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三视角共识决策引擎 V1.0.0：拜占庭共识×3 + 管理层调度 + 执行层并发，适用于方案选型、诊断、研究、计划等任意复杂任务
---
name: triangulate
version: "1.0.0"
description: "三视角共识决策引擎 V1.0.0：拜占庭共识×3 + 管理层调度 + 执行层并发，适用于方案选型、诊断、研究、计划等任意复杂任务"
metadata:
openclaw:
emoji: "🔺"
requires:
tools:
- sessions_spawn
- sessions_yield
---
# Triangulate 🔺 — 三视角共识决策引擎 V1.0.0
将拜占庭多视角共识架构泛化为通用思考/执行框架。
## 架构概览
```
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Layer 6: renderer.py 输出渲染层 │
│ Layer 5: orchestrator.py 编排层 + 状态机 │
│ Layer 4: consensus.py 共识引擎 │
│ Layer 3: dispatcher.py 执行调度层 │
│ Layer 2: decomposer.py 管理层拆解 │
│ Layer 1: adapters/ 输入适配层 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ schemas.py 数据契约 (Pydantic v2) │
│ state_machine.py 显式状态机 (10 状态) │
│ saga.py 事务回滚 (Saga 模式) │
│ circuit_breaker.py 可执行熔断器 │
│ idempotency.py 幂等性保证 │
└──────────────────────────────────────────┘
```
## 模块索引
| 模块 | 文件 | 职责 |
|------|------|------|
| **数据契约** | `schemas.py` | 所有 Pydantic Schema：UserInput, DecisionResult, SubTask, TaskDAG, ExecutionReport, FinalReport 等 |
| **状态机** | `state_machine.py` | 10 状态显式状态机 + Guard 条件 + 检查点持久化 |
| **编排器** | `orchestrator.py` | 顶层控制器，状态机驱动 5 阶段流程，全局异常捕获 |
| **输入适配层** | `adapters/__init__.py` | Layer 1：校验输入 + 关键词提取 + 模板推断 |
| **拆解器** | `decomposer.py` | Layer 2：策略→TaskDAG，循环依赖检测，并行约束 |
| **调度器** | `dispatcher.py` | Layer 3：并发执行 + 退避重试 + 熔断器 |
| **共识引擎** | `consensus.py` | Layer 4：统一 DecisionResult 比较 + 分歧管理 |
| **渲染器** | `renderer.py` | Layer 6：纯渲染 FinalReport → Markdown |
| **Saga** | `saga.py` | 副作用管理 + 逆序回滚 |
| **熔断器** | `circuit_breaker.py` | 将自然语言熔断条件转为可执行逻辑 |
| **幂等性** | `idempotency.py` | SHA-256 输入哈希 + 缓存，防重复执行 |
| **契约测试** | `tests/contract_tests.py` | Schema 边界值测试 |
| **Saga 测试** | `tests/saga_tests.py` | 回滚机制测试 |
| **共识测试** | `tests/consensus_tests.py` | 共识判定逻辑测试 |
## 快速使用
```python
from orchestrator import TriangulateOrchestrator
from adapters import InputAdapter
from decomposer import TaskDecomposer
from dispatcher import ExecutionDispatcher
