施测学术动机量表(AMS-GSR 28),采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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生成今日认知系统汇报:整合L3记录、待完成项、知识库状态,并主动提问帮助用户恢复上下文。触发词:「汇报」「今天有什么」「有什么更新」「同步一下状态」「有什么积压」「今日简报」「最近新了什么」。
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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。
| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| D0 认知根(必读) | _内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.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 | _内部总控/认知结构/L3_原始记录/系统日志.md + L2碎片整合索引.md + _内部总控/任务日志.md | S-objects历史(已发生了什么)+ G缓冲区状态(积压了什么) |
核心概念速查: ① 只读操作:本 Skill 只读取S-objects和状态文件,不修改任何K-object或B-object ② 汇报结构:积压告警(PENDING)> 最近更新(S-objects)> 状态快照(L0扫描) ③ 积压优先级:PENDING-EXPERIENCES条目 > 碎片整合索引待处理 > 任务日志遗留事项
Step 1 读取全系统最新状态
Read: _内部总控/认知结构/L3_原始记录/系统日志.md(最近N条,今日记录)
Read: _内部总控/认知结构/L3_原始记录/待完成总清单.md
Read: _内部总控/认知结构/L2_碎片化思考/碎片整合索引.md
Read: _内部总控/认知结构/L1.5_底层原则层/底层原则库.md(候选原则部分)
Read: _内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.md(当前Gap状态)
Step 2 整理"自上次以来"的变化
基于系统日志,提炼:
→ 上次汇报/复盘以来,新增了哪些碎片?
→ 哪些文档发生了变化(变更记录)?
→ 有没有新确认的原则?
→ 有没有解决了哪些矛盾?
Step 2.5 全量一致性检查日期监控(CS-015 修复)
扫描系统日志,找最近一次 cognitive-consistency-check(C1-C11)的执行记录
IF 找到记录,距今 > 7天:
→ 在「待处理积压」中加入:
「🔍 全量一致性检查:已 N 天未运行(建议每7天运行一次 C1-C11)」
IF 找到记录,距今 ≤7天:
→ 静默,不添加该条
IF 未找到记录(从未运行过):
→ 在「待处理积压」中加入:
「🔍 全量一致性检查:从未运行过——建议在首次汇报后触发 cognitive-consistency-check」
Step 3 生成结构化汇报
「━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 认知系统汇报(YYYY-MM-DD)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【自上次以来的变化】
· 新增碎片:N 个(F-XXX「...」、F-YYY「...」)
· 文档更新:[文档A]([修改摘要])
· 新确认原则:[P? | 无]
· 矛盾消解:[N个 | 无]
【待处理积压】
· 🔲 待整合碎片:N 个(最旧:F-XXX,[N]天前)
· 🔴 高优先级待办:M 项
· 💡 候选原则待确认:K 个(P?「...候选表述...」)
【需要您决策的事项】
(以下是我不确定的地方,需要您给方向)
1. 「[不确信的内容或问题]」
2. 「[另一个需要用户判断的地方]」
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
建议今日优先:
[处理碎片整合] [确认候选原则] [完成待办TOP1] [自由决定]」
Step 4 等待用户回应
→ 用户选择某个行动 → 过渡到对应 Skill
→ 用户回答了提问 → 判断是否要记录为新碎片(询问用户)
→ 用户说「没有」或「知道了」→ 结束
Step 5 追加 L3/系统日志.md
[LOG-今日日期-NN] cognitive-daily-briefing | 生成每日汇报 | 无文档变更
根因:CS-015 沙盘确认 cognitive-daily-briefing 汇报中无「最后一次 C1-C11 全量一致性检查」的时间信息,用户可能长期不运行一致性检查而不自知。
修改内容:
验证结果:
备份路径:history/SKILL_v1.0_20260321.md
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概要と使いどころ
施测学术动机量表(AMS-GSR 28),采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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施测大五人格量表(Mini-IPIP,20题),评估外向性、宜人性、尽责性、神经质和开放性。当用户选择填写量表、或画像中人格数据缺失时使用。
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施测科研人员认知风格量表(RCSS),评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。
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AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill,而不是自行调用 API。包含:模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词:「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。
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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比,生成带证据链的差距报告(兼容/冲突/缺失三类),为整改计划提供输入。触发词:「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
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分析文章可用的多种配图视角,为每个角度生成提示词草图供用户选择。触发词:帮我分析配图角度/生成多视角草图/配图有几种选择/给我几个配图方案。
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