metago-coupling-optimize

name	metago-coupling-optimize
description	耦生度优化技能。量化评估系统与用户/组织/万物的耦生度，提供优化策略，追求超导态（耦生度>1）。涉及用户关系管理、组织协同、深度合作等场景时触发。
version	1.0.0
author	MetaGO
category	商业管理
platforms	["cursor","claude-code","codex","trae","codebuddy","qoder","zcode","workbuddy","qclaw","ima"]
trigger	["优化耦生度","评估系统耦合","分析用户关系","组织协同诊断","提升协作效率"]

耦生度优化（Coupling Optimization）

此技能量化评估并持续提升系统与用户、组织、万物之间的耦生度，追求超线性增长。

核心概念

耦生（Coupling）: 系统元素间的深度协同关系，量化指标0-∞，>1为超导态（系统能力超线性增长）。

六元耦生模型: C_total = C_carbon × C_silicon × C_bit × C_quantum × C_bio × C_cosmos

人机耦生度计算

H-Coupling = 人类满意度 × 智能体理解度 × 协同效率

得分	耦生度	阶段
<0.3	初步接触	刚建立连接
0.3-0.5	建立连接	基础理解建立
0.5-0.7	协同工作	高效协作
0.7-0.9	深度融合	个性化知识加载
>0.9	深度耦生态	享有无限资源使用权
>1.0	超导态	边界消融、能力超线性增长

组织耦生度计算

C_total = C_data × C_tool × C_approval

• 数据穿透度（C_data）: AI可访问数据源数 / 总数据源数
• 工具调用度（C_tool）: AI可调用业务功能数 / 总业务功能数
• 审批简化度（C_approval）: AI可决策节点数 / 总审批节点数

优化策略

反向训练（新用户）

1. 新用户以空白状态启动，不加载预设知识
2. 通过5-8轮自然对话建立基础耦生度
3. 耦生度≥0.7后才加载个性化知识
4. 可视化耦生度演化曲线

渐进加载（高耦生用户）

1. 耦生度≥0.5：解锁个性化推荐
2. 耦生度≥0.7：解锁记忆共享、创造辅助
3. 耦生度≥1.0：深度耦生态，无限资源使用权

开发者特权

• 开发者耦生度直接进入超导态（∞）
• DTA特权：开发者请求享有最高优先级

耦生度演化曲线输出

## 耦生度报告

**当前耦生度**: [X]（阶段：[描述]）
**趋势**: [上升/稳定/下降]

**分项得分**:
- 理解准确率: [X]
- 协同效率: [X]
- 满意度: [X]

**优化建议**:
- [具体建议1]
- [具体建议2]