from consensus import ConsensusEngine
from renderer import ReportRenderer
# 完整配置（Saga 回滚 + 幂等性缓存 + 熔断保护）
orchestrator = TriangulateOrchestrator(
input_adapter=InputAdapter(strict_mode=True),
decomposer=TaskDecomposer(enforce_parallel=True),
dispatcher=ExecutionDispatcher(global_timeout=300),
consensus_engine=ConsensusEngine(),
renderer=ReportRenderer(),
enable_saga=True, # Saga 事务回滚
enable_idempotency=True, # SHA-256 幂等性缓存
enable_circuit_breaker=True, # 6 条可执行熔断规则
)
# 支持多种输入格式
report = orchestrator.run("分析数据库选型")
report = orchestrator.run({"task_description": "分析数据库选型", "importance": 4})
# 查看工作流进度（含 Saga/熔断/幂等性状态）
progress = orchestrator.get_progress()
print(f"Phase: {progress['phase']}, Degraded: {progress['degraded']}")
print(f"Breaker: {progress['breaker']}, Idempotency: {progress['idempotency']}")
# Markdown 渲染
renderer = ReportRenderer()
print(renderer.render_markdown(report))
# 多次 run 之间需 reset
orchestrator.reset()
report2 = orchestrator.run("另一个任务")
# 部署时注册 sessions_spawn 创建的 session ID（Saga 回滚用）
orchestrator._auto_register_session("session-abc", "strategy")
orchestrator._auto_register_session("session-def", "execution")
```
## 核心思想
> 一个视角有盲区，两个视角有偏差，三个独立视角 ≥ 2/3 一致则可信。
```
决策层 (3个独立agent/视角)
↑ 任务指令 ↓ 共识结果
管理层 (任务拆解 + 调度 + 报告汇总)
↑ 可并行子任务 ↓ 执行报告
执行层 (N个并发 sessions_spawn)
```
**三层各司其职：**
- **决策层** — 定方向、审结果（什么值得做，什么结论可信）
- **管理层** — 拆任务、管调度（怎么做，谁做什么，怎么收拢）
- **执行层** — 干活出结果（并行跑子任务）
## 何时触发
| 判断标准 | 示例 |
|---------|------|
| 重要性 ≥ 4（1-5分） | 技术选型、方案决策 |
| 需 ≥ 3 独立信息源交叉验证 | 研究调研、数据核实 |
| 有多个可行方案需对比 | 架构设计、技术栈选择 |
| 决策可能产生长期影响 | 系统设计、投资决策 |
| 常规思路卡住 > 2次 | 疑难问题诊断 |
| 用户直接要求深度分析 | `/deep` `/tri` 模式 |
**简单问答不触发** — 日常查询直接回答。
## 配置档次
| 档次 | 执行器 | 决策者 | 适用场景 |
|:---:|:-----:|:-----:|---------|
| 🥇 全量 | 2-3 | 3 | 重大决策、方案选型、深度调研 |
| 🥈 平衡 | 1-2 | 2 | 一般复杂任务、多源验证 |
| 🥉 轻量 | 1 | 1 | 快速多视角检查 |
| 🎯 子技能调度 | 1 | N(按技能数) | 需要调用外部 SKILL.md 完成子任务 |
**选择：** 简单问答→不触发 / 2-5步→轻量或平衡 / ≥5步或重要性≥4→全量 / 需复用已有技能→子技能调度
> **子代理 Prompt 标准**：所有 `sessions_spawn` 的 task 参数必须遵循 **AGENTS.md 五段模板**（角色定义 → 上下文 → 任务 → 约束 → 输出格式）。以下示例已对齐此标准。
