UncleKK ReAct 循环

要解决的核心问题

纯推理模型容易在缺乏证据时胡编内容（hallucinate），而纯行动模式则可能在未知环境中盲目操作（blunders aimlessly）。当任务需要多步工具调用、依赖前序结果决定后续动作，或存在严格的执行顺序时，这两种单一模式都难以保证可靠性。ReAct 推理-行动循环通过将「思考」与「行动」交织运行，让每一步决策都基于真实的执行反馈，有效解决了这一矛盾。

技能如何工作

该技能严格遵循 Thought→Action→Observation→Finish 的四段式循环结构，每轮必须按顺序输出且不可跳过：

1. Thought：拆解当前步骤目标，明确「这步要做什么」
2. Action：执行具体操作，工具调用统一使用 工具名[参数] 格式，原生 shell 命令则直接写完整命令行（如 ls ~/.workbuddy/skills/）
3. Observation：记录工具返回的真实结果，必须原样粘贴，禁止编造
4. Finish：当信息足够时收敛结论，并标注每条结论对应的 Observation 依据

关键纪律包括：每个 Thought 必须引用上一步的 Observation（证明在「看结果」），禁止在未获取 Observation 前假设结果；单次 Action 仅执行一个原子操作，避免耦合；设置 10 步最大循环上限，超限则强制 Finish 并说明卡点；工具报错时原样记录错误原文，重试不超过 2 次，仍失败则终止循环并说明原因。

适用边界与注意点

该技能适用于以下场景：

• 需要多次调用工具（搜索、文件操作、API 调用等）的多步任务
• 执行路径依赖实时结果反馈（如根据文件是否存在决定后续操作）
• 存在严格顺序依赖（A 步骤的输出作为 B 步骤的输入）

不适用于纯文本创作、简单问答或单步即可完成的任务。需注意：ReAct 模式通常比纯推理更耗 token 且执行速度较慢；当工具可靠性不足时，循环优势会减弱；任何 Action 必须在用户授权范围内执行，超出边界时应立即 Finish 并说明限制。