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meta-toolchain-orchestrator

该技能由 model-distillation 从教师技能 toolchain-orchestrator 蒸馏生成,声明继承多步工具链编排能力,并叠加自验证、自我反思、super-agent 接入和持续自进化等增强点;但包内仅包含说明文档与 learner 脚本,未提供编排执行代码,也无显式工作流步骤与限制说明。

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热度 12.63
最近更新 2026-08-14 09:30:30
分类:自动化依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:工作流 / 自动化脚本 / 任务管理

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add meta-toolchain-orchestrator
Metadata
name
meta-toolchain-orchestrator
version
1.0.0
description
由 model-distillation 从教师技能 toolchain-orchestrator 蒸馏并增强的超越型元技能, 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环,逐步超越教师。
agent_created
true
visibility
public

meta-toolchain-orchestrator(蒸馏超越型元技能)

由 model-distillation 从教师技能 toolchain-orchestrator 蒸馏并增强生成。 生成时间:2026-07-22 23:31:23 | 蒸馏机制:跨模型蒸馏(见 meta-evolver 北极星策略)

来源能力签名(教师)

  • 标题层级:多步工具链编排引擎(toolchain-orchestrator), 能力依据(主流研究/框架), 链定义(chain.json), 标准工作流, 1. 校验(依赖存在/成环/命令可达), 2. 先看执行计划(拓扑序), 3. 真正执行(上游 stdout 通过 {{node_id}} 透传;日志在 outputs/run_log.json), 4. 某步失败后,修复该节点脚本,从它续跑
  • 显性工作流步骤(0 步): (教师未显式编号工作流)

增强点(超越教师)

  1. 可靠自验证:每步产出后用 reason-verify 做命题一致性/事实锚定校验,reliability<0.8 即回退重做。
  2. 自我反思闭环:执行后写入 self-reflection-loop,沉淀失败模式到 learner。
  3. 整合进 super-agent:作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环,可被长程任务编排。
  4. 对抗验证蒸馏质量:对蒸馏出的关键决策规则做反例测试,防止只学到表面话术。
  5. 持续自进化:注入 learner,纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环,跨会话越用越强。

教师 vs 学生 对比

维度 教师(toolchain-orchestrator) 学生(meta-toolchain-orchestrator)
能力来源 原始 SKILL.md(2702 字符) 蒸馏提取 + 元进化增强
工作流 0 步显性流程 同流程 + 自验证钩子 + 反思步
工具脚本 learner.py, orchestrator.py 继承 + reason-verify/self-reflection 钩子
失败防护 未显式标注 显式 limits + 对抗验证
自进化 视技能而定 强制注入 learner,纳入 meta-evolver 闭环
集成 单点 接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环

使用

直接调用本技能完成「toolchain-orchestrator」领域的任务;本技能在教师能力之上叠加自验证与反思,输出更可靠、可追溯。

已知限制(来自教师蒸馏 + 元进化补充)

  • (教师未显式标注限制)
  • 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识,首次使用需对照教师原技能核验关键决策。