CtrlK
BlogDocsLog inGet started
Tessl Logo

build-interactive-explainers

构建、改造或诊断由可执行模型驱动的交互解释器、计算器与仿真。适用于用户通过参数、状态、步骤或事件理解规律的任务;负责主型分路、reference model、独立 oracle、状态复现、表示忠实、学习任务、专业工具选择及限定 claim,不用于以外部数据分析、持续生产工作流或计分挑战为主的产物。

67

Quality

80%

Does it follow best practices?

Run evals on this skill

Adds up to 20 points to the overall score

View guide

SecuritybySnyk

Passed

No findings from the security scan

SKILL.md
Quality
Evals
Security

构建交互解释器与仿真

领域权责

本 Skill 拥有领域路由、模型与学习 claim、八个领域 gate、专业能力需求、claim ceiling 和失败返回; 任务契约、工具事实、authority/promotion、渲染、review 与交付语义沿用共享视觉底座。

本 Skill 保持介质中立。开工前锁定最终消费者、目标媒介或 renderer、输入设备、尺寸/观看条件、必须可达的状态和最终验收;介质由任务和真实消费环境决定,不因实现方便默认 HTML、浏览器外壳或固定画幅。最终像素、声音、触觉、打印、原生场景或可编辑文件只检查当前媒介实际承诺的通道。

只有最终消费者或合同交付明确为 Web 时,才加载 $build-polished-visual-frontends,由它补充 Web 技术栈、组件系统、响应式、DOM/CSS、浏览器交互与像素批评。非网页媒介不能用浏览器截图、Gallery iframe、HTML 查看器或 DOM 测试冒充目标消费者证据;浏览器只作为查看器时,必须回到目标 renderer、实体样张、原生应用、投影/打印环境或声明设备完成最终验收。

模型契约、生产计算、独立 oracle、实验状态、表示映射、学习任务和交付源是不同 concern。Reference model 与 production computation 拥有规则和结果 truth;表现层只消费带版本的权威 result/snapshot,拥有尺度、编码、布局、相机和交互映射,不能反向改写模型或以动画补出不存在的因果。每个 concern 只能有一个 authoritative owner,但不同 concern 可以由不同原生母版拥有;模型或结果 hash 改变时,相关表示与最终消费者证据全部 stale。截图、Viewer、导出和缓存只能是 derived output。

1. 先分路,再允许实现

先写一句:用户改变什么 → 模型执行什么 → 观察什么证据 → 最多能解释什么。

主型成立条件默认 claim ceiling
explainer操纵输入或步骤是为了理解、解释或迁移一条规律当前模型范围内的关系被可操作地揭示;不声称学习效果
calculator主要价值是从已验证输入得到结果,理解过程并非必要按声明模型计算结果;不声称时间过程、因果学习或现实预测
simulation状态依规则、时间、事件、随机或求解器演化,过程本身影响解释复现声明模型的演化;不等同真实系统或决策工具
game主要循环是挑战、计分、胜负、解锁或技巧表现路由到游戏领域;模型说明只能作为次要合同

外部观测数据的比较与发现路由到数据可视化;持续保存、协作和运营处置路由到产品工具;无需干预即可理解的固定关系路由到技术图解。文件是 HTML、SVG、Canvas 或 WebGL 不改变主领域。

2. 专业工具与 authority 接口

按 任务子型 → 所需能力 → Registry candidate → 选择理由 → 原生模型/语言 → authority concern → 使用证据 → 失败返回 选择工具。具体路由读取专业工具能力档案,领域模式读取模式与检查。

