Ai Deterministic Control

该 Skill 提供 detcontrol 命令行工具，用于管理模型的 temperature/top_p/seed 参数，内置 6 个场景预设（代码、配置、数据分析、翻译、对话、创意写作），通过编辑距离与 TF-IDF 做输出一致性检查，并基于滑动窗口与 Z-score 生成监控趋势与异常报告，可将参数注入 openclaw.json 并生成信号文件。

zhaog100

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最近更新 2026-03-20 16:26:49

分类：自动化依赖：代码执行 / 读写文件应用场景：自动化脚本 / 工作流 / 报告撰写 / 模板 ...

安装技能

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执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add sjykj-ai-deterministic-control

Metadata

name: ai-deterministic-control
description: AI 确定性控制工具。管理 temperature/top_p/seed 参数，多场景预设，一致性检查（编辑距离+TF-IDF），监控趋势分析与异常检测，模型参数注入与恢复。
version: 1.2.0

AI 确定性控制工具（ai-deterministic-control）

版本: v1.0.0
作者: 思捷娅科技 (SJYKJ)
许可: MIT License

🎯 功能概述

控制 AI 模型的随机性，确保输出的确定性和一致性。

核心能力

参数管理: temperature / top_p / seed 精确控制
场景预设: 6 个内置预设（代码生成、配置生成、对话、创意写作、数据分析、翻译）
一致性检查: Levenshtein 编辑距离 + TF-IDF 语义相似度，综合评分告警
监控引擎: 滑动窗口趋势分析 + Z-score 异常检测
模型桥接: 自动备份 → 注入参数 → JSON 验证 → 失败恢复

📋 CLI 命令

# 设置参数
detcontrol set --temp 0.1 --top-p 0.85 --seed 42

# 应用预设
detcontrol preset apply code_generation
detcontrol preset list

# 一致性检查
detcontrol check --prompt "写一个排序函数" --samples 5

# 监控报告
detcontrol report --format markdown --days 7
detcontrol monitor trend
detcontrol monitor anomalies

# 参数注入到 openclaw.json
detcontrol inject --model glm-5

# 恢复默认参数
detcontrol reset --all

预设列表

预设	Temperature	说明
code_generation	0.1	代码/SQL/正则生成
config_generation	0.2	JSON/YAML 配置文件
data_analysis	0.15	数据分析报告
translation	0.1	翻译任务
conversation	0.5	日常对话
creative_writing	0.8	创意写作/头脑风暴

🔧 信号文件联动

预设应用时自动生成 ~/.openclaw/workspace/.detcontrol_signal.json，供 smart-model-switch 读取。

📐 算法

字符相似度: Levenshtein 编辑距离（纯 Python）
语义相似度: TF-IDF 余弦相似度（纯本地，无外部依赖）
综合评分: 0.4 × 字符相似度 + 0.6 × 语义相似度
告警阈值: ≥0.8 OK | 0.6-0.8 WARN | <0.6 CRITICAL
异常检测: Z-score > 2.0

📄 许可证与版权声明

MIT License

免费使用、修改和重新分发时，需注明出处。

出处：

GitHub: https://github.com/zhaog100/xiaomili-skills
ClawHub: https://clawhub.com
创建者: 思捷娅科技 (SJYKJ)

商业使用授权：

个人/开源：免费
小微企业（<10人）：¥999/年
中型企业（10-50人）：¥4,999/年
大型企业（>50人）：¥19,999/年
企业定制版：¥99,999一次性（源码买断）