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自我批判
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宪法式人工智能安全
constitutional-ai
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
358
介绍如何通过自我批判的监督训练和 RLAIF 强化训练,构建无需人工标签也能减轻有害输出的宪法式 AI 安全体系,适用于 Claude 等助手的安全对齐。
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自我反思人类对话模拟
behuman
alirezarezvani/claude-skills
334
该技能旨在模拟人类进行对话时的内心自省和自我修正过程,使AI的输出更具人情味和真实感。它通过“自我生成-镜像批判-意识输出”的三阶段循环,避免了机械化的列表式回答。适用于需要高度情感共鸣、个人观点输出或自然生活化叙事的场景。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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安全审计完整性框架
audit-integrity
github/awesome-copilot
217
该框架旨在为所有应用安全(AppSec)代理强制执行输出质量、知识严谨性和持续改进。它强制要求使用自我批判循环、反合理化机制和自省质量门等流程,适用于代码审查、SAST、SCA和威胁建模等所有安全分析场景,确保安全分析的深度与可验证性。
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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库,用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块,能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时,智能体获取的不是最终答案,而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”,确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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