agentsclimarketplace

Claude skill sansheng

Skill DQT-bit/claude-skill-sansheng

三省(sansheng)——多 Agent 并行调研工坊。把 OpenRouter Fusion API 的"panel + judge + 综合"多模型协作思路映射到 Claude Code 原生 Agent tool。 名字典故:曾子"吾日三省吾身"(独立反思)+ 三省六部(多部独立议事综合决策),三 = 推荐的 sub-agent 数。 方法论:spawn N 个 sub-agent 从互补角度并行调研 → 主 agent 做 Judge 交叉评审(标共识/分歧/缺口/独特观点)→ 综合输出敢下判断的结论。 当用户需要做"开放性研究、对比、评审、选型、风险盘点、跨领域调研"时使用。最终产出一份带共识/分歧/缺口标记的综合判断,以及可立即落地的下一步。 触发词包括但不限于:研究下 X、对比 X 和 Y、评审这个方案、X 的选型建议、X 有哪些风险、分析下 X、调研一下 X、X 和 Y 哪个更适合 Z、帮我看看 X 怎么选、X 方案有什么坑、三省一下 X、让三省看看。 即使用户只是丢一个开放性问题"应该 A 还是 B"、或要"全面看一下 X",只要任务有多个合理答案、需要多视角综合,都应该触发。 不要用于答案唯一的任务(bug 已定位、格式转换、单函数实现、删除冗余代码);不要用于用户在线等结果的实时迭代场景(spawn + 综合至少要 1-2 分钟);不要用于单页 web 查询能搞定的轻量问题。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add DQT-bit/claude-skill-sansheng

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

8.8 KB, ~2.9k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

三省 | 多 Agent 并行调研工坊

工坊规矩 「吾日三省吾身」——独立反思三遍胜过一遍想透。OpenRouter 在 DRACO benchmark 上把这事坐实了:Opus×3 + Opus judge 比 Opus 单跑高 +6.7pp提升的 3/4 来自"综合"环节本身,1/4 才来自模型多样性。意味着 sub-agent 即便都是 Claude 家族也能拿大头收益。但 Judge 阶段如果只投票多数赢,就把最值钱的产物(少数派的"我不知道")扔了。

参考:https://openrouter.ai/blog/announcements/fusion-beats-frontier/

接活:用户给的输入

用户通常给以下任意一种,足够明确就直接开始:

  1. 一个开放问题:「X 和 Y 哪个更适合 Z」/「X 选型」/「评审 X 方案」
  2. 一个研究对象:「研究下 X」/「全面看一下 X」
  3. 一个隐性研究需求:「帮我做 X 决定」(背后是需要先调研)

如果问题太窄("修这个 bug"),停手,告诉用户这不适合 Fusion,用单 Opus 跑更划算。

班规总纲

  • 拆角度异质 > 同质。三个都拍"成本"等于没拆。如果实在想不出三个互补角度,也好过单跑——但写综合时明说"角度同质,多样性贡献弱"。
  • 同条消息里发 3 个 Agent tool 调用。串行 spawn 就是花三倍时间装样子。
  • 每个 sub-agent prompt 自包含。它看不到主对话,要的 context 一并给。
  • 每个 sub-agent 都加硬约束:「不要凭记忆瞎编,查不到就说"未找到"」、「输出 ≤ 500 字」、「不要给"看情况"的废话结论」、「必须加载 web-access skill」(如需联网)。
  • Judge 阶段保留少数派。某个 sub-agent 老实说"查不到 / 无法验证"——这条不能被另两个 agent 的笃定数字淹没。这是 sub-agent 模式最值钱的产物。
  • 综合输出敢下判断。"看情况" / "需要更多信息" 是这个 skill 的最大失败模式。
  • 不要把 Judge 偷偷做成 Vote。Judge 的工作是对比、找空白、调和张力,不是数票。

第一步:拆角度(异质 > 同质)

针对用户问题,拆 3 个互补角度。常见模板:

任务类型推荐角度
技术选型任务质量 / 成本 / 实操集成
架构评审性能 / 可维护性 / 演进风险
方案对比优势面 / 劣势面 / 落地约束
调研类一手来源 / 社区实践 / 已知陷阱
决策类短期收益 / 长期影响 / 退出成本

第二步:并行 panel

Agent A (Explore):         角度 1(偏调研)
Agent B (Explore):         角度 2(偏调研)
Agent C (general-purpose): 角度 3(偏实操 / 需要更深的工具理解)

每个 sub-agent prompt 必须包含

  1. 明确的研究目标 + 完整背景(self-contained)
  2. 硬约束:不编、查不到就说不到、≤ 500 字、敢下判断
  3. 必须加载 web-access skill(如需一手来源)
  4. 输出结构提示(建议小标题 + bullet)

第三步:Judge 阶段

三 agent 全部回来后,按这个清单交叉评审:

