unlazy 是做什麼的?
針對 AI 代理的抗懶惰技能。核心:深度樹方法,將任務拆分 N 層,並賦予每個葉節點完整任務的時間預算,讓努力隨深度倍增。基於 2025-2026 年關於模型懶惰、思考不足與過早完成的硏究。
針對 AI 代理的抗懶惰技能。核心:深度樹方法,將任務拆分 N 層,並賦予每個葉節點完整任務的時間預算,讓努力隨深度倍增。基於 2025-2026 年關於模型懶惰、思考不足與過早完成的硏究。
Leonxlnx/unlazy 是一個專為 AI 代理(如 Claude Code、Cursor、Codex)設計的「抗懶惰」技能,旨在解決模型在複雜任務中表現出的懶惰、思考不足與過早完成問題。其核心機制為「深度樹方法」(Depth Tree method):將任務遞迴拆分為 N 層子任務,並讓每一層的葉節點繼承整個任務的完整時間預算,使得總努力量隨深度呈指數增長。此方法基於 2025-2026 年的最新研究,能有效迫使 AI 代理在每個子任務中投入更深入的推理與驗證,避免跳過關鍵步驟。支援主流代理平台(例如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex),並可透過簡單的提示整合。對於需要高品質、多層次驗證的開發工作(如程式碼審查、複雜架構設計)特別有用。實作方式通常是嵌入到系統提示或技能檔案中,引導代理以遞迴方式執行任務並在每個層級進行自我檢查。
npx skills add Leonxlnx/unlazy針對 AI 代理的抗懶惰技能。核心:深度樹方法,將任務拆分 N 層,並賦予每個葉節點完整任務的時間預算,讓努力隨深度倍增。基於 2025-2026 年關於模型懶惰、思考不足與過早完成的硏究。
Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.
Obra superpowers agent skills.
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.