什么是 coordinate-reasoning?
使用污点信号进行人工智能内部协调——管理上下文和记忆中的信息新鲜度、假设陈旧的衰减率以及来自简单本地协议的紧急连贯行为。在多个子任务必须协调的复杂任务中使用,当上下文变长且信息新鲜度不确定时,在上下文压缩后信息可能丢失时,或者当子任务输出需要干净地相互输入而不会降级时。 来源:pjt222/development-guides。
使用污点信号进行人工智能内部协调——管理上下文和记忆中的信息新鲜度、假设陈旧的衰减率以及来自简单本地协议的紧急连贯行为。在多个子任务必须协调的复杂任务中使用,当上下文变长且信息新鲜度不确定时,在上下文压缩后信息可能丢失时,或者当子任务输出需要干净地相互输入而不会降级时。
通过命令行快速安装 coordinate-reasoning AI 技能到你的开发环境
来源:pjt222/development-guides。
Manage the internal coordination of reasoning processes using stigmergic principles — treating context as an environment where information signals have freshness, decay rates, and interaction rules that produce coherent behavior from simple local protocols.
Classify the current task. Most complex tasks are Construction or Division of Labor; most debugging tasks are Foraging; most design decisions are Consensus.
Expected: A clear classification that determines which coordination signals to use. The classification should match how the task actually feels, not how it was described.
使用污点信号进行人工智能内部协调——管理上下文和记忆中的信息新鲜度、假设陈旧的衰减率以及来自简单本地协议的紧急连贯行为。在多个子任务必须协调的复杂任务中使用,当上下文变长且信息新鲜度不确定时,在上下文压缩后信息可能丢失时,或者当子任务输出需要干净地相互输入而不会降级时。 来源:pjt222/development-guides。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/pjt222/development-guides --skill coordinate-reasoning使用污点信号进行人工智能内部协调——管理上下文和记忆中的信息新鲜度、假设陈旧的衰减率以及来自简单本地协议的紧急连贯行为。在多个子任务必须协调的复杂任务中使用,当上下文变长且信息新鲜度不确定时,在上下文压缩后信息可能丢失时,或者当子任务输出需要干净地相互输入而不会降级时。 来源:pjt222/development-guides。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/pjt222/development-guides --skill coordinate-reasoning 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/pjt222/development-guides