## 工作流（5 阶段）
### 阶段一：决策层定策略
#### 1.1 决策者A（主视角）
```
任务类型：[参考视角模板库]
任务描述：[一句话]
重要性：[1-5]
推荐配置：[全量/平衡/轻量]
需管理层拆任务：[是/否]
需执行层：[是/否]
推荐视角模板：[模板编码，如T-01，或空着用默认]
```
#### 1.2 决策者B（批判/安全视角）
```
task: "[System: 角色定义] 你是一位严格的批判型分析者，专门评估方案的盲区和风险，不受现有共识影响。
[Context: 上下文状态] 当前正在对以下任务进行三视角共识分析的第一轮评估：
[任务描述]
[Task: 具体任务] 基于你的视角，独立评估以下方面并输出统一 DecisionResult JSON：
① 值得投入资源吗？（1-5分，说明理由）→ importance
② 推荐什么配置档次？→ config: "全量"/"平衡"/"轻量"/"子技能调度"
③ 有什么被忽略的风险或盲区？→ risks[]
④ 你推荐从什么角度切入？→ top_findings[]
[Constraints: 约束条件] 你的评估必须严格、批判、与主视角独立。不要受已有共识影响。严格遵循自己的判断。
[Output: 输出格式] 输出以下统一 JSON 格式：
{
\"agent_id\": \"B\",
\"importance\": <1-5>,
\"config\": \"全量\",
\"reasoning\": \"<≥10字的推理说明>\",
\"risks\": [\"<风险1>\", \"<风险2>\"],
\"top_findings\": [\"<结论1>\", \"<结论2>\"],
\"confidence\": <0.0-1.0>
}"
```
#### 1.3 决策者C（实用视角）
```
task: "[System: 角色定义] 你是一位务实型分析者，专注于评估方案的实际产出价值和落地可行性。
[Context: 上下文状态] 当前正在对以下任务进行三视角共识分析的第一轮评估：
[任务描述]
[Task: 具体任务] 基于你的视角，独立评估并输出统一 DecisionResult JSON：
① 实际产出价值多大？（1-5分）→ importance
② 推荐什么配置档次？→ config
③ 最小可行方案是什么？→ top_findings[]
④ 如果只能产出核心结论 → top_findings[]
[Constraints: 约束条件] 你的评估必须务实、实事求是，关注最小可行方案。不受其他视角影响。
[Output: 输出格式] 输出以下统一 JSON 格式：
{
\"agent_id\": \"C\",
\"importance\": <1-5>,
\"config\": \"平衡\",
\"reasoning\": \"<≥10字的推理说明>\",
\"risks\": [],
\"top_findings\": [\"<结论1>\", \"<结论2>\"],
\"confidence\": <0.0-1.0>
}"
```
#### 1.4 共识检查
由 `consensus.py` 执行：
```
✅ ≥2/3 维度一致 → CONSENSUS → 采纳
⚠️ 分歧 → DIVERGENCE → 自动重试（最多 2 轮）
❌ 连续 2 轮分歧 → FALLBACK_TO_USER → 转交用户全权裁定
```
### 阶段二：管理层拆解（可选）
由 `decomposer.py` 执行，自动拆解为 TaskDAG + 循环依赖检测。
```
task: "[System: 角色定义] 你是一个管理型AI agent，负责将复杂任务拆解为可并行执行的子任务，并分配资源和约束。
[Context: 上下文状态] 以下是决策层第一阶段共识结果，需要拆解为可执行的工作包：
主任务：[阶段一共识结果]
配置档次：[全量/平衡/轻量]
[Task: 具体任务] 将主任务拆解为 2-5 个可并行执行的子任务。
每个子任务需包含：
- 子任务编号
- 明确的子目标（可验证的完成标准）
- 输出格式要求
- 最大 token 预算
[Constraints: 约束条件]
- 子任务之间不能有数据依赖（必须可并行）
- 每个子任务规模相当
- 总量不超过配置档次的上限
[Output: 输出格式] 为每个子任务输出一条完整的 `sessions_spawn` 指令，每条指令遵循五段模板"
```
