deterministic-calc Skill
核心理念： 大模型擅长预测（猜），但不擅长确定性计算。本 Skill 将确定性计算固化为代码执行，避免模型"猜"结果。
🧠 问题背景
❌ 错误用法：让模型直接计算
用户：123456789 × 987654321 = ?
模型：（开始猜）大概是 121932631...（可能错）
✅ 正确用法：模型生成代码 → 执行 → 返回
用户：123456789 × 987654321 = ?
模型：（生成代码）print(123456789 * 987654321)
执行：121932631112635269
返回：正确答案
📦 安装
npx clawhub install deterministic-calc
🛠️ 可用函数
calculate(expression)
执行数学表达式计算。
参数：
expression(string): 数学表达式
返回：
{
"success": true,
"expression": "123456789 * 987654321",
"result": 121932631112635269
}
run_python(code)
执行 Python 代码并返回结果。
参数：
code(string): Python 代码
返回：
{
"success": true,
"stdout": "121932631112635269\n",
"stderr": "",
"exit_code": 0
}
run_shell(command)
执行 Shell 命令并返回结果。
参数：
command(string): Shell 命令
返回：
{
"success": true,
"stdout": "...",
"stderr": "",
"exit_code": 0
}
safe_eval(expression)
安全执行数学表达式（无代码注入风险）。
参数：
expression(string): 数学表达式
返回：
{
"success": true,
"result": 42
}
📝 使用示例
数学计算
from deterministic_calc import calculate
result = calculate("123456789 * 987654321")
print(result["result"]) # 121932631112635269
复杂计算
from deterministic_calc import run_python
code = """
import math
result = sum(i**2 for i in range(1000))
print(result)
"""
result = run_python(code)
print(result["stdout"]) # 332833500
Shell 命令
from deterministic_calc import run_shell
result = run_shell("ls -la /tmp")
print(result["stdout"])
⚠️ 安全说明
calculate()和safe_eval()是沙箱安全的run_python()和run_shell()可执行任意代码，需谨慎使用- 生产环境建议只暴露
calculate()和safe_eval()
📄 License
MIT