reasoning-framework

name	reasoning-framework
description	三层推理框架：分解→执行→验证。封装 Sequential Thinking MCP 供复杂任务使用。依赖 MCP server `sequential-think`。

Skill: 推理规划框架 (reasoning-framework)

问题

复杂任务容易一跳出结论，漏步骤、漏验证、忘记渐进式执行。

方案

三层推理引擎：将 Sequential Thinking MCP 封装为可复用的推理协议。任何复杂任务都走：

1. 分解（Decompose）— 拆成 3-8 个步骤
2. 执行（Execute）— 按步骤逐一落工具
3. 验证（Verify）— 检查结果质量

依赖

• MCP Server: sequential-think（已安装，probe 通过）

使用说明

当遇到复杂任务时（如 GitHub 分析、日志排错、多步数据收集），使用 sequentialthinking_tools 记录每一步的推理，路径如下：

Step 1: 分解

sequentialthinking_tools(
  thought: "明确任务目标并分解为子任务"
  thought_number: 1
  total_thoughts: <预估总步数>
  next_thought_needed: true
  available_tools: [<当前可用工具列表>]
  recommended_tools: [{tool_name, confidence, rationale}]
  remaining_steps: ["Step 2: ...", "Step 3: ..."]
)

Step 2-N: 执行

每执行一个工具调用后，记录该步骤的结论：

sequentialthinking_tools(
  thought: "<执行结果/发现>"
  thought_number: <N>
  total_thoughts: <总步数>
  next_thought_needed: <true/false>
)

最后一步: 验证

sequentialthinking_tools(
  thought: "<完整结论，验证结果>"
  thought_number: <N>
  total_thoughts: <N>
  next_thought_needed: false
)

复盘与分支

• 卡住了？ is_revision: true, revises_thought: <N>
• 需要平行路线？branch_from_thought: <N>, branch_id: "alt-a"
• 后续探索查看历史？get_thinking_history(session_id: "<会话ID>")

应用场景

场景	预估步数	需配合的工具
GitHub 项目画像分析	4-6	github API, MCP tools
代码 review + 重构	5-8	read, edit, code-runner
日志排错	3-5	read, web-scraper, tavily
跨项目调研	5-7	web_search, read, git
技能包装	4-6	skill_workshop, read, write

模板（可复用）

• session_id: 推理步骤 ID，英文小写+连字符（debug-login-issue）
• available_tools: 从当前 session 的 tools 列表取
• recommended_tools: 每一步推荐 1-2 个最佳工具，附 confidence

注意事项

• 简单问题（1 步能答）不需要用，避免过度开销
• thought_number 递增，total_thoughts 可随时用 needs_more_thoughts: true 加码
• 注意区分 MCP 的 sequentialthinking_tools 和 OpenClaw 内置工具