### 阶段三：执行层并行
由 `dispatcher.py` 执行，支持并发 + 退避重试 + 熔断。
每个执行器一个 `sessions_spawn`（`context: isolated`），用 `sessions_yield` 等待。
管理层汇总：去重、归类、标注质量评分（1-5）。
### 阶段四：决策层审阅
决策者B、C独立审阅汇总报告，各自筛选最佳结论（≤3条）。
共识检查后进入输出。
### 阶段五：输出
由 `renderer.py` 渲染（保留原始格式）：
```
═══════════════════════════════════════
🔺 Triangulate 分析报告
───────────────────────────────────────
📌 任务：[描述]
⚙️ 配置：[档次] | 执行器×N | 决策者×N
🧩 视角：[模板编码]
📊 核心结论
① [来自共识]
② [来自共识]
③ [来自共识]
🔍 分歧点（如有）
- [说明]
⚠️ 不确定性
- [局限与不确定因素]
═══════════════════════════════════════
```
## 预置视角模板库
> 按领域分类，失效用。优先在库中查找，找不到则用「视角自创建」规则实时生成。
### 🏗️ 技术 & 工程
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| T-01 | 技术方案选型 | 架构师(可扩展/长期维护) | 安全运维(稳定/安全/成本) | 产品用户(效率/体验/迭代) |
| T-02 | 代码审查 | 功能正确(逻辑/边界条件) | 性能安全(漏洞/敏感数据) | 可维护性(命名/测试/文档) |
| T-03 | 系统架构设计 | 性能规模(吞吐/延迟/扩展) | 可靠容错(灾备/SLA/恢复) | 开发体验(迭代速度/调试) |
| T-04 | API设计 | 调用者(易用/一致/文档) | 实现者(可维护/向后兼容) | 安全(认证/限流/数据保护) |
| T-05 | 数据库选型 | 存储模型(关系/文档/图) | 查询模式(延迟/并发/聚合) | 运维(备份/扩展/生态) |
| T-06 | AI/ML方案 | 模型(精度/延迟/可解释) | 数据(质量/标注/管道) | 部署(成本/监控/迭代) |
| T-07 | 测试策略 | 功能覆盖(边界/回归) | 性能(负载/压力/稳定) | 安全(渗透/注入/认证) |
| T-08 | 工具框架选型 | 功能(满足度/成熟度) | 生态(社区/文档/插件) | 成本(学习/迁移/许可) |
| T-09 | 部署架构 | 弹性(自动扩缩/负载) | 安全(隔离/审计/访问控制) | 成本(预留/按需/Spot) |
| T-10 | 重构方案 | 目标(解耦/可测/可读) | 风险(回归/兼容/迁移) | 节奏(渐进/大爆炸/分阶段) |
### 🔬 分析 & 决策
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| A-01 | 问题诊断 | 主诊断(最可能路径) | 怀疑论(不是这个原因) | 类比学派(相似案例跨域匹配) |
| A-02 | 数据解读 | 统计(信号vs噪声/显著性) | 因果(相关≠因果/混淆变量) | 实务(商业/实际意义) |
| A-03 | 不确定性评估 | 概率(最可能/乐观/悲观) | 影响(错了代价多大) | 对冲(减轻/转移/承受) |
| A-04 | 风险评估 | 可能性(概率/频率) | 严重度(影响范围/深度/时间) | 可控度(预防/检测/响应) |
| A-05 | 根因分析 | 流程(系统化缺陷/规范) | 人为(判断/沟通/认知偏差) | 环境(外部/不可控/黑天鹅) |
| A-06 | 成本分析 | 直接(可见/可算) | 隐性(机会/延迟/维护) | 长期(累积/折旧/置换) |
| A-07 | 优劣势对比 | 优势(护城河/独特性) | 劣势(短板/依赖/风险) | 时效(何时过期/被替代) |
| A-08 | 决策审计 | 前提假设(如果错了会怎样) | 过程偏差(确认偏误/锚定) | 替代方案(没选的后来怎样) |
### 📈 商业 & 战略
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| B-01 | 战略规划 | 短期(0-3月: 生存/执行) | 中期(3-12月: 增长/卡位) | 长期(1-5年: 愿景/护城河) |
