TashanGKD/cognitive-os

# 认知问答 Skill（Cognitive Ask）

> 严格基于用户自己的认知文档（L0/L1/L1.5/L2）回答问题。
> 铁律：**不引入外部观点，不补充用户没有说过的内容，只用用户自己的文字和思考。**

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L0_brain_map.md` | 整个K-object体系的入口索引：各L1文档的主题/位置/版本；扫描找相关K-objects |
| **D3 规范参考** | `.cursor/rules/knowledge-integrity-rules.mdc`（R2 NO_FABRICATION + R3 READ_FIRST）| R2：不引入用户文档中没有的观点；R3：先读相关文档再回答，不凭印象 |
| **D4 运行时数据** | `L0_大脑总地图.md` + 根据问题确定的相关L1/L1.5/L2文档 | 先扫描L0找相关文档，再读相关文档后回答 |

# cognitive-associate（联想 / 启动效应等效）

> **对应认知活动**：启动效应（Priming）——给定一个概念，自动激活语义相邻的概念网络，找到你可能没想到的关联
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：前意识→显性（启动是无意识的，结果呈现是显性的）
> - 脑网络：DMN（自由联想）+ SN（相关性检测）
> - 记忆系统：语义记忆（L1）的扩散激活
> - 执行功能：转换（在不同概念节点之间跳转）
> - 双系统：系统1（模式匹配，快速）
>
> **理论依据**：Collins & Loftus (1975) 扩散激活理论；Meyer & Schvaneveldt (1971) 启动效应实验
>
> **实现定位**：能力层工具函数（不是对话层Skill）

# cognitive-attend（认知信号检测 / 突显网络 SN 等效）

> **对应认知活动**：突显网络（Salience Network）的信号检测——识别对话内容中「值得深入处理」的认知信号，主动路由给对应的 Skill。
>
> 人类大脑在处理日常输入时，SN 负责过滤：哪些信息应该引起注意？哪些需要从「背景」切换到「前景」处理？这个 Skill 模拟这个过程——让你不会遗漏隐藏在普通对话中的重要认知材料。
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：前意识→显性（自动检测，结果呈现给用户选择）
> - 脑网络：SN（检测不确定性/新颖性/重要性）
> - 记忆系统：无直接写入（信号放大器，不产生独立记录）
> - 执行功能：抑制（阻止忽略重要信号）
> - 双系统：系统1（快速模式匹配）
>
> **理论依据**：Corbetta & Shulman (2002) 双网络注意模型；Menon & Uddin (2010) SN中枢角色

# cognitive-background-synthesizer（后台认知合成 / DMN等效）

> **对应认知活动**：默认模式网络（DMN）——大脑空闲时自发做的跨话题后台合成、远距联想、洞见生成。人类的很多「灵光一闪」发生在非专注状态，这个Skill模拟这个过程。
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：隐性（用户不参与，后台自动）
> - 脑网络：DMN（默认模式网络，后台合成主导）
> - 记忆系统：情节记忆（L2/L3）跨时间的模式提取
> - 执行功能：无（自动化关联分析）
> - 双系统：系统1（自动模式匹配）→ 结果供用户用系统2评估
>
> **理论依据**：Buckner et al. (2008) DMN综述；Christoff et al. (2016) 心智游走与创造性思维；Kounios & Beeman (2014) 顿悟神经机制
>
> **调用方式**：后台脚本，每3天执行一次（headless模式）

# cognitive-calibrate（置信度校准 / 元认知置信度监控）

> **对应认知活动**：元认知的置信度校准——追踪🟡AI生成内容是否事后得到验证，防止「自我确认偏误」导致未验证的推断长期被当作事实
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：显性（需要用户参与确认）
> - 脑网络：CEN（目标导向的检索与判断）+ SN（不确定性检测）
> - 记忆系统：语义记忆的准确性评估
> - 执行功能：监控（Monitoring），是元认知的核心成分
> - 双系统：系统2（需要主动评估，不能自动化）
>
> **理论依据**：Flavell (1979) 元认知监控；Dunning & Kruger (1999) 元认知准确性；Nelson & Narens (1990) 置信度监控框架
>
> **调用时机**：

# 碎片捕捉 Skill（Capture Fragment）

> 把用户随时产生的碎片想法，经过关卡A（新洞见判断）后，结构化写入L2碎片层，并更新索引和系统日志。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1_knowledge/formal_spec/self_evolving_agent_spec.md` | 层1：K-object定义（编码陈述性事实的知识对象）；层2：D_op.create（对象应存在但不存在）；层7：完备题库维度——对象类型 × 操作类型 × 关系类型 |
| **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | 碎片写入规范：命名格式/存放位置/索引更新要求 |
| **D4 运行时数据** | `cognitive/L2_fragments/fragment_index.md` + `L0_大脑总地图.md` | 当前最大碎片ID（F-XXX）+ 整体认知体系地图（确定碎片归属域）|

