认知-工作对齐检查。验证你的实际工作产出是否可追溯到你的认知体系（L1.5原则 or L1文档），识别「漂浮工作」——有执行但无认知根的任务，输出对齐报告。触发词：「检查工作与认知的对齐」「认知根对齐」「这个工作有没有认知根」「认知体系和工作是否自洽」「认知对齐检查」「第四维健康检查」。
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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。
| 层级 | 文档 | 用途 |
|---|---|---|
| D0 认知根 | cognitive/L0_brain_map.md | 了解当前认知体系的全貌（有哪些 L1 文档，覆盖哪些领域） |
| D0 原则 | cognitive/L1.5_principles/principles.md | 已确认的底层原则列表（对齐检查的基准） |
Step 0 读取认知基准
Read: cognitive/L0_brain_map.md
→ 提取：当前有哪些 L1 文档（按领域列出）
Read: cognitive/L1.5_principles/principles.md
→ 提取：已确认的原则列表（标记 ✅ 状态的）
Step 1【γ】 确认检查范围（用户选择）
询问用户：「你想检查哪个工作领域的对齐情况？」
选项：
A. 最近完成的具体任务（用户描述）
B. 某个持续进行的工作领域（用户描述）
C. 全部工作领域（若用户有工作域定义文档）
等待用户选择后继续。
Step 2【α】 逐项对齐检查
对每个工作产出/决策，执行：
2a. 「这个工作的目标是什么？」
→ 用一句话陈述
2b. 「这个目标/方法，可以追溯到哪条 L1.5 原则？」
→ 从 principles.md 中找到最相关的原则
→ 若找到：标记「✅ 对齐，来源：[原则编号] [原则名称]」
→ 若未找到：继续到 2c
2c. 「这个目标/方法，可以追溯到哪个 L1 文档中的概念？」
→ 从 cognitive/L1_knowledge/ 中找到最相关的文档章节
→ 若找到：标记「✅ 对齐，来源：[文档名] [章节]」
→ 若未找到：标记「⚠️ 漂浮工作，无认知根」
Step 3【α】 生成对齐报告
输出格式：
## 认知-工作对齐报告
### ✅ 已对齐的工作
| 工作产出 | 认知根 | 对应文档/原则 |
|---------|--------|------------|
| ... | L1.5 P[N] | [原则名] |
| ... | L1 文档 | [文档名][章节] |
### ⚠️ 漂浮工作（无认知根）
| 工作产出 | 当前状态 | 建议行动 |
|---------|---------|---------|
| ... | 无法追溯 | 选项A/B/C（见下文）|
### 🔍 认知缺口（工作揭示的 L1/L1.5 空白）
| 发现的空白 | 建议填补方式 |
|-----------|------------|
| ... | 运行 cognitive-capture-fragment 记录碎片 |
| ... | 运行 cognitive-extract-principle 提炼原则 |
Step 4【γ】 处理漂浮工作（用户决策）
对每项「漂浮工作」，请用户选择：
A. 「这个工作有认知根，只是我没有写进 L1/L1.5，现在补上」
→ 触发 cognitive-capture-fragment（记录对应认知碎片）
B. 「这个工作确实是漂浮的，未来应该先建立认知根再行动」
→ 记录到 cognitive/L3_logs/todo.md（待整合的认知缺口）
C. 「这个工作属于执行层（不需要认知根）」
→ 标记为「执行层工作，豁免对齐检查」
Step 5【α】 更新系统日志
追加到 cognitive/L3_logs/system_log.md：
格式：[LOG-YYYYMMDD-NN] cognitive-work-alignment-check |
对齐报告：✅X项 ⚠️Y项漂浮 🔍Z个认知缺口 | L0地图/L1.5原则库
本次执行产出：K3 对齐报告（对话输出）
Loop 路由：
为什么需要这个 Skill？
知识体系最常见的失效模式不是「知识写错了」，而是「知识和行动脱节了」：
本 Skill 提供一个检查机制：定期验证工作和认知是否仍然相互滋养。
来源：从他山内部的 cognitive-work-alignment-check 泛化而来，移除了所有内部路径和特定工具引用，保留核心对齐检查机制。
泛化内容：
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基于用户自己的认知文档回答问题，严格引用来源，标注置信度，暴露矛盾，识别知识空白。触发词：「基于我的文档」「根据我的想法」「我之前怎么想的」「我说过什么关于X」「我对X的看法是什么」「帮我回忆」「我的认知里怎么说」「我的框架里有没有」「从我的角度」「我如何看待」。
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联想激活（启动效应等效）。不被用户直接触发，作为「能力层工具函数」由其他Skill调用。给定一个概念，在知识图谱中激活语义相邻的概念网络，返回Top-5邻居摘要给调用方。被 cognitive-ask Step 2c 和 cognitive-capture-fragment Step 2.5 调用。
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认知信号检测（突显网络 SN 等效）。检测当前对话内容中隐含的五类认知信号：S1洞见/S2跨域联想/S3矛盾/S4反思/S5原则印证。触发词：「检查这段话有没有认知信号」「帮我识别这里的洞见」「这段话有没有值得记录的」「cognitive-attend」「信号检测」「有什么值得深入的」。也可作为可选的对话预处理步骤（见集成说明）。
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后台认知合成器（DMN等效，Headless）。不被用户直接触发，由后台调度脚本每3天执行一次。跨碎片关联分析：找到不同时间捕捉的碎片之间的隐性关联，生成合成报告写入L3，等待daily-briefing展示给用户。触发词（人工触发时）：「执行后台合成」「cognitive-background-synthesizer」。
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置信度校准（元认知监控）。追踪L1文档和L2碎片中「AI生成/推断」的内容是否事后得到了验证，定期向用户提问「这段内容当时是AI推断，现在有没有实际证据？」。触发词：「验证历史内容」「校准知识置信度」「哪些内容还没验证」「cognitive-calibrate」。也被 cognitive-consistency-check 内部调用（月度维护）。
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捕捉碎片化思考，结构化写入认知结构L2层。触发词：「碎片」「记录一下」「想法」「新洞见」「我发现」「我觉得」「随手记」「想记一个」。
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