把 Claude Code 变成推理引擎——claude-reasoning 让 AI 真会“想清楚”

大部分 Claude Code Skill 在干同一件事——多 agent 并行拼视角。但 claude-reasoning 走反路:不靠广度,靠 结构化深度。

它把”让 AI 想清楚”拆成 8 合同 + 8 阶段 + 5 模式 + 1 质量闸,由 Markdown 模板驱动 LLM 自己跑:分类→框定→分解→假设→验证→综合→评审→幻觉门→结论。每阶段有 schema 和校验,阶段间有界回退。

跟普通 multi-agent 的区别

大多模式:起 N 个 agent→并行聊→综合一次→收工。视角多但没结构化深度——没分解优先、没证伪搜索、没独立幻觉门、没验证器分离。

claude-reasoning 把推理当 合同驱动管线:verifier separation(生成分离)、bounded control-flow(有界控制流)、decomposition-first(分解优先)。回答不变长,但同一问题被反复打磨。

几个亮点

• DAG 是 LLM 读的,不是 Python 跑的——”图”是 Markdown 合同模板里的前向 DAG + 有界条件控制流,LLM 读合同执行,不依赖 LangGraph。纯 prompt 工程,零 Python 依赖。
• Stage 0 有界——最多 4 个 framing、选 2 个、迭代 1 次。避免框定阶段无限发散。
• 兼容 sequential-thinking——后者只是节点记录器不是 DAG 引擎;关 can_branch 只去掉分支可视化。
• 最后那道幻觉门独立——不参与生成,只拦截。

适合谁

受够 Claude Code 在复杂问题上”说一堆但逻辑稀烂”?这玩意值得一试。安装一行:

git clone https://github.com/okokjai/claude-reasoning ~/.claude/skills/claude-reasoning

不是 vibe coder 玩具,是给认真做推理工程的人准备的脚手架。

📦 GitHub: https://github.com/okokjai/claude-reasoning

GitHub: https://github.com/okokjai/claude-reasoning