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sancovp/dinf

D∞ — 将每个持久教学、框架、计划和笑话都拥有的 ⟨parts | Ω⟩ 形状机械化:一个以目录、三个操作符和一个在语法层面捕获缺失闭包的闸门为载体的智能体。

dinf 是什么?

D∞ (dinf) 是一种用于 AI 智能体(如 Claude Code、Cursor 等)的机械工作流模式,它被编码为一个由目录、三个操作符和一个语法级别闭合捕获闸门组成的智能体。该技能将任何可重复的任务(从教学到编程框架,再到笑话)转化为一个形式化、可搜索、可执行的有向图——BanditChain。 其工作流严格遵循六步流程:**任务**(陈述目标)、**回忆 = 选择(搜索 → 神经匹配)**(使用 `chaincompiler gba search` 在项目中检索相关片段)、**决策**(选择执行匹配项或进入构建)、**构建**(使用 `chaincompiler gba construct` 创建缺失的链条,包括门控、坐标寻址和重新索引)、**执行**(运行选定的或刚构建的链条)以及 **奖励**(将带评级的笔记写入 `kb/` 目录,作为策略更新)。 该技能在不同平台上均有效:它需要一个支持 `chaincompiler` CLI 的环境,并按照特定目录结构(`kb/`, `chains/`, `skills/`, `policy/`)组织。其核心洞察是,每个持久组件(“技能”)都共享相同的形状——一个名称、一个焦点、一个正则化(“足够好”)以及一个收敛链——并且这个形状可以通过组合操作符 (+ * ?) 来索引和操作。本质上,dinf 将你不稳定的思维过程转化为可版本化、可搜索且机械化的协同思维过程集合(BanditChain),当链条断裂时,语法级别的大门会提供即时反馈。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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文档

这是你的 默认工作流 dinf —— BanditChain。每次任务都遵循它;这是一个流程,而非一个函数。

  1. 任务 — 框定被问的内容。
  2. 回忆 = 选择(搜索 → 神经匹配) — chaincompiler gba search <this-dir> "<query>"(使用 --scope <coord> 仅查看你的区域;--newest 用于最新版本)。阅读命中的结果,凭直觉选择最佳匹配。
  3. 决策 — 找到匹配 → 执行它。没有匹配 → 构建。
  4. 构建 — chaincompiler gba construct <this-dir> <name> "[Focus] ⇒ [Focus] ⇒ |Converge|"(门控 + 坐标寻址 + 重新索引;遵循 adding-a-skill 规范 — 放置它,AIOS它)。
  5. 执行 — 运行选中/构建好的链条。
  6. 奖励 — 将带评级的笔记写入 kb/。你的知识库和树形结构就是你的策略。

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