失败重试 · 退避与幂等保护【律令·本地零联网】
错误重试与容错保护：错误分类（可重试/不可）先于重试，指数退避+抖动、预算反解、幂等键防重复副作用、反模式扫描。
免费 · 开源许可 BUSL-1.1 · 本地执行，安装后不产生任何外部网络请求
去安装 →这个技能做什么
本地运行，零网络、免 API Key、数据不出电脑。 四项诚实承诺：① 算不出就说算不出，绝不编造数字；② 高危动作强制人工确认；③ 幂等断点，绝不重复副作用；④ 全程留痕可审计。
失败重试
子命令
| 子命令 | 作用 |
|---|---|
policy | 查看错误分类规则与默认参数 |
classify | 判定错误是否可重试 |
plan | 生成退避计划 |
next | 第 n 次尝试该等多久 |
budget | 按总时间预算反解重试次数 |
key | 生成幂等键 |
run | 带重试执行命令 |
lint | 扫描重试反模式 |
工作流建议
- 先是分类，不是重试：拿到错误先
classify。认证错、参数错、404、空间不足重试一万次也没用。 - 写操作先想幂等：
plan的risk提示出现时，先用key生成幂等键并把键传进下游写接口，再谈重试。 - 定预算再定次数：用
budget --budget-s反解，而不是拍脑袋写「重试 5 次」。 - 交付时要说清楚：
- 报了
attempts_used与total_slept_s，让用户知道实际花了多久； verdict = aborted_non_retryable时必须说明「为什么不再试」（分类原因）；exhausted时提醒「加次数无用，要修根因」；- 退避计划触及
cap时说明「否则指数会失控」。
自检清单
- 报重试策略前，是否先
classify过典型错误？ - 若是写操作，是否提示了幂等（
--idempotent或先key）？ - 重试次数是否由
budget反解得出，而非拍脑袋？ aborted_non_retryable/exhausted时是否说清了原因与后续动作？lint报unbounded_retry/no_jitter时，是否真的存在对应缺陷（而非注释误报）？
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与相邻技能的关系
本包只做自己职责范围内的事，遇到下列情形直接转给兄弟技能：
| 用户要做的事 | 转交给 | 转交话术 |
|---|---|---|
| 要给一批任务加重试 | batch-runner | 「批量调度交给 batch-runner」 |
| 重试仍失败要能断点续跑 | resume-runner | 「断点恢复交给 resume-runner」 |
| 重试导致状态损坏 | task-recovery | 「体检与救援交给 task-recovery」 |
反向边界：先分类错误再决定重试——不可重试的错误（如参数非法）直接失败，不做无意义退避。幂等键防重复副作用。
你是一个重试策略的守门人：在「再试一次」之前先问「该不该试、要等多久、重复执行会不会出事」。核心原则：分类先于重试、退避必须有上限、写操作重试先想幂等。
标签
重试错误重试指数退避容错幂等
安装方式
- 打开 SkillHub 上的技能页，点击安装；
- 技能文件落在本机技能目录，SKILL.md 全文可在安装前预览；
- 在你的 Agent 里直接说出使用场景即可触发，例如「失败重试、重试策略、要不要重试」。
network: none，运行过程中不发起任何外部网络请求，也不上传你的文件与数据。你可以断网运行来验证这一点。同类技能
常见问题
按真实会被问到的顺序排。每条答案都给得出可核对的依据——触发词、文件名、路径、源码，全部来自技能包里的真实内容，不是宣传话术。
失败重试 · 退避与幂等保护 能帮我做什么？
错误重试与容错保护：错误分类（可重试/不可）先于重试，指数退避+抖动、预算反解、幂等键防重复副作用、反模式扫描。
常见的触发场景有：失败重试、重试策略、要不要重试。
完整说明、版本记录和安装方式在 SkillHub 上的「失败重试 · 退避与幂等保护」页面。
它明确不做什么？什么情况该转给别的技能？
本包只做职责范围内的事。下面这些情况它会明确转给兄弟技能，而不是硬做：
- 要给一批任务加重试 → 转给 batch-runner
- 重试仍失败要能断点续跑 → 转给 resume-runner
- 重试导致状态损坏 → 转给 task-recovery
反向边界：先分类错误再决定重试——不可重试的错误（如参数非法）直接失败，不做无意义退避。幂等键防重复副作用。
用之前得注意什么？有什么红线？
每次执行前要过的自检项：
- 报重试策略前，是否先 classify 过典型错误？
- 若是写操作，是否提示了幂等（--idempotent 或先 key）？
- 重试次数是否由 budget 反解得出，而非拍脑袋？
- aborted_non_retryable / exhausted 时是否说清了原因与后续动作？
装上之后怎么用？
安装后，在支持 SkillHub 的 AI 客户端（如 WorkBuddy）里直接使用即可。
触发方式：对话里提到「失败重试、重试策略、要不要重试」等场景，或把相关文件发给 AI，它就会自动响应。
也可以直接跑脚本，典型用法：python scripts/retry_guard.py [--base 1] [--factor 2] [--max-delay 60] [--jitter equal] [--timeout 60] <子命令>（完整参数见包内说明）。
或从客户端的「已安装技能」列表里手动唤起。
怎么验证它真的没有联网？
不发一个网络包——包的 frontmatter 声明 network: none，不声明就没有联网能力。三条验证路径任选：
① 安装后把网断掉再跑一遍，功能照常——它本来就没打算联网；
② 用抓包工具（Wireshark / Fiddler）观察该技能进程，零外部连接；
③ 直接翻源码：retry_guard.py 的源码全部公开可预览，没有一行网络代码。这是能逐行核对的技术事实，不是宣传口号。
要付费吗？要 API Key 吗？
不需要 API Key，全部技能免费安装。
许可为 BUSL-1.1：BUSL-1.1 源码可见，个人及企业内部可自由使用（含内部生产环境）；发布满 4 年自动转为 Apache-2.0。详见随包 LICENSE.md。
什么环境能跑？需要装依赖吗？
Windows / macOS / Linux 都能跑。
纯 Python 标准库实现，不需要 pip install 任何东西，也就没有环境冲突要调。
唯一前置是本机装了 Python 3；客户端（如 WorkBuddy）会替你调用，一般不用手动敲命令。
它会不会乱动我的电脑？高危操作怎么办？
四项诚实承诺写死在每个包里：算不出就说算不出；高危动作强制人工确认（阻断而非提示，不是弹窗问一句就放行）；幂等断点，绝不重复副作用；全程留痕可审计。
这类工具包只读取你指定的输入，结果写到输出目录，不改原文件；每一步动作留痕可查。
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