# 一致性验证 Skill（Cognitive Consistency Check）

> 基于 `维护协议_自洽规范.md` 的C1-C10条件，对认知结构做完整验证。
> 发现问题后立即修复，不允许「知道有问题但先放着」。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1_knowledge/系统架构思维维度/自进化智能体系统形式规范_v1.0.md` | 层3：C2关系显式化（对象间依赖必须声明）；层4：RelType（structural/uses/invokes/verifies/mentions）|
| **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | C1~C10完整一致性条件（本 Skill 的执行依据）|
| **D4 运行时数据** | 所有L1文档 + `L1.5底层原则库.md` | 被验证的K-objects（需要全量扫描）|

# cognitive-consolidate（记忆巩固 / 睡眠期巩固等效）

> **对应认知活动**：睡眠期记忆巩固（海马体→皮层长期存储）——定期将积压的L2碎片批量整合进L1，完成情节记忆→语义记忆的转化
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：隐性（用户不参与，后台自动）
> - 脑网络：DMN（离线加工，记忆重激活）
> - 记忆系统：情节记忆→语义记忆的转化（海马体→皮层）
> - 执行功能：无（自动化批处理）
> - 双系统：系统1（自动批处理，不需要有意识的决策）
>
> **理论依据**：Stickgold (2005) 睡眠依赖性记忆巩固；Wilson & McNaughton (1994) 海马体重激活；McClelland et al. (1995) 互补学习系统理论
>
> **调用方式**：后台脚本，每7天执行一次（headless模式）

# cognitive-creative-synthesis（创造性发散 / DMN+CEN协同等效）

> **对应认知活动**：高创造力状态——DMN（自由联想）与 CEN（目标维持）协同激活，产生远距联想（Remote Associates）
>
> **认知五维坐标（COG-TAX）**：
> - 意识程度：显性（用户主动参与，选择有价值的方向）
> - 脑网络：DMN（发散/联想）+ CEN（目标约束/收敛）协同
> - 记忆系统：语义记忆（L1）跨维度的随机激活
> - 执行功能：转换（在不同概念框架之间切换）
> - 双系统：系统1（快速联想生成）→ 系统2（用户评估筛选）
>
> **理论依据**：Mednick (1962) 远距联想理论；Beaty et al. (2016) 高创造力者 DMN-CEN 协同；Wallas (1926) 顿悟四阶段（酝酿→豁朗）
>
> **⚠<U+FE0F> 特别设计说明**：本 Skill 刻意在发散阶段**豁免 P1「验证优先」约束**——创造性阶段的价值在于暂时松开验证要求，先生成所有可能性，再由用户系统2筛选。收敛时恢复正常验证流程。

# 每日汇报 Skill（Daily Briefing）

> 秘书向老板汇报：整合所有积压的信息，生成结构化汇报，并主动提问不确信的地方，帮助用户高效恢复上下文并做出今日决策。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L0_brain_map.md` | 认知体系全景：各L1文档状态、L2碎片积压情况、当前体系健康度 |
| **D3 规范参考** | — | 本 Skill 为只读查询，无修改操作，无需规范参考 |
| **D4 运行时数据** | `cognitive/L3_logs/system_log.md` + `L2碎片整合索引.md` + `logs/task_log.md` | S-objects历史（已发生了什么）+ G缓冲区状态（积压了什么）|

# 矛盾检测 Skill（Detect Contradiction）

> 识别认知结构中的逻辑矛盾，基于L1.5更高层原则提出消解方案，确保知识体系保持自洽。
>
> **认知根（L1.5 P15 共性优先）**：当检测到多个文档存在相似矛盾时，优先识别共同根因，生成统一消解方案；而非逐个矛盾单独处理。

