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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生成认知结构当前状态快照,帮助用户了解知识体系全貌并决定今日优先处理项。触发词:「大脑地图」「认知状态」「今天做什么」「复盘」「系统状态」「看一下状态」「有什么积压」。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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。
Step 1 读取全系统状态
Read: _内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.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/L3_原始记录/待完成总清单.md
Read: _内部总控/认知结构/L1.5_底层原则层/底层原则库.md(只读候选原则部分)
Step 2 统计关键指标
从碎片整合索引统计:
→ 待整合碎片总数(🔲状态)
→ 部分整合数(⚠️状态)
→ 待整合碎片的类型分布
从待完成总清单统计:
→ 🔴 高优先级待处理数量
→ TOP 3 最紧急项(标题+涉及文档)
从L1.5原则库统计:
→ 已确认原则数量
→ 候选原则数量(🟡状态)
从L0文档读取:
→ 各L1文档的最后更新时间(找出最久未更新的)
→ 当前Gap状态(已完成/待处理)
Step 3 生成状态快照,清晰展示
「━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🧠 认知状态快照(今日:YYYY-MM-DD)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📝 待整合碎片:N 个(类型:产品理论M个、自我反思K个...)
📋 高优先级待办:M 项
💡 候选原则待确认:K 个
📅 最久未更新L1文档:[文档名](N天前)
⚠️ 当前已知缺口:X 个(见L0)
TOP 待处理项:
1. [TODO-XXX] [高优先] [描述] → 涉及[文档名]
2. [TODO-XXX] [高优先] [描述] → 涉及[文档名]
3. [TODO-XXX] [中优先] [描述] → 涉及[文档名]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━」
Step 4 建议今日优先处理(根据积压情况自动推断)
基于数量和优先级,给出1-3条建议:
例:
「建议今日优先:
[1] 处理 N 个待整合碎片(运行「整合碎片」)
[2] 确认候选原则 P? 是否成立(运行「提炼原则」)
[3] 完善 [文档名](运行「更新知识」)
[开始处理第1项] [开始处理第2项] [开始处理第3项] [我来决定]」
Step 5 追加 L3/系统日志.md
[LOG-今日日期-NN] cognitive-review-brain-map | 生成认知快照 | 无文档变更
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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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