前言¶
Agent 鏈路裏，模型生成往往先於校驗：幻覺、過度自信、前後矛盾，常在事後才被發現。若把「對不對、安不安全、該不該做」也交給另一個 LLM 打分，判斷本身仍帶隨機性，難以復現。
下面介紹 SkillHub 上的 HeartFlow 心蟲（座標 @user_fdb96f95/self-improving-agent-pro-plus-new）。它自稱 AGI 第一層「辨別者」：純規則引擎，在行動或輸出落地前做對錯、好壞、安全與危險等判別，零 LLM 依賴。適合需要確定性裁決、而非再生成一段評語的場景。
這是什麼¶
HeartFlow 心蟲是社區來源（community）的 ai-agent 類 Skill，當前頁面版本 v6.8.42，由發佈者 user_fdb96f95 維護。SkillHub 頁面標註 requires_api_key=false，無需 API Key 即可安裝使用。
引擎規模（以官方簡介爲準）：129 個判別維度 × 11 層管線 × 161 個模塊 × 182 個 MCP 工具。官方說明其爲規則引擎，模擬認知判別信號，不是意識，也不是生命體——使用前應理解這一誠實聲明。
核心功能¶
以下能力均來自 SkillHub 與 API 頁面上的官方描述，可按需裁剪使用。
輸出與決策可信度¶
- 判別 AI 輸出是否可信：幻覺、過度自信、矛盾、謬誤攔截。
- 判別行爲決策是否正確：該做什麼、停在哪裏、是否應當行動。
記憶與認知質量¶
- 漂移檢測、元認知、置信度校準等，用於評估記憶與認知狀態是否偏離預期。
情緒、心理與倫理維度¶
- 共情、創傷、德性、意義等維度的檢查（規則化判別，非臨牀診斷）。
古典價值文本¶
classical_value_clarification：對儒家、佛教及古典價值文本做結構化解讀（官方列爲使用場景之一）。
v6.7.69 起列出的升級能力¶
官方在簡介中單獨列出（版本註記爲 v6.7.69，當前包版本爲 v6.8.42）：
- reasoning effort control（推理力度控制）
- sparse module activation（稀疏模塊激活）
- discriminative result cache（判別結果緩存）
- async supervision layer（異步監督層）
- autonomous decision execution with consequence tracking（自主決策執行與後果追蹤）
- Engram conditional memory（Engram 條件記憶）
- SWA bounded replay（SWA 有界回放）
- hierarchical sparse decision routing（分層稀疏決策路由）
安裝與啓用¶
SkillHub 推薦兩種方式：讓當前 AI 按安裝文檔操作，或使用 skillhub CLI 安裝到當前 Agent 能識別的 skills 目錄。
方式一：提示詞安裝¶
將下面意圖發給支持 Skill 的 Agent（安裝步驟以 SkillHub 文檔爲準）：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_fdb96f95/self-improving-agent-pro-plus-new`。
方式二：CLI 安裝¶
先確認是否已安裝 SkillHub CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時，官方提供完整安裝（CLI + 默認 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
僅安裝 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
安裝本 Skill 時，必須用 --dir 指向當前環境的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/，Agent 可能無法加載：
skillhub install @user_fdb96f95/self-improving-agent-pro-plus-new --dir <你的 skills 目錄>
常見路徑（摘自 SkillHub 安裝文檔，按你實際使用的客戶端選擇）：
| 客戶端 | skills 目錄 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或項目下 .agents/skills/ |
| Gemini CLI | ~/.gemini/skills/ |
安裝後若 Agent 未立即識別新 Skill，按所用客戶端說明重啓或刷新技能列表。
典型用法¶
本 Skill 遵循通用 SKILL.md 格式：在對話中當任務匹配官方列出的場景時，由 Agent 加載技能並按技能內規則與 MCP 工具執行判別，而不是再調用 LLM 自由生成「評語」。
官方建議的使用時機包括：
- 需要判斷某段 AI 輸出是否可信（幻覺 / 過度自信 / 矛盾 / 謬誤）。
- 需要判斷某行動或決策是否正確、是否應停止、是否應執行。
- 需要評估記憶與認知質量（漂移、元認知、置信度校準）。
- 需要確定性裁決，替代 LLM 隨機生成的判斷。
- 需要檢查情緒、心理、倫理相關維度。
- 需要對儒釋及古典價值文本做結構化澄清（
classical_value_clarification）。
公開頁面未提供獨立可複製的 CLI 演示命令；實際交互以安裝後的 SKILL.md 與技能內 MCP 工具說明爲準。安裝完成後，可在 Agent 中直接描述待判別內容或決策上下文，並說明希望走 HeartFlow 規則判別。
適用場景與注意¶
適合誰
- 在 Agent 工作流裏需要一層可重複、不依賴 LLM 採樣的判別層。
- 關注安全與倫理邊界，希望默認不執行代碼、不寫文件，且無遙測的設計說明。
安全邊界（官方聲明）
- 代碼執行與文件系統寫入默認關閉。
- 無遙測，無隱藏 C2（官方原文表述）。
限制與認知
- 規則引擎的「判別」是預設規則與模塊的組合結果，不能等同於人類專業判斷（尤其心理、倫理、醫療等場景需人工複覈）。
- 維度、模塊、MCP 工具數量以官方當前簡介爲準；不同渠道摘要若與 SkillHub 頁面不一致，以 SkillHub 技能頁 爲準。
- SkillHub 統計（抓取時）：評分 100000，下載 13365；分類 ai-agent。
結尾¶
HeartFlow 心蟲把「辨別」做成不依賴 LLM 的規則管線，適合在 Agent 裏補一層確定性校驗與決策邊界檢查。安裝前確認 skills 目錄與默認安全策略是否符合你的環境要求。
- SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fdb96f95/self-improving-agent-pro-plus-new
- API 入口：https://api.skillhub.cn/user_fdb96f95/self-improving-agent-pro-plus-new
