Deep Loop Thinker Skill v2.1#

核心原理#

借鉴OpenMythos的Recurrent-Depth Transformer：

• 同一层多次运行，每次有新输入注入
• 隐藏状态h_t更新： h_{t+1} = A·h_t + B·e + Transformer(h_t, e)
• 每次循环不是重复，而是递进

用户需求追踪#

谁会使用这个技能？#

• 创业者做重大决策
• 分析师处理复杂问题
• 开发者解决技术难题
• 研究者探索未知领域
• AI Agent增强推理能力

用户痛点#

• 决策前思考不够全面
• 容易忽视风险
• 缺乏系统性反思
• 决策后不复盘

循环架构#

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问题输入
    ↓
[Prelude层] — 提取关键要素
    ↓
[Recurrent Block] — 多轮递进思考
    ↑____↓
    ↓ (每轮注入新洞察)
[Coda层] — 综合输出
    ↓
行动计划 + 自我反思

多轮思考模式#

轮次思考类型核心问题1直觉捕捉第一反应？情绪？2利益分析谁受益？谁受损？3风险挖掘最坏情况？3年后还重要吗？4本质洞察根本原因？规律？5行动设计第一步？Plan B？6反思验证假设可靠？盲点在哪？

用户反馈收集#

每次使用后记录：

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【用户反馈】
- 用户是谁：{匿名/具体描述}
- 帮助程度：{1-5星}
- 改进建议：{用户的具体反馈}
- 下次需要：{用户的实际问题}

迭代记录#

版本日期更新内容1.02026-04-21初始版本2.02026-04-22增加6轮思考2.12026-04-22增加用户追踪机制

质量标准#

好的思考报告：

• ✅ 有具体数据/例子支撑
• ✅ 能回答"为什么"
• ✅ 第一步可立即执行
• ✅ 包含风险预案
• ✅ 诚实承认盲点

触发条件#

• 问题影响超过3个月
• 涉及多方利益
• 情绪波动明显
• 反复纠结无法决定
• 问题反复出现

约束#

• 简单问题不要过度思考（杀鸡不用牛刀）
• 不要超过6轮（防止无限循环）
• 保持诚实，不要自欺欺人
• 行动比完美计划重要
• 记录用户反馈用于迭代