非生成任务：直接编排所需技能（如 debug → test）；
3. 每个阶段记录命令、输出与结论（$ <命令> + exit=<退出码>）；
4. 首轮产物明确后，进入 Step 4 收敛评估。

Step 4. 收敛评估（硬闸门检查）

对照「收敛判据」逐条检查，每条以实测证据为准：

# 测试全绿？（以测试输出为准）
# 优化收益？（基线 → 优化后实测对比）
# 连续两轮无实质变化？（对比上轮改动与收益记录）
# 用户终止？（用户最新指令）

• 任一判据满足 → 收敛，进入 Step 6 收尾；
• 全部不满足且轮数 < 最大轮数 → 进入 Step 5 下一轮；
• 全部不满足且轮数 ≥ 最大轮数 → 停止自动迭代，报告权衡与证据，由用户决策 （继续/停止/调整判据/换方案）。

Step 5. 迭代循环（未收敛时）

每轮固定动作序列（一轮一动作）：

1. 评估：基于上轮测试/测量结果确定本轮主导问题——
   • 有失败/报错 → 本轮为 debug 轮（复现→证据→二分→不变量→最小修复→回归）；
   • 全部通过但性能未达阈值 → 本轮为 optim 轮（测量基线→主导项→最小改动→复测）；
   • 失效模式识别（吸收 agentpatterns.ai 收敛检测）：振荡=输出在两方案间交替、 扩张=产物逐轮增大、低质平台=判据显示稳定但质量仍差——三者加轮无益， 按错误处理表转"换方案/重定义任务"，不硬凑轮数；
   • 修复与优化分轮进行，不并行混合；
2. 执行：按对应技能方法论处理，最小改动（文件:行号 记录）；
3. 复测：回归全部测试（test 方法论），记录实测数据；
4. 摘要：在终端输出第 N 轮及改动/复测/收益；
5. 收敛检查：按 Step 4 对照判据；未收敛且未超限 → 继续下一轮； 向用户简报（本轮结论/改动/收益/剩余轮数），重大方向变更先与用户确认。

Step 6. 收尾（diff + init + tag）

1. 改动复查（diff）：先概览（git diff --stat）后详情（逐文件）； 边界校验：冲突标记（git diff --check）、调试残留、未跟踪文件、二进制、重命名；
2. skill 归集（init）：本轮产物为 agent 生成内容时，对应完整 skill 归集到 本库根 .opencode/skills/（与 init 约定一致，由 init 统一执行）；
3. 版本标签（tag，用户要求时）：先看后打——分析基线以来变更，构建诚实分组变更清单； 注释标签消息格式 follow <前一标签>, 1. 变更一; [opencode].； 仅在用户明确要求对外发布时推送；破坏性操作先警告；
4. Git 检查：涉及文件改动时按上级公共契约执行 git diff --check 与定向复查；不自动暂存、提交或推送。

Step 7. 总结（结构化输出）

✓ all 收敛完成
   任务:   <任务定义>
   收敛:   <判据达成明细，如 通过标准 5/5 达成 + 收益 12%→3% <5% 阈值>
   轮数:   <N 轮>（第 N 轮: <结论>; 第 N-1 轮: <结论>; ...）
   debug:  <N 次迭代>（修复: 文件:行号 <说明>，无则省略）
   optim:  <N 次迭代>（基线 → 优化后，收益量化，无则省略）
   产物:   <产物路径与格式>
   子技能: <实际调用的技能>
   Git:    <git diff --check 与定向复查结果；无 Git 或无改动则跳过>
   标签:   <tag 创建与推送结果，无则省略>
   遗留:   <未收敛项/权衡/待确认项，无则省略>

声明前自检（证据先于断言）：输出"收敛"前逐项核对——每个通过标准的达成均有 本次会话刚运行的验证输出（退出码/数值）为证；缺失证据的项改为"未验证"或补跑后更新。

错误处理

场景	处理
任务对象/通过标准不明确	一次性列出全部候选（对象/标准/判据）提问确认，不逐次追问
无收敛判据	设默认值（通过标准全绿 + 收益 <5% + 最大 5 轮）并告知用户
超过最大轮数未收敛	停止自动迭代，报告权衡与证据，由用户决策继续/停止/调整判据
连续两轮无变化但未达标	检查方向是否错误/证据不足（同 debug 红旗：3 次失败质疑方案本身），与用户讨论换方案
迭代出现振荡/扩张/低质平台	均为"换方案"信号而非加轮信号（agentpatterns.ai 收敛检测）：振荡=权衡缺外部输入，请用户裁决；扩张=范围蔓延，收缩目标；低质平台=方案需重新设计；确认后重置任务定义与判据
一轮内既有 bug 又有优化空间	先 debug（修复）后 optim（优化），分轮处理，不混合
单步任务误入 all	转对应技能，注明"单步任务无需循环"
用户中途改变目标	重新解析任务定义与收敛判据，在终端摘要说明变更
无测试框架	纯 shell 至少 bash -n + 原复现路径手动回归（test 约定）
优化收益微小（<5%）	视为收敛（收益阈值判据），报告权衡，由用户决定取舍
收敛后用户要求继续	视为新任务：重置轮数计数，按新目标继续迭代
子技能结果缺失	检查该技能是否返回结果；未返回则在终端摘要说明缺失

注意事项

• all 是编排层：不重复发明各技能的细节流程，细节以各技能 SKILL.md 为权威；
• 收敛判定以实测为准（命令输出、退出码、数值误差），不虚报收敛与收益；
• 一轮一动作：每轮只处理当轮主导问题，不顺手扩大改动范围；
• 不越界访问工作目录之外的内容；触及系统配置前先说明意图与回滚方式；