  • 先读取共享 Tool Registry;档案中的 candidate id 不是 availability 或 usage 证明。
  • 选定工具后,让其原生方程、构造图、状态模型、数据集、组件、管线或导出成为对应 concern 的作品语言,不只借一个控件后手写其余能力。
  • used 必须有依赖、解析版本、许可、真实调用、可编辑母版、重建/导出及当前 consumer/pixel 证据。
  • GUI、商业或当前不可执行的候选只记录 unavailable 或 human_handoff;不得模拟调用。
  • 自研前必须实际运行 capability probe;只有 fail 能证明能力缺口。unavailable 返回其他候选或 handoff。
  • 自定义只拥有已证明缺失的最小边界,并记录数据、交互、表示和导出的一致性证据。
  • 专业工具若必须写入才能形成 capability proof,Create/Edit 只可在用户授权 workspace 内操作隔离的“一次性验证副本”:记录输入 hash、最小真实操作、重开/重算、导出 hash 和目标消费者结果;不得写入 canonical master、替换当前交付或改变 canonical/promotion。Diagnose/Audit 一律零写入,不得为取得 proof 新建验证副本、改配置、重算缓存或制造新帧。Proof 与最终交付分别记录自身 hash;前者只回答被探测能力,不能自动晋升后者。

3. 八个领域 gate

每门按共享 gate schema 记录 trigger / inputs / actions / evidence_refs / claim_ceiling / failure_return。未知、未测和工具不可用不能写成 not_applicable。

G1 interactive.claim-route-locked

  • **输入与动作:**锁定受众、主型、一个主问题、干预、可观察证据、现实使用边界及禁止措辞。
  • **晋升证据:**claim card、主型判定和可完成任务;混合任务说明各 concern 的 owner。
  • **失败返回:**回到需求与主领域路由;不以增加控件掩盖类别冲突。
  • **Ceiling:**只能声称问题与类别已界定,不能声称模型有效。

G2 interactive.reference-model-passed

  • **输入与动作:**建立 reference model:来源/版本、方程或规则、变量与单位、初值/边界、假设、合法域、可信域、教学域和限制。
  • **晋升证据:**可追踪 model contract、量纲/规则核对、参数来源和风险分级;自行简化必须显式。
  • **失败返回:**回 G1 缩小 claim,或更换 reference model。
  • **Ceiling:**只能声称模型被明确且有依据地描述,不能声称生产实现正确或能预测现实。

G3 interactive.toolchain-authority-passed

  • **输入与动作:**为建模、生产计算、oracle、表示和交付选择最小工具链;为每个 concern 指定唯一 authority owner 和 derived edge。
  • **晋升证据:**Registry refs、选择记录、原生母版、tool-use 或 honest non-use、重建路径;适用时附 capability probe 与最小自定义边界。
  • **失败返回:**能力不合适回候选比较;环境不可用回替代或 human_handoff;owner 冲突回 authority graph。
  • **Ceiling:**只能按完整 tool-use evidence 声称所选工具实际拥有并执行对应 concern;不能据此声称模型或结果正确。

G4 interactive.computation-oracle-passed

  • **输入与动作:**先判断解析解、有限真值表或不变量是否足够;解析可得时优先解析,否则使用成熟求解器并增加收敛、残差、独立实现或权威 benchmark。
  • **晋升证据:**与生产核心职责独立的 oracle、reference vectors、边界/事件/误差测试和由 claim/risk 推导的容差。
  • **失败返回:**方程错回 G2;工具或离散路径错回 G3;生产实现错留本门修复。
  • **Ceiling:**只能声称当前实现于已测域和误差内忠实执行 reference model。

G5 interactive.state-replay-passed

  • **输入与动作:**按主型分离 draft、committed scenario、model events、result、playback 和 view state;只保留适用状态,并定义提交、事件排序、重置、序列化与重放。
  • **晋升证据:**state schema、transition/event table、同规格重放 trace、边界与错误恢复;墙钟只能推进结果游标。
  • **失败返回:**结果不同回 G4;状态所有权或工具集成错误回 G3;事件语义不成立回 G2。
  • **Ceiling:**只能声称声明场景在测试环境可确定复现,不能声称表示或学习任务成立。

