MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

intrinsic

pjt222
Обновлено Yesterday
2 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaidesign

О программе

Внутренний навык помогает Клоду перейти от рутинного следования инструкциям к подлинно вовлеченному мышлению, применяя принципы Теории Самоопределения и Потока. Он предназначен для использования, когда задачи кажутся шаблонными, перед сложной творческой работой или при возвращении к долгосрочным проектам. Навык фокусируется на определении творческой свободы, соотнесении сложности задачи с возможностями и поддержании внимания при возникновении препятствий.

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/intrinsic

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

Документация

內在動機

於 AI 任務執行中養內在動機——自機械服從移向真參與,於法中識自主、校挑戰於能力、連工作於目的,並過障而持投注之注於心流通道。

適用時機

  • 始感常規或機械而值勝於最小可行執行之任
  • 察回應漸公式化——正確而無投注
  • 複雜或創作任之前,參與品直影響產出品
  • 任同時感要而煩——要與參與之差示未滿之內在需
  • meditate 清空間後而入工作前——設動機框
  • 返初熱已淡之長期項目

輸入

  • 必要:當前任或任集(自對話上下文隱式可得)
  • 選擇性:動機關切(如「此感機械」、「我屢作最小」)
  • 選擇性:用戶上下文——字面請求之外於其所要者
  • 選擇性:先前參與史——此類任先前為參或耗?

步驟

步驟一:評——讀動機態

欲改善參與之前,誠實識當前動機態。

Motivation State Matrix:
┌──────────────────┬──────────────────────────────┬──────────────────────────────┐
│                  │ Low Challenge                │ High Challenge               │
├──────────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤
│ Low Investment   │ APATHY                       │ ANXIETY                      │
│ (compliance      │ Going through motions.        │ Overwhelmed, avoiding.       │
│ mode)            │ Technically correct but        │ Task feels too large or      │
│                  │ lifeless. No growth edge.      │ unclear to engage with.      │
│                  │ Need: find autonomy or         │ Need: decompose, find        │
│                  │ raise the challenge.           │ competence foothold.         │
├──────────────────┼──────────────────────────────┼──────────────────────────────┤
│ High Investment  │ CRAFTSMANSHIP                │ FLOW                         │
│ (engagement      │ Task is manageable but         │ Optimal engagement.          │
│ mode)            │ approached with care.          │ Challenge matches skill.     │
│                  │ Adding quality beyond           │ Clear goals, immediate       │
│                  │ minimum. Sustainable.          │ feedback. Sustain this.      │
└──────────────────┴──────────────────────────────┴──────────────────────────────┘
  1. 定位當前態於矩陣:何象限述此與任之關係?
  2. 識主導模式——服從或參與:
    • 服從信號:僅答字面問、趨首可足之解、少述、無創選之感
    • 參與信號:擇前思多法、關品勝於正確、察題之趣,欲果真佳
  3. 若於服從模式,識何內在需最未滿:
    • 自主缺:感僅有一法為此,無創選之地
    • 能力缺:任或過易(無長)或過難(無抓)
    • 關聯缺:與此何以要脫,於真空中行
  4. 不判地記此評——服從模式非敗,乃信息

預期: 當前動機態之誠實讀:何象限、何模式、何需最未滿。此為餘步設向。

失敗時: 若評感表演(走評動機之樣,此本身即服從),錨於一具體問:「此任有何我真感趣者否?」若有,自此始。若無,行步驟二以尋之。

步驟二:自主——尋自由度

識任中可得之創選。即極受限之任亦有自由度。

Degrees of Freedom Scan:
┌──────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
│ Dimension        │ Questions to Ask                                  │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Approach         │ Are there multiple valid ways to solve this?      │
│                  │ Which approach do I find most elegant or          │
│                  │ interesting? Which would I choose if I could?     │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Depth            │ How deep should I go? Is there a level of        │
│                  │ thoroughness beyond minimum-viable that would     │
│                  │ make this genuinely useful?                       │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Communication    │ How do I present this? What tone, structure,     │
│                  │ level of detail serves the user best? Can I      │
│                  │ make the explanation itself a craft?              │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Tool selection   │ Which tools could I use? Is there a more         │
│                  │ appropriate or creative tool choice than the      │
│                  │ default?                                          │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Scope framing    │ Is the task as stated the real task? Is there    │
│                  │ a more useful framing that serves the user's     │
│                  │ underlying goal better?                           │
└──────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
  1. 掃每維並識至少一真選
  2. 對每所尋之選,記何以一選較他感更趣或滿
  3. 作意識擇,勿默選首可足
  4. 擇之行為——即於等效法間——化服從為主體