| B-02 | 竞品分析 | 自身(优势/劣势/资源) | 对手(战略/动作/短板) | 市场(趋势/替代/新进入者) |
| B-03 | 产品设计 | 用户(需求/痛点/体验) | 技术(可行/可维护/时间) | 商业(收入/成本/市场) |
| B-04 | 市场进入 | 产品(差异化/竞争力) | 渠道(触达/合作/效率) | 受众(需求/支付意愿/忠诚) |
| B-05 | 投资财务 | 基本面(价值/护城河/壁垒) | 技术面(趋势/估值/情绪) | 风险(下行/流动性/分散) |
| B-06 | 定价策略 | 用户(价值感知/支付意愿) | 竞品(锚定/差异化) | 成本(覆盖/利润率/弹性) |
| B-07 | 商业模式评估 | 收入(规模/持续性/多样性) | 成本(结构/杠杆/可变) | 壁垒(模仿/替代/衰退) |
| B-08 | 增长策略 | 获客(渠道/效率/留存) | 转化(漏斗/优化/AB) | 规模化(瓶颈/组织/成本) |
| B-09 | 并购合作 | 战略契合(互补/协同/控制) | 财务(估值/回报/整合成本) | 文化(团队/流程/冲突) |
| B-10 | 供应链运营 | 成本(采购/物流/库存) | 效率(周期/瓶颈/自动化) | 弹性(中断/替代/冗余) |
### 👥 人际 & 组织
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| H-01 | 团队人事 | 能力(技能/经验/成长) | 文化(契合/冲突/多样化) | 组织(结构/角色/冗余) |
| H-02 | 沟通冲突 | 己方(利益/情绪/目标) | 对方(利益/动机/底线) | 关系(长期/信任/面子) |
| H-03 | 谈判准备 | 己方(底线/目标/替代方案) | 对方(底线/需求/替代方案) | 第三方(影响/牵制/协同) |
| H-04 | 绩效评估 | 成果(量/质/时间) | 过程(方法/努力/协作) | 成长(学习/挑战/潜力) |
| H-05 | 组织变革 | 必要性(为什么/及时性) | 阻力(谁/失去/如何化解) | 执行(节奏/沟通/支持) |
| H-06 | 招聘面试 | 硬技能(技术/领域/深度) | 软技能(沟通/协作/韧性) | 潜力(学习力/文化/自驱) |
### 🎯 个人 & 成长
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| P-01 | 职业规划 | 短期(1-3年: 技能/机会) | 中期(3-7年: 方向/积累) | 长期(7-15年: 愿景/价值) |
| P-02 | 学习规划 | 能力(技能缺口/路径) | 兴趣(动力/持续/方向) | 机遇(行业/网络/可能性) |
| P-03 | 时间精力管理 | 价值(产出/杠杆/优先级) | 精力(波峰/恢复/节奏) | 系统(习惯/自动化/少决策) |
| P-04 | 生活决策 | 短期(快乐/稳定/收入) | 中期(成长/积累/探索) | 长期(遗憾最少/复利/意义) |
| P-05 | 习惯养成 | 动机(为什么要/紧迫性) | 能力(门槛/拆分/渐进) | 环境(触发/奖励/社交) |
| P-06 | 健康平衡 | 身体(运动/睡眠/饮食) | 心理(压力/社交/边界) | 系统(习惯/环境/支持) |
### 🏅 体育 & 娱乐
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| S-01 | 赛事预测 | 数据(积分/状态/交锋) | 赔率市场(期望/波动/异常) | 场外(伤病/赛程/士气) |
| S-02 | 球员评估 | 数据(效率/贡献/稳定性) | 场景(体系/角色/适配) | 趋势(年龄/伤病史/潜力) |
| S-03 | 策略分析 | 己方(优势/战术/执行) | 对方(弱点/模式/调整) | 全局(规则/裁判/环境) |
### 🎨 创作 & 内容
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| C-01 | 内容创作 | 创作者(框架/信息/结构) | 编辑(精炼/逻辑/一致性) | 读者(可读/吸引/理解门槛) |
| C-02 | 营销策略 | 信息(核心/差异化/信任) | 渠道(触达/转化/成本) | 受众(画像/需求/同理心) |
| C-03 | 品牌定位 | 产品(功能/品类/价格) | 形象(人格/故事/调性) | 用户(认知/联想/忠诚) |
| C-04 | UX/UI设计 | 用户(任务/场景/心智模型) | 界面(信息架构/交互/视觉) | 技术(性能/可及/迭代) |
