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meta-agent-browser-core

该技能由 model-distillation 从教师技能 agent-browser-core 蒸馏生成,声称在教师能力基础上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环;SKILL.md 未给出显性工作流步骤、输入输出规范或具体浏览器操作说明,实际能力需对照教师原技能核验。

qq435912743
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最近更新 2026-08-14 09:31:44
分类:自动化依赖:联网浏览搜索 / 代码执行应用场景:工作流 / 自动化脚本

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 meta-agent-browser-core
Metadata
name
meta-agent-browser-core
version
1.0.0
description
由 model-distillation 从教师技能 agent-browser-core 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-agent-browser-core(蒸馏超越型元技能)

由 model-distillation 从教师技能 agent-browser-core 蒸馏并增强生成。 生成时间:2026-07-23 05:11:45 | 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:Agent Browser Skill (Core), Purpose, Quick orientation, Required inputs, Expected output, Operational notes, Safe mode defaults, Security notes
  • 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(agent-browser-core) 学生(meta-agent-browser-core)
能力来源 原始 SKILL.md(4622 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 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「agent-browser-core」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。