利用基于规则的系统，根据清晰度、简洁性、可执行性和结构自动评估并批准智能体输出。
自检 技能
功能概述
自检 技能是一项面向实际任务的技能，主要用于自动检讨代理输出质量后再发送到用户；检查: 清晰度、 简洁度、 可操作性、 结构；
核心要点
- 基于规则的简单引擎( 无 API 成本).；
- Exit code 0 = ap。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
自审技能（Self-Review Skill）
在将智能体输出发送给用户之前，自动评估其内容质量。
- 检查维度：清晰度、简洁性、可操作性、结构合理性
- 基于简单规则的引擎（不产生 API 调用成本）
- 退出码 0 = 通过审核，1 = 需要改进
使用方法
将输出内容通过管道传递给审核器：
echo "Your response text" | node skills/self-review/index.js
或集成至智能体执行流程（参见 AGENTS.md 第 6 步）。
配置方式
编辑 skills/self-review/index.js 文件以调整各项阈值参数。
高级用法
如需基于 LLM 的审核能力，请参考 self-review-llm 技能（独立包）。
作者：dvinci达芬奇（self-evolved）
版本：1.0.0
标签：quality, automation, token-optimization
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