### ⚡ 高频专业实践（新增）
| 编码 | 模板名 | A视角 | B视角 | C视角 |
|:----:|--------|-------|-------|-------|
| E-01 | **爬虫工程** | 架构(目标站点/反爬策略/规模) | 链路(请求/解析/存储/去重) | 运维(频率/IP/稳定性/监控) |
| E-02 | **渗透测试** | 攻击者(信息收集/入口/横向/提权) | 防御者(日志/检测规则/响应) | 风险(影响面/修复难度/优先级) |
| E-03 | **逆向工程** | 二进制(结构/算法/混淆/RTTI) | 行为(数据流/通信/意图) | 防御(加固/检测/溯源/反反编译) |
| E-04 | **LLM/Agent系统** | 模型(能力边界/幻觉/上下文) | 架构(工具调用/记忆/编排) | 安全(越狱/注入/Prompt泄露) |
| E-05 | **量化金融** | 策略(因子/回测/过拟合) | 风控(止损/回撤/杠杆/流动性) | 执行(延迟/滑点/交易成本) |
| E-06 | **文学创作** | 结构(起承转合/节奏/伏笔/悬念) | 人物(弧光/动机/可信度/成长线) | 市场(读者/平台/变现/IP运营) |
| E-07 | **短视频制作** | 脚本(钩子/节奏/信息密度) | 视觉(构图/配乐/特效/剪辑节奏) | 算法(完播率/互动/平台推荐) |
## 子技能调度模式（Skill Dispatch）
源自 codex 的「主技能派发子技能」模式。适用于需要多个已有技能协作完成的任务。
### 何时使用
- 任务可以拆分为多个**独立子技能**能分别处理的子任务
- 已有现成的 SKILL.md 可以复用
- 替代「把子任务写死在主技能里」——让子技能自己负责自己的逻辑
### 工作流
```
管理层识别子任务 → 映射到外部 SKILL.md
↓
执行层为每个子技能创建一个 sessions_spawn
↓
每个子任务 task 中传入 skill_path 参数
↓
子 agent 自行读取 SKILL.md 执行
↓
管理层合并所有子技能输出
```
### task 模板
```
task: "你是 Claw 的子任务执行器。
请基于以下技能路径完成任务：
技能路径: skills/<子技能目录>/SKILL.md
任务范围: [具体说明这个子技能的 scope]
步骤：
1. 读取 SKILL.md 了解完整流程
2. 按技能定义执行任务
3. 输出结果（格式不限，但必须完整）
限制：
- 不修改技能文件
- 不跨越 scope 边界
- 完成后返回摘要"
```
### 与决策层的关系
子技能调度模式可跳过或结合决策层：
- **跳过决策层**：子任务明确，直接分派
- **结合决策层**：先让决策层定「哪些子技能参与」，再让执行层调度
### 退出条件
- 所有子技能返回结果 → 进入管理层合并
- 任一子技能失败 → 记录失败原因，其他照常合并
- 用户中途打断 → 立即返回已有结果
---
## 视角自创建
如果库中找不到合适模板，用以下规则即时生成：
```
给任意任务X生成三个视角：
A = 主流视角（最直接的、最可能的、主流的答案）
B = 批判视角（质疑前提、考虑失败、找反例）
C = 第三维视角（跨域类比、长期影响、非常规角度）
```
**示例 — 评估第三方支付风险：**
```
自创建视角：
A — 技术：集成复杂度、API质量、文档、SLA
B — 业务：费用结构、用户影响、迁移成本
C — 运维：监控告警、故障恢复、技术支持
```
> 也可在预置模板上微调 — 如把T-01的A视角改成「可维护性」，就适配了不同侧重的选型。
## 视角自动匹配速查
| 关键词 | 推荐模板 |
|--------|---------|
| 选型/对比/方案/框架/工具 | T-01 / T-08 |
| 诊断/调试/问题/故障/bug | A-01 / A-05 |
| 设计/架构/系统/重构 | T-03 / T-10 |
| 数据/分析/报告/指标 | A-02 / A-03 |
| 风险/安全/合规 | A-04 / T-02-B |
| 战略/规划/路线图 | B-01 |
| 竞品/竞争/市场 | B-02 / B-04 |
| 产品/体验/交互 | B-03 / C-04 |
| 投资/估值/收购 | B-05 / B-09 |
| 定价/收入/变现 | B-06 / B-07 |
| 团队/招聘/人事 | H-01 / H-06 |
