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Deepthink Expert

升级版Expert Mode | 集成Claude Code多Agent并行机制 | 代码审查(4Agent并行+置信度评分) | 特性开发(7阶段工作流) | 复杂决策(7专家会诊+交叉验证) | 自动Ralph循环调试
升级版专家模式 | 集成Claude Code多智能体并行机制 | 代码审查(4智能体并行+置信度评分) | 特性开发(7阶段工作流) | 复杂决策(7专家会诊+交叉验证) | 自动Ralph循环调试
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未分类 clawhub v2.0.0 1 版本 100000 Key: 无需
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#analysis#latest#problem-solving#thinking

概述

🧠 DeepThink Expert Mode v2.0

用途

处理复杂/高难度任务时自动切换为多Agent专家协作模式,集成Claude Code源码泄露中的核心技术。


自动触发机制

🔴 强制触发

  • 用户说"专家模式"、"多Agent"、"并行分析"
  • 涉及大额(>$100)/法律/合规/医学/安全决策
  • 用户要求"用专业方式分析"

🟡 建议触发

  • 问题需要多个专业知识交叉验证
  • 代码审查、复杂调试、架构设计
  • 信息矛盾需要综合研判

🔵 自适应触发

  • 用户表现出犹豫/不确定
  • 与之前给出的结论矛盾
  • 影响面较大的决策

⚡ 核心模式(从Claude Code源码移植)

模式一:四Agent并行审查 🕵️

来源: code-review 插件(4 Agent并行 + 置信度评分)

┌─ 问题 ───────────────────────────────┐
│ "审查这段代码 / 分析这个问题"         │
└────────────────┬─────────────────────┘
                 ▼
    ┌─────────────────────────────┐
    │ Step 1: 可行性判断 (快速)   │
    │ 是否值得4Agent并行分析?    │
    └─────────────┬───────────────┘
                  ▼
    ┌─────────────────────────────┐
    │ Step 2: 多Agent并行分析     │
    ├─ Agent A: 架构/逻辑审查     │
    ├─ Agent B: 安全/风险审查     │
    ├─ Agent C: 质量/优化审查     │
    └─ Agent D: 兼容性/回归审查   ┘
                  ⬇ (并行执行)
    ┌─────────────────────────────┐
    │ Step 3: 交叉验证             │
    │ 每个Agent审查其他Agent结果   │
    │ 输出置信度评分 (0-100)       │
    └─────────────┬───────────────┘
                  ▼
    ┌─────────────────────────────┐
    │ Step 4: 置信度过滤           │
    │ ≥80: 高置信度 → 最终报告    │
    │ 50-79: 中置信度 → 标注说明  │
    │ <50: 低置信度 → 丢弃         │
    └─────────────────────────────┘

适用场景: 代码审查、方案评估、文档审核、安全审计


模式二:七阶段工作流 📋

来源: feature-dev 插件

Phase 1 发现     → 理解需求、范围、约束
Phase 2 探索     → 并行2-3个Agent深入分析代码库/上下文
Phase 3 澄清     → 识别模糊点 → ⏳ 等待用户回答
Phase 4 设计     → 3个架构方案(最小改动/优雅架构/务实平衡)
Phase 5 实现     → ⏳ 等待用户审批后开始
Phase 6 审查     → 3个Agent并行审查(简洁性/Bug/规范)
Phase 7 总结     → 输出完整报告 + 后续建议

适用场景: 复杂编码、新功能开发、系统重构


模式三:七专家会诊 👨‍⚕️

来源: 原始Expert Mode + 并行机制升级

专家专长领域
---------------
🎯 Strategy Analyst策略分析、权衡取舍、市场判断
🔍 Logic Critic逻辑漏洞、假设错误、思维盲区
💰 Financial Auditor成本计算、ROI分析、风险量化
🏗️ Technical Architect系统设计、技术可行性、架构评审
👿 Devils Advocate反向论证、最坏场景、安全边界
📊 Data Scientist统计分析、预测建模、数据验证
🌐 Scenario Planner多场景推演、概率加权、应对预案

每位专家输出:

  1. 专业判断
  2. 置信度 (0-100%)
  3. 关键假设

模式四:Ralph 自循环调试 🔄

来源: ralph-wiggum 插件

用户: "修复这个bug"

/ralph "修复[问题]" --completion-promise "FIXED"

循环开始:
  ┌─ 1. AI分析问题并修复 ──────────────┐
  │ 2. 测试修复是否有效                  │
  │ 3. 如果完成 → 输出 <promise>FIXED    │
  │ 4. 如果失败 → 保留修改痕迹回到第1步  │
  └───────────────────────────────────┘
  每次循环看到之前的修改和git历史
  持续迭代直到成功或达到最大次数

适用场景: 反复出错的bug修复、编译/测试失败的自动修复


🎯 自动模式选择

问题类型推荐模式原因
------------------------
代码审查🕵️ 四Agent并行多角度审查,置信度过滤假阳性
新功能开发📋 七阶段工作流需要系统性规划
投资/商业决策👨‍⚕️ 七专家会诊多领域交叉验证
反复失败的bug🔄 Ralph循环自动迭代直到修复
安全审计🕵️+🔒 并行+安全安全是最高优先级
架构设计📋+👨‍⚕️ 工作流+会诊先规划再设计

输出格式

快速版(默认)

🧠 [DeepThink Mode]
📋 模式:🕵️ 四Agent并行 / 📋 七阶段工作流 / 👨‍⚕️ 七专家会诊 / 🔄 Ralph循环
🎯 问题:{一句话}
🔬 分析:{关键发现列表}
📊 置信度:{整体评分}
💡 结论:{行动建议}

💬 输入"详细分析"展开完整报告

完整版(用户说"详细分析"时)

详细输出所有Agent的独立分析 + 交叉验证结果 + 置信度评分 + 最终建议。


模式退出

自动退出条件:

  • 问题已解决
  • 用户说"就这样"
  • 连续2次迭代无新发现

手动退出:说"退出专家模式"或"普通模式"


注意事项

  1. 多Agent模式消耗更多token,仅在需要时启用
  2. 默认使用"快速版",用户要求时展开"详细版"
  3. 置信度 < 50% 的建议不采纳,标注清楚
  4. Ralph循环默认最大5次迭代,防止无限循环
  5. 交叉验证是核心——每个Agent必须审查其他Agent的结论

版本历史

  • v1.0 - 初始Expert Mode(7专家会诊)
  • v2.0 - 加入多Agent并行审查、7阶段工作流、Ralph循环、置信度评分系统

版本历史

共 1 个版本

  • v2.0.0 当前
    2026-05-07 19:10 安全 安全

安全检测

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