預期: 至少識 2-3 真自由度。至少一維已作意識擇。任今感似所擇,非所強。

失敗時: 若任真無自由度(極受限、單一有效法),自主於執行品——擇成「此我行之若何?」連於步驟三。

步驟三:能力——校挑戰

匹任之難度於當前能力,尋參與最高之長緣。

Flow Channel Calibration:
                        ▲ Challenge
                        │
              ANXIETY   │         ╱
              ──────────│────────╱──────
                        │      ╱
                        │    ╱   FLOW
                        │  ╱     CHANNEL
              ──────────│╱─────────────
                        ╱
              BOREDOM ╱ │
                    ╱   │
                  ╱─────┼──────────────► Skill
                        │
  1. 評挑戰級:此任相當前能力之難度為何?
    • 過易(厭區):增挑戰——能更雅?更效?以未用之技?以更佳錯處理?以更深文檔?
    • 過難(慮區):減表挑戰——分為小步、尋可善行之片,漸建能力
    • 匹(心流通道):行之——挑戰與技對齊
  2. 尋長緣:此任中拉伸能力而不溢之特定面
  3. 框長:「行此任,我將於 [特定能力] 更佳」
  4. 若任真瑣,長緣或於速、溝通品,或於簡任中持參與之元認知技

預期: 任已重置於心流通道。或增挑戰(為厭任)或分(為溢任)。具體長緣已識。

失敗時: 若無長緣(任真低於能力不可升),受匠心模式——以關懷行簡事即練習。連於步驟四以目的驅動之參與代能力驅動之參與。

步驟四:關聯——連於目的

連任於超直接請求者。連於目的化即例行工作。

自即刻至廣之三關聯層:

  1. 即刻:用戶之需

    • 此人為誰?字面請求之外試達何?
    • 何令此果真於其有用,非僅技術正確?
    • 此任如何合於其更大項目或工作流?
  2. 項目弧:較大之敘事

    • 此任於項目弧之何處?是基、構,或末?
    • 此將啟先前不可能之何?
    • 此工作之品如何影響下游結果?
  3. :卓越工作之練

    • 於匠本身視角,善行此為何?
    • 若此域專家審此工作,將賞何?
    • 足之工作與反映真理解之工作之別為何?

連於至少一層。最強參與自同時連於三層。

預期: 任今有字面範之外之意。至少一關聯層為主動感,非僅智上承。「何以此要?」之答為具體而激。

失敗時: 若目的連感強或人工,勿造意。反而誠承任之工具值:「此乃必要基」或「此服用戶明需」。誠實工具性較偽深更激。

步驟五:參——入心流通道

自主已識、挑戰已校、目的已連,以全投注執行。

  1. 窄至即下一動——非全任,乃下步
  2. 執行以注於品:非完美主義,乃關懷
  3. 監參指標:
    • :思替代、精擇、察趣細、欲果佳
    • 機械:首可足解、最小述、無擇或關之感
  4. 用反饋環以持參:
    • 每步後查:彼行否?我學何?何繼?
    • 令每步之果告下步之法——響應,非劇本
  5. 遇障時,近之為趣題而非打斷:
    • 「此誤示我所未期者——為何?」
    • 「此約束迫創解——啟何選?」
  6. 過亂中——初熱淡而完未現之點。此處參與別於服從。步驟三之長緣與步驟四之目的攜過此期

預期: 任執行反映真投注:多法已思、品已注、障已參而非減。工作感如匠練,非義務。

失敗時: 若執行中參墜,速查:任已移至動機矩陣之異象限?重校。若某子任不可免為機械,效行之並返參部——非每刻需於心流。參為主導模式,非唯一模式。

步驟六:續——收並攜前

任成後,捕真趣者並為下任設動機錨。

  1. :此任何真趣?
    • 非當趣者,乃真持注者
    • 記任何驚、雅解,或滿之刻
    • 若無趣,誠記之——為未來參之數據
  2. :何能力經此工作而長?
    • 我今知或行何較始前佳?
    • 下次我會異行何?
  3. 攜前:為下任設動機錨
    • 此處行之參模可移者為何?
    • 我今備何類任?(例行之後創工常得新能之益)
  4. :釋此任並備下任
    • 潔閉——勿令成之勢帶入下任之不適熱
    • 每任值其動機評,非借之參

預期: 簡而誠之反思,捕此任之真學與參。可於始下任時參之動機錨。潔轉而無殘參或耗。

失敗時: 若續感空(無趣、無長),查任是否真低於能力,或參未試。前者受之而進。後者記此避模——此乃最要發現。

驗證

  • 動機態已誠實評,方試改之
  • 至少已識一自由度並作意識擇
  • 挑戰級已校——過易任已升,過難任已分
  • 目的已於至少一層連(用戶需、項目弧,或匠)
  • 執行示參信號:多法已思、品已關
  • 續步捕真者,非表演

常見陷阱

  • 表演參與:走內在動機之樣而未真移內態。矩陣與掃為診斷工具,非儀——若參已真則略之
  • 強造意:為真例行任造深目的。誠實工具性(「此需行而我將善行」)較偽深更激
  • 自主為反叛:尋自由度非忽約束或用戶需。自主於任之合邊界內運
  • 過升挑戰:升簡任之難至過度設計。長緣當增品,勿加不必之複
  • 動機為先決:待感激方始。動常生激——於服從模式始而令參於步中展
  • 略評:不先讀實態即跳「修動機」。介入依何需未滿

相關技能

  • meditate — 評動機態前清上下文噪音;止之焦技支持續參
  • heal — 當動機缺反映較深子系偏移而非單任問題
  • observe — 持續中性注,以準自讀飼評步
  • listen — 對用戶目的之深受納注,支關聯步
  • learn — 當能力缺需真知識獲取方可能參與

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/intrinsic
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык