RailRun

本 Skill 的核心思想是：

将大语言模型 Agent 作为“单步执行解释器”使用，而不是作为自主规划器使用。

在给定流程后，Agent 通常会根据上下文自行思考、规划。这种方式灵活，但在确定性要求极高的场景中，容易出现流程漂移、误判、或其它不符合预期的执行。

本 Skill 采用相反的控制模型：

执行流由 next_step 工具掌控
流程被 next_step 对 Agent 渐进式披露（每次一步）
Agent 每次只执行当前看到的步骤
执行完成后，再次调用 next_step 获取下一步

因此，流程安全性不是建立在 Agent “自觉不乱来”之上，而是建立在：

Agent 看不到未来步骤；
next_step 掌控执行游标；
状态机决定下一步；
协议校验阻断非法推进。

本 Skill 的本质是：

用 next_step 替代 Agent 的流程规划能力。
用渐进式披露替代完整上下文暴露。
用状态机控制替代提示词约束。

核心目标是：

在严谨复杂、不能乱跳步骤的流程中，让 Agent 只能执行当前步骤。Agent不知道、不能决定、也不应预期流程在未来什么时候走到哪里。

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中文编码环境

为避免中文输出乱码，python需要加上 -X utf8 参数

快速开始

Prompt 标准写法：

/RailRun {{procedure_name}}
[可能的补充信息]

说明：以下命令默认在 next_step.py 所在目录执行（CLI 入口文件）。

1. 启动并初始化 session：

把收到的 procedure_name 直接作为参数传入：

python [-X utf8] next_step.py --procedure <procedure_name>

2. 获取下一步（把 <session_id> 替换成上一步返回的 session）：

python [-X utf8] next_step.py --session <session_id> [--branch-value true|false]

（如果上一步的返回值里要求了回传分支值，调用时需要参数branch-value）

3. 停止 session：

python [-X utf8] next_step.py --session <session_id> --shutdown

4. 步骤回溯（让下一次的“获取下一步”从指定步骤重新开始）：

python [-X utf8] next_step.py --session <session_id> --step-index <step_index>

（“获取下一步”的返回结构中包含 "step_index" 字段。它充当了步骤的历史游标。）

硬约束（必须遵守！）

• 禁止读取用--procedure指定文件、或者扩展名是 .arp 的文件的内容！这样的文件只能在 next_step 的返回值里逐步披露！禁止任何形式的提前泄露！
• 在同一 session_id 上，一次循环只允许发出 1 条 next_step 命令，必须等待返回的指令，然后执行指令，结束再发下一条（阻塞式）。严禁使用并行工具同时发 next_step。
• 严禁“抢跑”：看到 Step 后不执行步骤内容，直接继续调用。
• 无视输出长度限制，完整输出，禁止在上下文内容很长时擅自精简输出。

输出内容

• 隐藏内部控制信息：next_step 的调用与返回内容属于运行时内部控制信息，初始化/停止 session 这些也属于运行时内部控制信息，不需要被用户看到，可以隐藏在思维链中。
• 展示分析执行过程：next_step 返回的 instruction 需要被 Agent 分析并执行。请向用户展示每次的分析执行过程（除非属于内部控制信息），禁止隐藏在思维链中。

补充规则

• branch_value 必须由 Agent 根据“已执行结果”自行给出；while True 这类条件直接回传 true；for 由 runtime 通过 For 节点自动推进，不需要 Agent 回传循环条件。
• 默认必须自动跑到终态：持续执行直到 Finished 或 HumanInterferenceRequest。