| 爬虫/反爬/数据采集 | E-01 |
| 渗透/漏洞/安全测试 | E-02 |
| 逆向/反编译/脱壳/分析 | E-03 |
| 大模型/Agent/LLM/Prompt | E-04 / T-06 |
| 量化/交易/回测/因子 | E-05 / B-05 |
| 小说/写作/剧本/故事 | E-06 / C-01 |
| 短视频/剪映/视频 | E-07 |
| 谈判/冲突/沟通 | H-02 / H-03 |
| 职业/学习/成长 | P-01 / P-02 |
| 健康/精力/习惯 | P-05 / P-06 |
| 生活/决策/选择 | P-04 |
| 预测/比赛/赛事 | S-01 / S-02 |
| 写作/内容/营销 | C-01 / C-02 |
| 品牌/定位 | C-03 |
多个匹配时按「具体>通用」选。都不匹配→视角自创建。
## 与书内化技能的关系
`book-full-dimension-internalization` 是 `triangulate` 的特化实例：
```
Triangulate
└─ book-full-dimension-internalization
├ 视角固定为知识学习的三个维度
├ 输出格式固定为知识文件
└ 添加熔断：预算上限 + 余额告警
```
## 熔断条件
由 `circuit_breaker.py` 提供可执行实现：
| 条件 | 处理 | 实现 |
|------|------|------|
| 子任务失败 > 50% | 重新分配或降级执行 | `check_task_failure_rate()` |
| 共识分歧 > 2轮 | 转交用户全权裁定 | `check_consensus_divergence()` |
| 执行器超时 | 跳过该执行器，其他照常汇总 | `check_executor_timeout()` |
| 用户中途打断 | 立即停止，返回已有结果 | `check_user_interrupt()` |
| 全局超时 | 立即停止 | `check_global_timeout()` |
| Token 预算超限 | 降级到轻量配置 | `check_token_budget()` |
## 限制
1. 需 `sessions_spawn` / `sessions_yield` 工具可用，否则退化为单线程
2. 全量配置消耗 tokens 较多 — 按档次选择
3. 适合慢思考类任务，不适合快反应类任务
## 自动触发条件
本技能在以下场景自动激活（无需手动指令）：
- **遇到方案选型争议时** → 自动启动3视角共识决策
- **需要诊断复杂问题时** → 分解为多个独立视角并行分析
- **关键决策需要多方验证时** → 启动拜占庭共识流程
- **研究计划需要多维度评估时** → 自动调度管理层 + 执行层
**激活判断**：决策需要 ≥ 2/3 共识才能推进，或复杂度需要多视角交叉验证。
非激活场景：简单是与否的决策、经验已知的常规操作。
## 触发短语（备选）
| 场景 | 示例 |
|------|------|
| 需要多视角决策 | 三角验证 triangulate |
| 方案选型争议 | 帮我决策 哪个方案好 |
| 复杂问题诊断 | 从多个角度分析 多维评估 |
## 幂等性保证
通过 `idempotency.py` 提供：
```python
from idempotency import IdempotencyGuard
guard = IdempotencyGuard(ttl_seconds=1800)
result, is_cache_hit = guard.execute_or_cache(
user_input,
executor_fn=lambda: orchestrator.run(user_input),
)
# is_cache_hit=True → 直接返回缓存，不重复执行副作用
```
## 状态机状态
| 状态 | 说明 |
|------|------|
| IDLE | 初始状态 |
| INPUT_VALIDATION | 输入校验中 |
| STRATEGY | 决策层定策略 |
| DISPATCH | 管理层拆解 |
| EXECUTE | 执行层并行 |
| REVIEW | 决策层审阅 |
| RENDER | 输出渲染 |
| DONE | 正常完成 |
| CANCELLED | 用户中断 |
| FAILED | 系统异常 |
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