超级AI智能体
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技能介绍
解决什么问题
普通问答里,Agent 容易把“深度思考”变成一次性输出:要么重复已有常识,要么对超长调研任务硬扛失败。ThinkTank 思维涟漪引擎把问题拆成可演化的思考域,用 Agent 真实推理替代占位调用,并让引擎只管理状态。它适合头脑风暴、推演、调研降级和跨会话续跑,不适合简单问答。
如何工作
技能采用 Agent + 引擎交替循环:Agent 负责思考,引擎负责记录与阈值判断。
init初始化最大轮次等配置。- 第 1 轮可联网建立基线,写入
baseline。 - 后续轮次基于
next-prompt做真实推演,产出next_state、novelty_score和novelty_signals。 - 新颖性按信息、视角、模式、异常四维自评,
0.6分以上且信号充分时生成结构化发现。 - 引擎根据新颖性枯竭、方向收敛、发现充分或轮次上限决定是否休眠;状态保存在
.thinktank/,可用wake续跑。
边界与注意点
它要求 Agent 每轮真实打分,不能伪造 next_state;只有第一轮可联网建基线,后续以推理为主。普通问答不应进入引擎;超长任务应拆成多个思考域,避免一次性硬扛。若发现不足,可调整最大轮次或继续 wake 续跑。
使用场景
- 面对产品方案只有模糊想法时,用多轮视角推演找出非共识洞察。
- 长调研任务超会话能力时,把大任务拆成思考域并逐域收敛输出。
- 研究选题卡在已知综述时,建立基线后连续演化寻找反常关联。
- 上次推演中断,想继续同一思考域时,唤醒持久化状态接着跑。
适合人员
- 需要把模糊选题推进成可推演研究假设的研究生
- 要把长文档拆成多份子报告并跨会话续跑的产品经理
- 想在已知综述之外寻找反常关联的领域研究员
- 需要维护自主探索状态并避免伪造推演的 Agent 工程师