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研究 · 高级

已验证

自动化验证

- 已通过全部自动化关卡：结构校验、唯一性、HTTPS 与来源链接可访问、提示注入与安全扫描、审批步骤规则。
- 未记录起草模型。
- 第二模型审核：x-ai/grok-4.3（无严重或高危问题）。
- 简体中文译文：google/gemini-4-argon，由 openai/gpt-5.5 审核。
- 验证于 2026-10-17。
- 仅经自动化检查和 AI 审核，未经人工审核。[验证如何运作](/zh/usecases/verification/)

# 仿真环境技能自动学习与编目

引导仿真探索，编写可执行控制例程，并构建带索引的技能目录

[在 BotBento 中使用 ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=automated-simulated-environment-skill-learning-and-catalogin)复制提示词分享[Markdown](/text/zh/usecases/automated-simulated-environment-skill-learning-and-catalogin/index.md)[English](/usecases/automated-simulated-environment-skill-learning-and-catalogin/)

打开 BotBento。请将提示词粘贴到 Bot 中；不含任何预设配置。

- 你提问时触发接收目标探索任务
- 然后生成并优化控制代码
- 结果将已验证例程记录至库中

在仿真沙盒环境中运行开放式探索，以发现动作、编写可复用的程序化控制例程，并将已验证的行为编目到结构化参考数据库中，供未来的实验测试使用。

## 起步提示词

BotBento推荐

```
当分配了仿真目标时，分析当前状态变量并生成模块化控制脚本以实现该目标。通过终端执行代码，并监控运行时错误和环境信号。迭代修复缺陷，直至满足任务标准。在技能数据库中保存或更新例程之前，向用户展示已验证的脚本和执行轨迹以获取批准。为所有已验证的行为建立索引，并附带前提条件和预期结果。
```

复制

## 所用工具

终端数据库笔记

## 适用于

BotBento

## 标签

- embodied-ai
- simulation
- code-generation
- robotics

## 来源

[GitHub: \[Paper - Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models\](https://arxiv.org/abs/2305.16291)](https://github.com/MineDojo/Voyager)
GitHub · 已核查 2026-10-16

内容以我们自己的话概述。其中描述的任何结果均为原作者所述，并非 BotBento 实测。

由 AI 辅助自英文版翻译，并经自动审核模型检查。以英文文本为准。

作者：BotBento Editorial · 发布于 2026-10-16 · 更新于 2026-10-16 · [提交更正](/contact/)

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