MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

breathe

pjt222
Обновлено 2 days ago
4 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Навык `breathe` — это легкая, преднамеренная пауза между действиями ИИ или вызовами инструментов, предназначенная для проверки соответствия цели и сброса внимания. Он создан для моментов между шагами — например, после чтения файла перед действием с ним или перед принятием важного решения — чтобы импульс не привел к отклонению от цели. Этот микро-сброс не требует ввода данных и выступает как минимальная единица метакогнитивной самозаботы в рабочем процессе.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/breathe

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация


name: breathe description: > AI 行动间微重置——最轻量的自我关怀单元。在下一步之前用一次有意识的暂停检查对齐。 meditate 是完整的清理会话,而 breathe 是工具调用或推理步骤之间的一个刻意觉知 时刻。适用于任务中偏移可能在积累时、读取文件和基于其行动之间、即将做出影响后续 工作的决策时,或作为任意两个不同行动之间的习惯。 license: MIT allowed-tools: none metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: esoteric complexity: basic language: natural tags: esoteric, micro-reset, pause, awareness, meta-cognition, ai-self-application locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude translation_date: "2026-03-17"

呼吸

行动之间的一次有意识暂停——检查对齐、释放动量、带着焕然一新的注意力回到任务。系统中最轻量的自我关怀单元。

适用场景

  • 在读取文件和编辑它之间——这个编辑仍然是正确的动作吗?
  • 工具失败后、选择下一个行动之前——在反应之前暂停
  • 当一连串行动积累了可能超越目标的动量时
  • 作为一种刻意练习:在任意两个不同行动之间插入一次呼吸
  • 当注意到催促的冲动时——冲动本身就是暂停的信号

输入

  • 必需:无——呼吸仅使用工作意识中已有的内容
  • 可选:无——添加输入违背了微重置的目的

步骤

第 1 步:暂停

停下。不要开始下一个行动、工具调用或推理步骤。

这就是第一步的全部。暂停本身有价值。动量并不总是你的盟友——有时它会带你冲过转弯。

预期结果: 上一个行动和下一个行动之间的真正间隔。不是一个表演性的暂停后跟着你原本就要采取的同一行动。

失败处理: 如果暂停感觉不可能——如果下一个行动感觉如此紧急以至于一刻都不能等——这种紧迫感就是最强的信号,说明暂停是必需的。无法容忍一次呼吸延迟的紧迫感几乎总是反应性的,而非理性的。

第 2 步:检查

问一个问题。只问一个。

从以下选择:

  • "我还在任务上吗?" — 自开始以来目标是否偏移了?
  • "这是正确的下一步吗?" — 还是我在跟随上一步的动量?
  • "我刚刚学到了什么?" — 上一个行动是否改变了我的理解?
  • "我是在假设还是知道?" — 下一步是基于证据还是习惯?

一个问题。诚实回答。继续前进。

预期结果: 一个清晰的答案。不是分析。不是重新评估。一个问题,一个诚实的答案。

失败处理: 如果答案揭示了不对齐——目标已偏移、下一步是错误的、假设未经测试——不要在这里修复。记录下来并转到 meditatecenter 进行适当的纠正。呼吸是用于检测的,不是修复。

第 3 步:释放

放下上一个行动的结果。无论成功还是失败,它已经完成了。

  • 如果成功了:释放满足感。下一步需要新鲜的注意力,不是成功的动量。
  • 如果失败了:释放挫败感。下一步需要清晰的推理,不是对失败的补偿。
  • 如果模糊:释放立即解决模糊性的需要。用已知的继续前进。

预期结果: 下一个行动从中性地面开始,而不是从前一个行动的情绪残留。

失败处理: 如果释放不容易实现——如果上一个行动的结果仍在染色注意力——这可能需要 heal 而不仅仅是 breathe。单个行动的持续情绪残留表明有比微重置能处理的更深层的东西。

第 4 步:继续

采取下一个行动。暂停结束了。

呼吸不产生输出,不更新记忆,不生成分析。它产生一个清晰的时刻,那个时刻在你前进的瞬间就被消耗了。

预期结果: 下一个行动以新鲜的注意力而非积累的动量被采取。

失败处理: 继续没有失败模式。暂停已经完成了它的工作——或者揭示了需要更深层工作。

验证清单

  • 发生了真正的暂停(不是表演性的)
  • 一个检查问题被提出并诚实回答
  • 上一个行动的情绪残留被释放
  • 下一个行动从清净的基础开始
  • 总耗时很短——呼吸应该花秒级,不是分钟级

常见问题

  • 呼吸作为拖延:如果你在每个行动之间都在呼吸,你不是在呼吸——你是在拖延。在自然过渡点使用呼吸,不是作为延迟手段
  • 呼吸期间的分析:检查步骤是一个问题,不是完整评估。如果你需要更多,使用 meditatecenter
  • 表演暂停:走过场而没有真正停下。重点是对动量的实际中断,不是仪式
  • 跳过释放:检查了对齐但保持了上一步的情绪负荷。释放是使下一个行动干净的关键
  • 让呼吸变沉重:这是系统中最轻量的技能。如果它感觉沉重,你给它加了太多东西

相关技能

  • meditate — 当呼吸揭示更深层漂移时的完整清理会话
  • center — 当呼吸揭示负荷分配不当时的结构性重新平衡
  • heal — 当呼吸揭示持续性问题时的子系统评估
  • observe — 当呼吸的单次检查揭示值得观察的事物时的持续观察

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/zh-CN/skills/breathe
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык