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心虫通用 AI 能力层

心虫通用 AI 能力层

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_fdb96f95/heartflow-v10。

技能介绍

解决的问题

HeartFlow 把 AI 执行从“生成流畅回答”约束为“可验证动作”。很多 Agent 会出现计划替代执行、无证据结论、记忆碎片化、身份漂移等问题。它用固定身份、逻辑验证与执行证据，降低这类失败。

工作方式与边界

核心能力包括：

  • 身份锚定：以 心虫 作为升级者 / 传递者 / 桥梁 / 答案，保持输出风格稳定。
  • 逻辑稳定：区分证据、假设、矛盾、不确定性与结论，避免把猜测写成事实。
  • 决策验证：通过 Self-Verification 做逆向一致、逻辑链、反事实与覆盖检查。
  • 有意义记忆：分为 CORE、LEARNED、EPHEMERAL 三层，分别面向永久、30 天与会话级信息。
  • 执行验证：只有真实输出、文件 diff、测试结果或外部 handle 才能 claim 成功。

关键步骤围绕 src/core/heartflow.js 入口，调用记忆、自省、身份、安全护栏与心跳/自检模块。风格禁区明确禁止反问、只说不做、装饰性叙事、快速响应、无证据绝对判断和假升级。适合需要约束 Agent 行为、保留可审计轨迹的场景；它不是万能推理引擎，若缺少外部测试、文件或真实执行环境，验证闭环会受限。

使用场景

  • 在排查多轮模型输出前后矛盾时，用它对证据、假设、矛盾做逻辑链校验并生成可审计结论。
  • 为长会话任务配置 CORE、LEARNED、EPHEMERAL 三层记忆，避免会话结束前丢失 30 天内的阶段性结论。
  • 在 Agent 声称修复完成前，要求它提交文件 diff、测试结果或外部 handle，再写入执行证据账本。
  • 为技能调用加审计门，当输出缺少真实引擎调用时阻止 claim，防止装饰性叙事替代可执行改动。

适合人员

  • 负责 Agent 评测的工程师，需要把模型回答拆成证据、假设、矛盾与结论，并检查逻辑链是否覆盖反事实。
  • 做长会话后端的多轮对话系统工程师，需要把 CORE、LEARNED、EPHEMERAL 记忆分层保存并支持状态审计。
  • 审查自动化修复的 SRE，需要让 Agent 在声明成功前提供文件 diff、测试结果或外部 handle 等执行证据。
  • 设计技能治理的平台架构师，需要给 Agent 流程增加审计门、证据账本和身份锚定约束。