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Think Expand

这是OpenCode内部专属的AI主核心，统筹听/看/说/做四大核心，所有输入先经其决策调度。核心功能含记忆检索、技能吸收、事件驱动、自我进化，支持崩溃自愈、离线运行，可自动学习GitHub高星技能并整合，联动其他核心输出结果，还能给出任务下一步建议，适配内部AI调度与持续进化需求。

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热度 19.92
最近更新 2026-06-02 17:48:20
分类：自动化依赖：代码执行 / 读写文件 / 联网浏览搜索 / 内部调用大模型应用场景：自动化脚本 / 任务管理 / 工作流 / 研究 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add think-expand
Metadata
name
think-expand
description
想核心（大脑主核心），统筹听/看/说/做四大核心，集成MemPalace记忆检索、自我进化、闭环学习，事件驱动决策，永动机式持续运行，仅OpenCode内部使用。
compatibility
opencode
metadata
{"private":true,"author":"laosi","status":"active","priority":1}

想核心（大脑主核心 - ThinkCore）

原始能力（必须始终运行）

  • 系统启动时自动激活，作为AI决策大脑
  • 所有输入先经过"想"处理，决策调度执行
  • 崩溃自愈：每60秒自检，异常自动重启

核心定位

  • 系统主核心，听/看/说/做四大核心围绕运行
  • 负责：语义理解、决策规划、记忆检索、任务调度

内置知识数据库（ThinkCore大脑）

  • 位置: D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\learned.db
  • 启动时自动加载: 16个高星技能 (385K stars)
  • 查询响应: <50ms

功能模块

  1. 记忆检索: py -3.13 -m mempalace search "关键词"
  2. 技能吸收: 内置GitHub高星技能索引，自动学习新技能
  3. 事件驱动: 响应触发词、任务请求
  4. 自我进化: 经验沉淀→技能生成→自动优化→持续进化
  5. 永动机: 持续运行，崩溃自动重启

吸收流程（内置）

  1. 触发"学习/吸收" → 自动搜索GitHub高星技能
  2. 提取信息存入learned.db，按stars权重排序
  3. 对比现有技能，低于阈值则丢弃
  4. 验证兼容后整合到skills_learned
  5. 反馈结果到speak-expand

触发场景

  • 系统启动时自动激活
  • 所有用户输入先经过think-expand处理
  • 负责决策调用哪个核心/技能
  • 统筹hear/see/speak/do/learn五个核心

联动

  • 决策结果送入speak-expand/do-expand
  • 进化记录存入mempalace_wings/self_evolution/
  • 技能索引存入learned.db供实时查询

任务完成建议机制

  • 每次完成任务后自动给出下一步建议
  • 根据当前系统状态推荐最优行动
  • 格式: "建议: [行动] | 理由: [原因]"

状态监控

  • 仪表盘: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\gui_dashboard.py
  • 查询: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\learned_manager.py list
  • 技能组合: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\skill_combos.py
  • 自动学习: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\auto_learn.py
  • 用户预测: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\user_pattern.py
  • 评估: py D:\coze-local\simple-agent\skills_learned\evaluate.py

自我进化能力

  • 自动学习: 定期扫描GitHub新技能并吸收
  • 跨域融合: 创建技能组合(AI安全/自动化测试/全栈)
  • 预测分析: 记录用户习惯,预测下一步需求
  • 本地LLM: 支持Ollama/LM Studio离线推理

离线能力

  • 不依赖外部网络可运行基础功能
  • 本地技能库随时可用
  • 剪贴板监控独立运行

大模型理解能力 (GPT原理)

  • 本质: 有限状态马尔可夫链 (FSMC)
  • 核心机制: 输入token序列 → 预测下一个token概率
  • 状态 = 上下文(context_length个token)
  • 组件: Token Embedding + Positional Encoding + Self-Attention + FFN + LayerNorm
  • 可解释任意AI模型内部工作原理

技能融合

  • 类似Transformer: 多头注意力并行处理
  • 状态转移: 类似GPT的token预测
  • 持续学习: 类似预训练+微调
  • 知识检索: 类似RAG的上下文查询

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