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## 激活后立即执行

```
Step 1  确定检测范围
        → 用户指定了具体文档/章节 → 精确检测
        → 用户说"全库"或"全部" → 系统级扫描（较慢，提前告知用户）

# L1.5原则提炼 Skill（Extract Principle）

> 实现「DMN模拟」：从多个L2碎片中发现跨领域共同模式，提炼为L1.5候选原则，经用户确认后正式沉淀。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1.5_principles/principles.md` | K0原则的定义、现有原则列表（P1~Pn）、原则的稳定性要求（几乎不变）|
| **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | 原则确认流程：候选→用户确认→正式写入的三步要求 |
| **D4 运行时数据** | `cognitive/L2_fragments/碎片整合索引.md` | 所有🔲待整合碎片（提炼原则的原材料）|

# 认知输入分类器（cognitive-input-classifier）

> 强绑定 Rule：R2 NO_FABRICATION（判断理由必须基于输入文本中实际存在的信号词）
> R13 RULE_BEATS_STYLE（准确判断优先于表述流畅）

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## 核心原则

**判断理由必须基于文本证据**：从用户输入中找到具体信号词，引用它来支撑结论。不允许「感觉上像认知更新」这类无证据判断。

**混合时强制拆分**：同时发现两类信号词时，必须走「AB混合」分支，不允许取占比大的一类压过另一类。

**无法判断时只有两个出口**：追问一次，或默认路径B并告知可纠正。不允许输出「这是一个既有认知又有任务性质的输入」类模糊结论。

# 碎片整合 Skill（Integrate Fragments）

> 实现「小人整合机制」：读取待整合碎片 → 判断同化/顺应 → 生成具体更新建议 → 用户确认 → 执行写入 → 级联更新。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1_knowledge/formal_spec/self_evolving_agent_spec.md` | 层5：ceremony(K) = 备份+修改+版本+级联；层3：C2关系显式化（修改K1后必须通知依赖它的B-objects）|
| **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | K1文档修改规范：版本管理/历史备份/矛盾检测要求 |
| **D4 运行时数据** | `cognitive/L2_fragments/fragment_index.md` + 目标L1文档 | 待整合碎片清单 + 目标文档当前内容（整合前必须理解已有结构）|

# 认知结构重组 Skill（Cognitive Reorganize）

> 这个 Skill 编码了「如何从一组散落文档出发，构建完整自洽的认知结构」的完整方法论。
> 基于 2026-03-19 实际执行过程提炼，见过程记录：`认知结构/L3_原始记录/对话记录/认知结构整理过程记录_20260319.md`

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## 与其他 Skill 的区别

| Skill | 适用场景 |
|---|---|
| `cognitive-capture-fragment` | 捕捉单个新碎片 |
| `cognitive-integrate-fragments` | 处理积压的待整合碎片 |
| **`cognitive-reorganize`** | **从零/从大量散落文档构建/重构整个认知结构** |

# 大脑地图复盘 Skill（Review Brain Map）

> 读取认知结构各层状态，生成「今日认知快照」，帮助用户快速恢复上下文，决定下一步行动。

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## 激活后立即执行

```
Step 1  读取全系统状态
        Read: cognitive/L0_brain_map.md
        Read: cognitive/L2_fragments/碎片整合索引.md
        Read: cognitive/L3_logs/待完成总清单.md
        Read: cognitive/L1.5_principles/principles.md（只读候选原则部分）

# 自我反思 Skill（Self Reflect）

> 引导者模式：帮用户把模糊的自我观察变成清晰的认知模式记录，并与历史反思做跨时间比对，识别重复出现的模式。

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## 激活后立即执行

```
Step 1  读取历史反思记录
        Read: cognitive/L2_fragments/自我反思记录/自我反思记录.md
        → 记住已有的反思条目数量和关键模式（用于Step 3的历史比对）
        → 内部初始化：追问计数 = 0，五维度覆盖状态全部置为 ❌

# 知识库更新 Skill（Update Knowledge）

> 受控的L1文档直接修改流程：影响分析 → 备份 → 修改 → 矛盾检测 → 强制级联写入。

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## 知识导航表（执行前必须理解的概念根）

| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1_knowledge/系统架构思维维度/自进化智能体系统形式规范_v1.0.md` | 层5：ceremony(K)完整协议 = 备份+版本+修改+日志+级联；层3：C2（K1变化必须通知依赖它的所有B-objects）|
| **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | K1文档完整修改规范；矛盾检测要求（不可跳过）|
| **D4 运行时数据** | `cognitive/L1.5_principles/principles.md` + `L0_大脑总地图.md` + 目标L1文档 | 现有原则（避免修改与原则矛盾）+ 文档关系图 + 目标文档当前版本 |

# 版本快照 Skill（Cognitive Version Snapshot）

> 当L1文档发生重大变更时，创建新的 x.0 版本快照，作为后续变更的新基准。
> 基于 `维护协议_自洽规范.md` 第0.2条：版本快照+变更日志体系。

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## 何时使用本 Skill（vs 普通修改）

| 修改类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 补充一个段落/修改措辞 | 直接修改 + 在变更记录追加一条 |
| 增加一个新章节 | 直接修改 + 在变更记录追加一条 |
| **核心论点发生变化** | **触发本 Skill，创建 v2.0 快照** |

# 认知-工作对齐检查（cognitive-work-alignment-check）

> **设计意图**：你的认知体系（L1.5原则 + L1文档）应该是所有判断和行动的根基。
> 如果某项工作无法追溯到任何 L1.5 原则或 L1 文档，它就是「漂浮工作」——
> 做完了，但没有认知依据，也无法通过工作反哺认知体系。
>
> **认知科学依据**：元认知监控（Flavell, 1979）——
> 意识到「我为什么这么判断」比「我判断了什么」更重要。

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## 知识导航表（执行前阅读）

| 层级 | 文档 | 用途 |