深度树Depth Tree方法论：unlazy如何把大任务拆到N层让AI智能体不再偷懒

深度树Depth Tree方法论unlazy如何把大任务拆到N层让AI智能体不再偷懒【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazyunlazy 是一款给 AI 智能体用的防偷懒技能Anti-laziness skill核心是深度树Depth Tree方法论把一个大任务拆分到 N 层让每个叶子任务都拿到整个任务的完整时间预算再用可执行的验收门Gates证明完成而不是听信 AI 一句自信的我做完了。一、为什么 AI 智能体会偷懒2025–2026 年的多项研究反复证实大语言模型面对长任务时倾向于提前截断、欠思考underthinking、过早宣布完成。项目在 README.md 中引用的研究共识包括再详细的多部分提示词模型仍会部分遵从、提前截断推理可能过早停止也可能想过头overthinking浪费算力长程迭代任务上被测智能体无一能端到端完整解决最好的也只通过约 14.8% 的检查点。这些失效模式不是提示词写得不够好而是需要显式结构 可执行验证来对抗。unlazy 不修改模型而是给智能体套上一层完成纪律。二、unlazy 是什么给 AI 智能体的完成纪律一句话概括它的闭环先写验收台账 → 执行审查过的检查 → 复核返回的工作 → 只报告证据支持的东西。环节做法 开始前从 templates/gates-leaf.md 复制出GATES.md验收台账 执行中任务拆到深度树叶子每片叶子各领一份账本✅ 验证时运行CHECK:命令退出码为 0 且输出匹配EXPECT:才算通过 汇报时重读原始需求重新测量所有数字不粉饰未完成的门安装门槛很低Node 16、零运行时依赖支持 Claude Code、Codex CLI 等主流智能体可通过 skills CLI 或直接把仓库 clone 到~/.claude/skills/unlazy仓库地址https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy详见 README.md 的安装章节。三、深度树把大任务拆到 N 层深度树完整规则在 references/method.md核心只有 5 条第 1 层就是请求本身只在真实的领域、组件或验证边界处拆分不为拆而拆每个叶子 一个完整交付物配明确的文件所有权OWNS:、依赖和验收门扇出前先定契约接口、命名、错误约定、谁拥有什么全部写进 templates/PLAN.md分支节点自带集成门子任务各自本地正确 ≠ 合起来正确用门和轮次控制投入停止条件是每个必需的门都有当前证据且又做一整轮改进却一无所获。拆多深才合适任务类型推荐形态单一功能、小范围 Bug、写文档浅树或单人账本多个可独立交付、需要新上下文的模块编排式深度树有真实集成边界的复杂构建更深的树但拒绝空层级凑数如果明确要求tree N但拆出来的是填充叶unlazy 会如实说明偏差改用最接近的诚实拆分——深度是手段不是承诺的算术。四、每个叶子都拿到全额时间预算这是深度树最有意思的设计拆得越深、叶子越多每个叶子都享有整个任务级别的时间预算与推理深度总投入随深度放大而不是先潦草跑一遍再回头补。每个叶子按四轮通过four passes工作定义在 SKILL.md完整实现交付物不留占位符和遗留部分专家重读以领域专家身份复查替换每个部分的廉价版本缺陷猎杀正确性、集成、可移植性、性能、证据缺陷发现即修低成本打磨重复直到一整轮改进毫无收获。一轮干净 所有门带证据 叶子真正完成。五、验收门 Gates让完成可以被测试unlazy 的另一个核心发明是验收门台账。最小格式示例- [ ] G1: 定价 fixture 渲染出预期档位 CHECK: node scripts/verify-pricing.mjs EXPECT: pricing verification passed EVIDENCE: pending规则简单而苛刻进程退出码为 0 且输出匹配EXPECT:门才算通过勾了框但证据仍是pending按未通过处理。完整格式、审批与安全边界见 references/gates.md 和 SECURITY.md。四级验证层次层层向上层级证明什么叶子自检捕捉普通不完整但仍是自我认证父级--reverify重新执行每个可运行门不信任旧证据分支集成捕捉局部正确但拼不起来可选 Stop Hook门未全过时阻止驱动者收工只扫描不执行本地完成 ≠ 集成完成必须从叶子向上验证根账本与契约清单都满足后才允许出报告。六、并行协作滚动调度与所有权声明当多个叶子可独立工作时unlazy 进入并行模式references/parallel.md所有权认领每个并发叶子必须声明互不重叠的OWNS:路径并成功认领防止两个智能体同时写同一批文件调度波launch wave一批 READY 叶子全部启动、记录句柄、封口后才开始等待从机制上杜绝启动一个、等一个的假并行滚动推进某叶子验证通过解除依赖立即启动新就绪的叶子不等无关任务诚实弃守门确实无法达成时记录ABANDON:并带原因以需要交接状态结束绝不伪装成完成。叶子状态机只有 5 种WAITING → READY → IN-FLIGHT → VERIFIED / ABANDONED完整驱动循环见 references/orchestration.md原生智能体调度契约见 references/dispatch.md。七、快速上手3 步跑起深度树触发/unlazy tree 5 refactor the payment module and verify every migration path检查node skill-dir/scripts/gate-check.mjs --status GATES.md—— 只解析、永不执行先读懂每条命令执行逐条审阅后--approve运行收尾用--reverify全量复核。小而单一的任务不需要树把 templates/gates-leaf.md 复制为GATES.md、替换所有占位符即可分支集成账本可用 templates/gates-node.md。注意力预算的纪律细节见 references/token-economy.md。八、研究依据与诚实的边界unlazy 基于 2025–2026 年关于模型懒惰、欠思考与过早完成的研究但项目方对边界非常克制研究支持失效模式真实存在并不证明 unlazy 带来固定提升。早期版本中无法复现的内部对比数字已被明确标注为设计历史而非基准保证可辩护的重跑协议见 research/validation-protocol.md。这种只报证据支持的内容的态度正是 unlazy 最值得新手记住的哲学把不完整暴露出来让完成可被测试✅。【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考