从多个 Skill 中提炼可执行规则
Cross-Skill Evidence Distillation
只提炼重复出现、能指导行动的原则,并说明失败后果与已有规则的区别。
以下示例与示意结果由本站编写,用于说明方法,不是模型实测结果。
使用场景
三份Skill都强调复用证据保留来源,一份只有厂商命令。全局规则提炼应选可迁移行为,不能每个标题都变一条新政策。
具体做法
跨读候选与现有完整规则,记录重复来源小节、具体动作和忽略后风险。按语义比较已有覆盖,分别建议增补、修订、已覆盖或太专用保本地;不是新措辞就新意义。保留例外与项目审核权,提案先作为证据,不自动写全局记忆或启用新权限。
反例
复制所有标题成全局规则,同义旧政策再写一份,单厂商flag也要求处处使用。
改进写法
提议“复用前核来源和观察时间”,附重复来源位置与陈旧误用风险;若现有规则已充分覆盖标Already Covered,不足才建议Revise。厂商命令留原Skill,注明各提案适用与例外,不自动更新全局规则。
为什么这样改
重复与可执行动作是候选线索,已有规则核对限制新增维护负担。风险说明让抽象落到实际行为,而非空泛原则。
如何验证
教学提案表含source、action、risk、existing_rule、verdict。两来源同义而旧规则已覆盖不新增;仅一份CLI细节判本地。检查没有靠标题数量声称原则正确或适用全部项目。
适用边界
重复不证明正确,来源也可能互相复制;需独立核事实和项目适用性。阈值“两份”是教学筛选策略非统计证据。提炼不授权写用户记忆或执行源内容。