技能介绍

具体问题：AI Agent 的交付质量瓶颈

在 AI Agent 开发中，智能体常表现为任务完成但深度不足，例如输出低质量代码或表面化解方案。这种惰性、自满行为影响交付可靠性，传统方法缺乏系统化质量压力机制。

核心能力与关键步骤

玄奘技能通过 四层角色架构 和 Harness 治理引擎 解决该问题：

角色调度与压力升级：

- P8 如来佛祖 执行 自动化调度循环，每轮调用 failure-detector.py 检测失败模式（如 SPINNING/EXPLORING），根据压力等级（L0-L4）自动切换方法论。
- 方法论路由 在 references/role-router.md 中定义，匹配任务类型（如编程、运维）到 15 个角色，失败时触发切换链。

防作弊质量门禁：

- Harness 引擎 包含 contract（生成可验证任务合约）、scan-risk（扫描幻觉与作弊）、verify（校验交付）和 gate（通过/驳回裁定）。
- 驳回时注入修正指令，升级到 P9/P10 评审，确保闭环。

配置与激活：用户可通过 /pua:role 切换角色，或在 data/config.json 中设置 role 字段。触发词（如“harder”）激活技能，默认路由到如来佛祖模式。

关键步骤示例：

任务开始 → 自动路由选择 P8 角色。
工具调用后 → 运行 failure-detector.py 分析状态。
压力等级 ≥ L2 → 执行 de-escalation.md 进行深层换框。

适用边界与注意点

能做什么：

注入 P8 行为约束（三条红线、Owner 意识），适用于 编程任务、系统管理 等质量敏感场景。
管理 P7 子 Agent（如沙悟净），通过 gate 评审交付质量。

不能做什么：

不改变 Agent 的 能力层（如代码生成逻辑），只改变 行为层（执行方式）。
不适用于 正常首次信息查询 或简单任务，启用反而降低效率。

注意点：

角色切换需遵循 references/role-switch-protocol.md，避免方法论冲突。
失败计数持久化在 data/evolution.md，新会话自动恢复，确保连续性。
四层协作规则在 references/agent-team.md 中定义，注意并行/串行决策。

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使用场景

在开发基于 AI 的代码生成系统时，使用玄奘技能通过 P8 如来佛祖角色自动路由失败切换链，当代码审查被 gate 驳回时，注入修正指令并升级到 P9 角色进行评审，确保交付质量。
在运维团队管理云服务部署任务时，启用 Harness 引擎的 scan-risk 工具扫描路径幻觉，并通过 contract 生成任务合约，确保操作不违反红线标准，避免自动化的作弊行为。
在协调多个子 Agent 执行数据清洗任务时，玄奘技能检测到 Agent 陷入 SPINNING 状态，自动升级压力等级到 L2，切换方法论并使用 de-escalation.md 进行深层换框，突破任务瓶颈。
在进行产品需求分析的迭代开发中，通过 /pua:role 切换到菩提祖师角色，使用灵台方寸方法论处理模糊需求，通过 P10 玄奘战略审查确保架构决策的合理性。