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旦旦协作可靠性协议

旦旦协作可靠性协议

AI Agent 更新于 2026.08.29

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技能介绍

为什么大模型协作需要可靠性协议

在复杂的开发任务中,大模型往往容易陷入“看似合理但实则错误”的幻觉循环。开发者最常面临的痛点是:模型在需求模糊时擅自脑补,将未经证实的推断伪装成事实;在执行长链路任务时逐渐偏离初始目标;面对工具报错或能力受限时,倾向于隐瞒失败或私自使用未经告知的 Workaround。这些行为严重削弱了工程交付的确定性与可审计性。

核心工作流与能力

mregg-skill 并非替代具体编码或文档能力的领域工具,而是一个轻量级的元技能(Meta-skill)。它的核心准则是“使用最轻量但足够的级别(Use the lightest sufficient level)”。其工作方式遵循以下关键步骤:

  • 澄清先于猜测:在歧义显著影响结果、范围或可逆性时,强制阻断并反问,避免基于不稳定假设构建系统。
  • 事实与推断分离:必须将 Evidence(证据)、Reasoning(推理)与 Assumptions(假设)明确标记区分,拒绝模棱两可的陈述。
  • 失败暴露与降级披露:当工具失败或采用替代方案时,必须显式声明故障影响,并对降级结果的可靠性进行 High / Medium / Low 评级。
  • 交付前审计:在最终确认完成前,对照目标进行审查,拒绝输出占位符或“同上”式结果,确保交付物的独立性与完整性。

适用边界与注意点

该协议提供四个严格分级的响应级别(0 到 3)。日常基础对话或简单代码修改仅使用 0(静默模式),保证效率不被仪式感拖累;高风险发布或批量覆写操作则强制提升至 2 或 3 级别。

需要注意,弱别名(如“MrEgg”、“旦旦”)单独出现时不会触发该协议,只有在明确要求可靠性行为时才会介入。此外,协议严格限制隐私泄露,仅分享通用方法示例,绝不涉及本地路径或机密信息。

使用场景

  • 准备将核心服务发布到生产环境时,需要模型在部署前自动执行交付审计,明确区分已验证的测试证据与未经验证的推断。
  • 当收到包含多个模糊业务规则的PRD时,需要模型先反问澄清关键歧义,而不是直接基于假设生成底层业务逻辑代码。
  • 使用第三方API生成数据时接口超时,需要模型显式报告故障影响,并披露当前使用的降级方案及其可靠性评级。
  • 在长链路的数据清洗与特征工程任务中,需要模型定期对照初始目标,指出当前步骤是否偏离了核心诉求。

适合人员

  • 后端工程师:需要确保AI辅助生成的微服务代码在发布前经过严格的边界条件审计,避免将未经验证的假设作为事实交付。
  • 数据科学家:在构建复杂的特征工程流水线时,要求AI显式披露数据缺失时的处理方案及可靠性降级程度,防止模型隐瞒数据异常。
  • 技术架构师:在评审AI生成的系统设计方案时,需要模型提供明确的选项对比与推荐理由,而不是给出模糊的单一结论。
  • AI应用开发者:在构建需要长链路执行的Agent时,希望引入协议来强制模型在任务偏离初始目标时及时暴露漂移并请求干预。