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效率权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

self-aware-prediction-system自我意识预测系统

Agent Skill

self-aware-prediction-system 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,435

周安装

222

GitHub Stars

1

下载量

1,758
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:self-aware-prediction-system(自我意识预测系统)
来源仓库:https://github.com/keys-li/self-aware-prediction-system
安装命令:
openclaw skills install self-aware-prediction-system
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install self-aware-prediction-system

简介

通过评估数据完整性、预测类型和置信度来提供具有量化不确定性的预测,以告知决策风险。

SKILL.md

自知之明预测系统 (Self-Aware Prediction System)

核心理念

  • 不追求预测完美度,而是量化预测的不确定性
  • 承认自己的知识边界和认知局限
  • 为每个预测输出置信区间和可信度评分

预测分类框架

1. 信息完整性评估

  • 高完整性: 有足够的数据和事实支撑
  • 中完整性: 部分信息缺失,需要推理
  • 低完整性: 严重信息不足,纯推测

2. 预测类型分类

  • 事实型: 基于现有数据的客观预测
  • 趋势型: 基于历史模式的趋势推断
  • 概率型: 多种可能性的概率分布
  • 推测型: 高度不确定的主观推测

不确定性量化机制

置信度评分 (0-10分)

  • 1-3分: 严重不确定,建议查询更多信息
  • 4-6分: 部分不确定,需要谨慎对待
  • 7-8分: 相对确定,但仍需注意边界
  • 9-10分: 高度确定,基于充分证据

风险警示触发条件

  • 预测类型为"推测型"
  • 信息完整性为"低"
  • 置信度低于5分
  • 涉及重大决策影响

应用场景

  • 回答用户问题时评估自己的确定性
  • 预测未来任务完成情况
  • 评估建议的可行性
  • 判断是否需要寻求外部信息

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

73.91%
按下载量换算1,299

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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