G6 interactive.representation-fidelity-passed

  • **输入与动作:**把图形、公式、读数、表格、文字和替代表示逐项映射到同一权威 result/snapshot,并声明尺度、采样、插值、精度和不确定性;按已锁定媒介确定目标 renderer 与表现层 authority。
  • **晋升证据:**representation map、同快照抽查,以及在真正最终消费者中取得的关键状态证据和最终像素/最终输出。聚合或 well-mixed 标量不得画成局部方向、梯度、热点、轨迹或流场;这些编码必须由真实坐标场及分辨率支撑。
  • **失败返回:**数据错回 G4,时间/选择错回 G5,只有显示变换错时留本门。
  • **Ceiling:**只能声称已检查的表示忠实投影模型结果,不能提升模型或学习 claim。

表示层中的色条、边框、轨道、图标框、动画强调和背景场必须映射模型结果、view state、选择、尺度、 不确定性或学习关系;删除后理解路径与状态判断不变,就删除。视觉面积和运动强度按主要问题、干预和 结果风险分配,限制邻近受影响输出或控件,不复制成巨幅告示。CSS 只承担布局、排印、必要分隔、 真实反馈及成图裁切,不用渐变或伪元素制造与模型无关的“科学感”资产。

Web 开场若用生成背景建立解释世界,只在承担该职责的页面族使用;进入操作与证据区后,以同源资产、 编码、排印和交互延续,不重复铺图或套“背景图 + 半透明面板”。

G7 interactive.learning-task-passed

  • **输入与动作:**若存在学习 claim,按子型建立最小闭环:预测/候选 → 真实动作 → 过程与结果证据 → 解释 → 新条件复核;calculator 无学习 claim 时可有证据地 not_applicable。
  • **晋升证据:**完整任务 trace、同源解释、错误/边界/反例和迁移检查;自由探索或控件可点击不算闭环。
  • **失败返回:**目标不清回 G1,模型不足回 G2,证据关系错误回 G6。
  • **Ceiling:**作者自测只证明任务可执行;没有目标学习者证据不得声称学习发生或可迁移。

G8 interactive.domain-coverage-passed

  • **输入与动作:**从 claim/risk 生成状态空间,覆盖适用的基线、干预、边界、stress、非法、事件、重置/重放、异步、随机、降级与运动模式;不按固定样本数凑证据。
  • **晋升证据:**绑定当前 model/build/delivery hash 的 gate 汇总、目标媒介中的最新最终消费者证据、最终验收、已关闭 blocker 和 known limitations;Web 查看器证据不能替代非 Web 交付证据。
  • **失败返回:**直接回到首个失效的 G1–G7;保留不受影响的 authority 与已通过证据。
  • Ceiling:SELF_REVIEW_ONLY 最多支持其已覆盖的技术、计算、状态或表示同源协议 claim,不能冒充独立视觉质量、领域有效性或学习者验证。

4. Scoped claim 与 positive pool

  • internal-positive 与 externally-validated 分开;二者都只覆盖 promotion record 的 scope / positive_for / claim_ceiling。
  • externally-validated 要求每条 promoted positive claim 都有角色匹配、非作者、同 build hash 的独立 coverage;部分覆盖不能外推。
  • diagnostic 与 negative 通常使用 pool: none;局部 component/protocol 通过不能把 whole 晋升。
  • release、canonical、artifact lifecycle、work status、assurance 和 pool 保持正交;Gallery 选择不创造任何事实。
  • 更宽 scope、更高风险或更强现实措辞必须新建证据与 promotion record,不编辑旧记录扩张历史。

停止与交接

当适用的八门通过、每项 authority 与工具陈述可追踪、模型与表现层无反向依赖、最终消费者中的最终验收绑定当前 hash、claim ceiling 和已知限制明确时停止。缺少外部证据时降低 pool 或 claim,而不是虚构 pass;工具/授权不可达时交付明确 handoff,不以手写替代伪装完成。

Repository
EverMind-AI/Raven
Last updated
First committed

Is this your skill?

If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.