Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

grounded-research-benchmark

Perform triangulated cognitive research combining SQLite memory, GitHub 10k+ stars patterns, and ToT DAG benchmarking before critical architectural decisions. Automatically triggers subagent research escalation when confidence is low (<0.70). Keywords: research, benchmark, github, memory, triangulation, grounding, best-practices, escalation

The English summary is being prepared. Showing the original description.

Works withGitHub
See how to install

Files included (1)

  • SKILL.md4.3 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

Grounded Research & Cognitive Benchmark Skill

1. Overview & Philosophy

Khi đối mặt với một bài toán kiến trúc mới, công nghệ lạ, hoặc khi độ tin cậy thấp, Agent KHÔNG ĐƯỢC PHÉP ĐOÁN MÒ (Zero Guesswork / Zero Hallucination). Skill này quy chuẩn hóa quy trình Cognitive Triangulation: $$\text{Kiến Trúc Tối Ưu} = \mathcal{F}(\text{Kinh Nghiệm Nội Bộ SQLite},\ \text{Mẫu Chuẩn GitHub 10k+},\ \text{Ràng Buộc Thực Tế Của Dự Án})$$


2. Trigger Conditions

Kích hoạt skill này khi:

  1. Thiết kế hoặc thay đổi kiến trúc quan trọng (Database schema, State Machine, Caching, IPC, Subagents).
  2. Tác vụ có độ bất định cao (Confidence Score < 0.70).
  3. Đã thử sửa lỗi 2 lần liên tiếp (failureStreak >= 2) nhưng test vẫn thất bại.
  4. Tích hợp thư viện mới chưa có trong codebase hiện tại.

3. Mandatory 5-Phase Execution Protocol

Phase 1: Internal Memory Recall (Đọc SQLite không tràn context)

  1. Gọi kilo_memory_report hoặc đọc các gợi ý tại Gate 1 để lấy danh sách:
    • Các memory_facts đang có hiệu lực.
    • Các bài học kinh nghiệm (learning_reflections) của các session trước.
  2. Trích xuất các cạm bẫy đã được ghi nhận (wrongPathsEncountered) để không lặp lại.

Phase 2: External Grounding & Low-Confidence Escalation

  1. Đánh giá sơ bộ độ tin cậy (Confidence Evaluation):
    • Nếu chưa nắm rõ thư viện / API, BẮT BUỘC kích hoạt Research Subagent (invoke_subagent với role research).
    • Subagent tra cứu GitHub (Repo 10k+ stars), tài liệu llms.txt, và AST Signatures trong sandbox riêng.
    • Trả về bản tóm tắt tinh hoa (< 500 tokens) cho Agent chính, tránh làm nổ context window.

Phase 3: Cognitive Triangulation & Atomic Persistence (Gate 2)

  1. Gọi kilo_triangulate_research với:
    • internalMemoryLearned: Bài học cũ từ SQLite.
    • externalGroundingPatterns: Mẫu thiết kế chuẩn từ GitHub.
    • dagOptions: So sánh cụ thể ít nhất 2-3 phương án:
      • Option A: Cách cũ trong DB (hoặc giữ nguyên hiện trạng).
      • Option B: Porting nguyên mẫu từ GitHub.
      • Option C: Tích hợp tinh hoa (Triangulated Synthesis) tối ưu cho dự án.
    • chosenOption: Phương án được chọn kèm lý do.
    • confidenceScore: Điểm tin cậy [0.0 - 1.0]. Nếu < 0.70, tool tự động kích hoạt cờ cảnh báo Research Escalation.
  2. Gọi kilo_grill_plan để phản biện rủi ro Adversarial Red-Team (Inversion, Simplification, Blast Radius).
  3. Gọi kilo_benchmark_solution để so khớp với chuẩn công nghiệp.

Phase 4: Grounded Surgical Implementation (Gate 4)

  1. Áp dụng problem-solving/defense-in-depth (Validation ở 3 tầng: Input, Logic, State/Persistence).
  2. Giữ nguyên tắc engineering/clean-code (Không wrapper rác, không log debug thừa thãi).
  3. Kiểm chứng thực nghiệm bằng test suite và Playwright E2E.

Phase 5: Self-Evolution & Skill Synthesis (Gate 5)

  1. Gọi kilo_record_reflection để lưu bài học thành công và cạm bẫy đã tránh vào SQLite.
  2. Gọi kilo_remember_fact để ghim quy tắc kiến trúc mới vào memory_facts.
  3. Nếu phát hiện một giải pháp kiến trúc có giá trị tái sử dụng cao, gọi kilo_synthesize_skill để tự sinh SKILL.md mới.

4. Fallback & Guardrails Matrix

  • Offline / Air-gapped Fallback: Khi không có kết nối internet, chuyển sang tra cứu Local Repomix AST Map + 178 kỹ năng có sẵn trong Kilo-Kit.
  • Loop Circuit Breaker: Nếu cùng một file bị sửa đổi 3 lần liên tiếp mà test vẫn không pass, ngắt mạch và gọi kilo_trace_root_cause 5-Whys.

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

2D game development principles. Sprites, tilemaps, physics, camera.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

3D game development principles. Rendering, shaders, physics, cameras.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

Create aesthetically beautiful interfaces following proven design principles. Use when building UI/UX, analyzing designs from inspiration sites, generating design images with ai-multimodal, implementing visual hierarchy and color theory, adding micro-interactions, or creating design documentation. Includes workflows for capturing and analyzing inspiration screenshots with chrome-devtools and ai-multimodal, iterative design image generation until aesthetic standards are met, and comprehensive design system guidance covering BEAUTIFUL (aesthetic principles), RIGHT (functionality/accessibility), SATISFYING (micro-interactions), and PEAK (storytelling) stages. Integrates with chrome-devtools, ai-multimodal, media-processing, ui-styling, and web-frameworks skills.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

Use when implementing or managing persistent, hierarchical memory systems for AI agents. Covers cross-session state, fact supersession, and self-managed memory tools to enable long-term recall and adaptive agent behavior.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

Use when monitoring, tracing, or debugging agentic workflows in production. Keywords: observability, tracing, OpenTelemetry, Langfuse, latency, token cost, loop detection, telemetry.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

Use when building self-correcting retrieval systems for AI agents. Keywords: RAG, retrieval, Corrective RAG, Self-RAG, query decomposition, reranking, hallucination, grounding.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

VoDaiLocz/kilo-kit-mcp28Updated Sep 13, 2026

See all skills by VoDaiLocz

Report a problem with this skill