North star
Two agent skills to keep a long-running AI agent from getting stuck: north-star (delivery-point self-correction hook) + moa (N+1 multi-model consultation).
npx -y skills add ele-yufo/unstuck --skill north-starAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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What its author says it does
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长周期迭代项目（数据竞赛/研究/月级重构）的"交付点自我纠偏"机制——PostToolUse hook 每次写交付标记文件时把 vision+结构化 state+失败清单注入 agent 上下文，防 tunnel vision / sunk-cost / context 压缩失忆；stuck 阈值 breach 时联动 moa skill 做多模型会诊。含 install 模板。Triggers：长项目 / 竞赛 / Kaggle / 天池 / leaderboard / 分数卡住 / agent keeps trying same thing / context keeps getting lost / 自我纠偏 / 反思机制 / north star / 防止钻牛角尖。
SKILL.md
2.7 KB, as published. Nobody here has run it
North Star — 长周期项目的交付点自我纠偏
给数据竞赛 / 研究 / 月级重构这类长周期迭代项目装一个机制：PostToolUse hook 每次写交付标记文件（如 docs/CHANGELOG.md）时，把 vision + 结构化 state（consecutive_null_count 等）+ 失败清单注入 agent 下一轮上下文，防 tunnel vision / sunk-cost / context 压缩失忆。不是银弹——只强制在交付点反思。
红线
- 只对长周期项目装：按意图判——用户声明是长项目（竞赛/研究/月级重构），或你从对话看到长周期信号（远截止日 / 迭代指标 / 多阶段）。别对一次性脚本滥装（<1 天、纯探索）。
- hook 只在写触发文件时触发：注入是"交付时刻"事件，不是每轮都灌上下文。
- stuck 阈值 breach → 跑 moa skill：
consecutive_null_count ≥ 阈值时升级到moa做 N+1 多模型会诊。两种模式：框架内卡住喂 STATUS+FAILED_ATTEMPTS；"框架本身错"（上方有断层档 / 多样尝试同收敛 / gate 脱钩）走换框模式，只喂原始题、不喂 STATUS（升级链见references/mechanism.md）。 - merge 进既有 settings.json：项目已有 hook 就合并 PostToolUse 段，别 clobber。
- 机制不让你聪明：只强制反思 + 防 amnesia。别吹成银弹，也别 gaming STATUS。
场景路由表
| 你要做的事 | 做什么 / read |
|---|---|
| 判断是不是长周期项目 / 何时装 | 靠对话意图判断；判据见 references/install.md |
| 用户要装 / 正在装 | read references/install.md（4 定制输入 + 写 5 文件 + merge settings + 测 hook） |
| 理解机制 / MoA 联动 / 排错 | read references/mechanism.md（hook 怎么工作 + stuck→moa 升级链 + 限制） |
| review 安装或用法是否合规 | read references/gotcha-gallery.md |
加载纪律
判断/装项目前按需 read 对应 reference（装 → install.md，排错 → mechanism.md，自审 → gotcha-gallery.md）。不要一次 read 全部。机制本身（hook 注入什么、自检问什么）由装到项目里的 NORTH_STAR.md 驱动，不在本 skill 正文重复。