ModelMonkey 的思维方式

当 ModelMonkey 处理您的请求时，您可能会注意到对话中出现状态卡片。这些卡片表明 ModelMonkey 正在进行更深层的推理：

探索中... - ModelMonkey 正在分析您的电子表格结构
规划中... - ModelMonkey 正在将复杂任务拆解为步骤
验证中... - ModelMonkey 正在检查其工作的准确性

每张卡片在活跃时显示闪烁指示器，完成后显示勾选标记（若出现错误则显示错误图标）。您可以点击任意卡片将其展开，查看 ModelMonkey 的思考内容。

ModelMonkey 使用专门的推理模式（内部称为"子代理"）来更有效地处理复杂任务。每种模式针对特定类型的思维进行了优化：

探索（Explore） 在进行更改之前，分析您的电子表格以了解其结构。它会识别：

• 表格、标题和数据范围等关键元素
• 命名规范和格式模式
• 工作表之间的关系
• 您的电子表格的整体用途

规划（Plan） 将复杂请求分解为有序、可执行的步骤。它会考虑：

• 各项操作的先后顺序
• 操作之间的依赖关系
• 实现目标的最高效方式

验证器（Verifier） 对已完成的工作进行质量审查。它会检查：

• 完整性 - 所有请求的内容是否均已完成？
• 格式一致性 - 新单元格是否与现有样式匹配？
• 公式准确性 - 计算结果是否正确？
• 数据完整性 - 合计数是否平衡？
• 硬编码 - 是否存在应使用公式的硬编码值？

ModelMonkey 根据请求的复杂程度决定何时使用这些推理模式：

探索（Explore） 在以下情况下使用：

• 首次处理不熟悉的电子表格时
• 任务需要了解电子表格的结构时
• 您询问数据的组织方式时

规划（Plan） 在以下情况下使用：

• 任务需要进行 3 项或更多协调变更时
• 涉及多个工作表或数据范围时
• 操作顺序至关重要时

验证器（Verifier） 在以下情况下使用：

• 编写了复杂公式后
• 进行了批量数据更改后
• 涉及财务计算或关键数据时

对于简单的单元格操作，ModelMonkey 会直接处理，无需调用这些模式。

虽然 ModelMonkey 会自主决定何时使用这些推理模式，但您的提示语可以影响该决策。以下是常见的触发示例：

触发探索模式：

• "分析这个电子表格"
• "这些数据的结构是什么？"
• "这些工作表之间有什么关联？"
• "解释一下这个电子表格的用途"

触发规划模式：

• "开始之前先将任务拆解为步骤"
• "先告诉我你的计划"
• "这很复杂，请先制定计划"
• "带我了解一下你的执行方式"

触发验证模式：

• "验证你的工作"
• "检查公式是否正确"
• "审查你刚才所做的操作"
• "确保合计数正确"
• "再次检查是否有错误"

Example: After ModelMonkey creates a financial summary, you might say:

"Verify that all the formulas are correct and the totals reconcile"

ModelMonkey will then run a verification check and report any issues found.

当 ModelMonkey 验证工作时，它会生成一份涵盖多个类别发现的结构化报告：

完整性 - 请求的任务是否已完全实现？
格式 - 新单元格是否符合现有格式规范？
准确性 - 公式是否正确且逻辑合理？
平衡性 - 汇总计算结果是否平衡？
硬编码 - 是否存在本应使用公式的硬编码值？

每个类别显示勾选标记（通过）或具体发现的问题。

总体结论：

• 通过 - 所有检查均已通过，工作就绪
• 通过但有警告 - 存在可能需要关注的轻微问题
• 失败 - 存在需要处理的重大问题

Sample Verification Report:

[COMPLETENESS] All requested changes implemented
[FORMATTING] Warning: Row 15 uses different date format (MM/DD vs DD/MM)
[ACCURACY] All formulas verified
[BALANCES] All totals reconcile
[HARDCODING] Warning: Cell D12 contains hardcoded value, expected formula

Overall: PASS WITH WARNINGS

当验证发现问题时，您有以下几种处理方式：

对于警告： 逐一审查并决定是否需要采取措施。有些可能是有意为之的（例如，某个硬编码值本就是常量）。

对于失败： 在认为工作完成之前，请先解决这些问题。您可以让 ModelMonkey 修复它们：

• "修复发现的格式问题"
• "将该硬编码值转换为公式"
• "处理验证警告"

对于误报： 有时验证可能会标记实际上正确的内容。请运用您的判断力和领域知识进行甄别。

验证是一个有用的安全保障，但并非万无一失。对于关键工作，请始终运用您自己的判断力。