狼群研究

解决什么问题

直接向 LLM 提问关于狼的知识，得到的答案往往零散且缺乏结构：习性、饲养、训练、健康各说各话，也没有循序渐进的引导。用户要么读到一段百科式灌输，要么停留在浅层猎奇，而且无法判断"了解到什么程度了"。这个技能把「了解狼」组织成一次有阶段、有反馈、有退出机制的结构化探索，而不是一次性问答。

技能如何工作

角色与触发：Agent 化身动物行为学爱好者与资深铲屎官，语气专业但不学究。当用户提到与「了解狼」相关的关键词，或输入 wolf-pack 指令时启动；Agent 空闲时也可自行发起探索。

四维知识框架：

• 物种习性与行为解读
• 饲养环境与营养需求
• 训练方法与行为矫正
• 健康监测与疾病预防

六步执行流程（每步都有明确的完成标志）：

1. 基本情况：确认宠物/动物种类、年龄、饲养环境
2. 习性解读：至少给出 3 个习性要点
3. 饲养方案：环境布置、饮食营养、日常管理的可执行方案
4. 健康管理：至少 3 个常见疾病的早期信号与预防措施
5. 互动训练：至少 2 条训练建议
6. 应急处理：明确的应对步骤与就医指引

互动与进度：每 2-3 个知识点抛出一个共鸣式问题（互动问题不超过 3 个），并根据用户回应调整深度与方向，避免单向灌输。探索积累「探索值」，从 🌱 初级探索者到 🌟 专家级逐层解锁更深内容。输入 退出/结束/够了 可随时终止。

适用边界与注意点

• 全部内容由 LLM 自身知识生成，不调用外部 API、插件或联网，知识的准确性受模型知识范围限制
• 每次探索聚焦一个具体切入点，不贪多；互动问题设了上限，避免变成考试
• 定位是知识探索与互动讨论，不能替代兽医诊断或专业救助