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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。
$ npx -y skills add EverMind-AI/Raven --skill build-interactive-explainers --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/build-interactive-explainersContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
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。
name: build-interactive-explainers description: "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。"
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。
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。
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](references/tool-profiles.md),领域模式读取[模式与检查](references/patterns.md)。
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`。
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”。
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 ceilin
One Surface, All Agents: Raven generates DAGs and orchestrates multiple specialized agents for complex tasks. Raven is the harness of harnesses, built for recursive self-improvement (RSI).
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Generate images via Nano Banana (Gemini 2.5/3.1 Flash Image) on OpenRouter. Use when the user…
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