do-and-judge
作者 NeoLabHQdo-and-judge 技能通过子代理执行步骤、独立评审和基于重试的验证来完成单个任务，直到通过或达到最大重试次数。对于需要明确验收标准、隔离执行，并且比通用 prompt 更少猜测的 Workflow Automation 场景，适合使用 do-and-judge。
这个技能评分为 78/100，说明它是目录用户寻找“执行 + 验证”结构化工作流时的可靠候选。仓库提供了足够的运行信息，能帮助理解何时使用以及它的运作方式，但在降低配置和使用不确定性方面，仍缺少一些能提升落地效率的辅助材料。
- 触发场景和工作流非常清晰：明确用于单个任务，包含实施、独立评审，并会一直重试直到通过或达到最大重试次数。
- 代理协同能力较强：meta-judge 与 judge 的循环、并行分发以及反馈重试模式，有助于减少代理的自我确认偏差。
- 运行结构比较完整：有效的 frontmatter、较长的正文、多级标题，以及多种工作流/约束信号，都表明它是实际的流程内容，而不是占位文本。
- 没有提供安装命令、支持文件或参考链接，用户只能依赖 `SKILL.md` 本身。
- 摘录内容显示存在较强的编排约束和截断情况，这可能让该技能显得更脆弱，或在更复杂的代理环境中不易调整。
do-and-judge 技能概览
do-and-judge 的作用
do-and-judge 技能是一种面向工作流自动化的单任务执行模式：它把工作交给实现子代理，单独生成一套 judge 评估标准，然后在结果通过或达到重试上限之前持续重试。它最适合那类质量取决于外部验证、而不只是一次性生成的任务。
适合谁使用
当你需要一个 agent 完成有明确边界、且验收标准可衡量的任务时，适合使用 do-and-judge，例如重构、代码修改或结构化内容变更。如果你希望减少自我审查、在输出被接受前增加独立检查，它会是很合适的选择。
它为什么更突出
do-and-judge 技能的核心价值在于角色分离：编排器本身不直接做任务，实现代理在全新的上下文里工作，而 judge 则按照专门的规范进行评估。这种设计能减少盲区，也让 do-and-judge 在正确性比单纯速度更重要时，值得安装。
如何使用 do-and-judge 技能
do-and-judge 的安装与设置
先把 do-and-judge 技能安装到你的 skills 工作区，然后先打开 SKILL.md，因为这里写着运行规则和控制流。快速过一遍仓库时，也应先读 SKILL.md；这里没有可依赖的辅助脚本或支持目录，所以 skill 文件就是唯一的事实来源。
把模糊需求变成可执行输入
do-and-judge usage 模式最适合处理范围明确、可测试、并且有清晰完成线的任务。不要只说“改进这个模块”，而是提供：
- 精确的目标文件或组件
- 期望达成的结果
- 不允许改变的约束
- 通过/失败条件或预期行为
一个有力的提示示例：Refactor the UserService class to use dependency injection without changing public method names; verify that all existing tests still pass and that constructor wiring is explicit.
推荐工作流
实用的 do-and-judge guide 可以这样走：先定义任务，让实现代理独立工作，生成 judge 评估标准，再根据该标准检查结果，只有在出现明确失败时才重试。这个工作流是为 do-and-judge for Workflow Automation 设计的，目标是可控执行，而不是开放式头脑风暴。
仓库里要重点看什么
先读 SKILL.md，重点看流程、关键约束和重试阈值。尤其要注意任务范围、上下文处理和红旗警示这些部分，因为它们决定了编排器是否会正确执行。如果你要把这个 skill 适配到别的技术栈，先把这些规则映射到你自己的工具链上，再拿真实任务去用。
do-and-judge 技能 FAQ
do-and-judge 比普通提示词更好吗？
对于简单请求，不一定。普通提示词更快。do-and-judge 更适合需要任务被实际实现、并且要独立验证的场景，尤其是在第一次答案很可能漏掉边界情况或偏离需求时。
这个技能适合新手吗？
适合，只要你能把任务描述清楚。主要门槛不是语法，而是要提供足够的任务上下文和验收标准，让 judge 不用猜也能评估输出。
什么时候不该用 do-and-judge？
不要把 do-and-judge 用在开放式探索、松散构思，或那些很难定义成功标准的任务上。当你希望编排器直接编辑文件或运行工具时，它也不太合适，因为这个 skill 的设计核心就是角色分离和验证。
它如何融入 Workflow Automation？
它最适合作为更大自动化系统中，单个有边界任务的控制层。如果你的工作流本来就有明确检查，这个 skill 能通过结构化 agent 循环增加价值；如果你的工作流没有验收标准，judge 这一步就会过于模糊，帮不上忙。
如何改进 do-and-judge 技能
给 judge 更好的标准
最大的质量提升来自更强的评估输入。使用 do-and-judge 时，要用可观察的方式说明什么叫“好”：必需行为、禁止变更、覆盖率目标、格式约束或兼容性规则。标准越具体，judge 越不容易放过一个薄弱结果。
降低常见失败模式
最常见的失败是范围定义不清。如果任务太宽，实现代理可能会优化错方向，而 judge 只能在很后面才发现。另一种失败模式是隐藏约束，比如向后兼容、命名规范或环境限制，所以要一开始就写明，而不是指望重试循环自己推断出来。
针对首次输出做迭代
如果第一次运行没有达到预期，不要只是重复同一个任务。把 judge 的具体失败点反馈回去，收紧验收标准，删掉含糊表述。对于 do-and-judge usage，第二次尝试应该比第一次更窄、更容易测试。
在重跑之前先提升适配度
如果你要把 do-and-judge 适配到另一个仓库或 agent 技术栈，先让编排规则和你的工具链对齐。检查你的环境是否真的支持隔离实现、独立评审和有边界的重试；如果不支持，不要硬套这个模式，直接简化会更稳妥。