维度怎么做
共识三家都点到的核心结论 → 这是可信的基线
分歧 / 张力各家结论差异 → 标 ⚠️ 待核实项
关键缺口谁老实说"查不到 / 无法验证" → 这条不能被淹没
独特观点某 agent 单独发现的硬事实 / 反直觉点
潜在错误凭印象写的数据 / 未引用一手来源的判断

第四步:综合输出

按这个顺序:

  1. 一句话敢下判断的结论
  2. 结构化对照表(决策维度 + 推荐)
  3. 老实标注待核实项 + 它们对结论的影响
  4. 可立即落地的下一步
  5. (可选但建议)元观察:这次得到了什么单跑拿不到的东西

第五步:落 Obsidian 知识卡(默认开)

调研一散就废了。综合输出完成后,主 agent 额外写一张 Obsidian 卡片到用户的 vault,让今天的调研三个月后还能搜得到。

默认 vault 路径~/Documents/Obsidian/三省研究/(用户可在主对话里改、或软链接到真 vault;不存在会自动建)。 文件名<YYYY-MM-DD>-<slug>.md(slug 从 topic 取,中文按拼音可选,留 8-12 字)。

卡片模板(严格按这个结构生成,留好 [[wikilink]] 占位让用户在 Obsidian 里手连):

---
type: research
date: {YYYY-MM-DD}
topic: {一句话主题}
tags: [{领域}, {方法}, 三省调研]
sources:
  - {一手 URL 1}
  - {一手 URL 2}
sub_agents:
  - {Agent A 角度}
  - {Agent B 角度}
  - {Agent C 角度}
---

# {主题}

> 一句话判断:{综合输出的那句话}

## 共识
- {三家都点到的核心结论}

## 分歧 ⚠️
- {差异 + 待核实项}

## 缺口(少数派的"我不知道")
- {谁说了"查不到/无法验证"——这条不能被淹没}

## 独特发现
- {某 agent 单独发现的硬事实 / 反直觉点}

## 下一步
- [ ] {可立即落地的动作 1}
- [ ] {可立即落地的动作 2}

## 元观察
{这次得到了什么单跑拿不到的东西}

## 相关
[[{相关概念 1}]] [[{相关概念 2}]]

硬约束

  • frontmatter 字段必须齐全(type/date/topic/tags/sources/sub_agents)——Obsidian Dataview 靠这些
  • sources 只放真的查过的一手 URL,没查过就留空数组 sources: []不要为了好看编 URL(同班规"少数派的我不知道"原则)
  • [[相关]] 占位用方括号,让用户自己在 vault 里连——自动猜的双链质量差,反而污染图谱
  • 文件已存在就在文件名后加 -v2 别覆盖(同 topic 多次研究是常态)

告诉用户卡片在哪:综合输出末尾加一行:

📝 已落 Obsidian 知识卡:<vault path>/<filename>.md(在 Obsidian 里搜 topic 或 tag 找到它)

已知陷阱

  • ❌ Sub-agent 拿到主对话的隐式上下文 → spawn 时务必给完整自包含 prompt
  • ❌ 串行 spawn(三次单独消息)→ 总耗时变三倍,并行收益归零
  • ❌ Judge 阶段简单"投票多数赢" → 丢掉少数派的不确定结论
  • ❌ 三个 sub-agent 角度同质(都是"成本")→ 多样性贡献为零
  • ❌ Sub-agent prompt 用"搜索"动词 → 把它锚定到 WebSearch,对反爬站点失效(参考 web-access skill 的论述)
  • ❌ 综合输出"看情况" → 等于没综合
  • ❌ 用户明显是"实时迭代"场景却强上 Fusion → 用户在等,1-2 分钟 spawn 时间会让他离开
  • ❌ Obsidian 卡片硬编"相关 [[X]]"自动双链 → 自动猜的链接质量差污染图谱,留空让用户手连
  • ❌ Obsidian 卡片 sources 凑数填假 URL → 同班规"少数派的我不知道"原则,没查过的就留空数组

实测案例

完整案例见 examples/openrouter-fusion-research.md——会话里现场跑过一次"OpenRouter Fusion API 在 Claude Code 工作流里何时值得用",Agent B 老实说"OpenRouter API 返回 Fusion 价格 -1,无法估算"——这条被保留进最终结论,验证了"少数派的'我不知道'是最贵的信号"。

一句话出师证书

Fusion 不是把同一个问题问三遍,是从三个互补视角各看一眼,然后保留少数派的"我不知道"。如果你的综合输出是"看情况",你没在做 Fusion,你只是浪费了三倍 token。


发现日期:2026-06-16 · 打磨日期:2026-06-17(按鲁班 Skill v1.0 思路)

What ships with it: 5 files

14.7 KB alongside SKILL.md

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.