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从L2碎片中识别跨领域共同模式，提炼L1.5底层原则候选，经用户确认后写入原则库。触发词：「提炼原则」「有什么规律」「这些碎片有没有共性」「是不是反映了某个习惯」「总结一下模式」「有什么底层逻辑」。
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Basé sur la classification professionnelle SOC
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。
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）。
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」。
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）。
记忆巩固（Headless，睡眠期巩固等效）。不被用户直接触发，由后台调度脚本每7天执行一次。将积压的成熟L2碎片批量整合进L1，conflict类碎片记录到待完成清单由用户决策。触发词（人工触发时）：「执行记忆巩固」「批量整合积压碎片」「cognitive-consolidate」。
创造性发散（DMN+CEN协同等效）。遇到思路瓶颈时触发，从认知体系中随机抽取「表面不相关」的跨领域概念，强制寻找结构相似性，生成非常规解法候选列表。触发词：「没有思路」「换个角度想」「帮我发散一下」「有什么不同的方向」「反常识的方案」「跨领域看这个问题」「想不到解法」。
| name | cognitive-extract-principle |
| description | 从L2碎片中识别跨领域共同模式，提炼L1.5底层原则候选，经用户确认后写入原则库。触发词：「提炼原则」「有什么规律」「这些碎片有没有共性」「是不是反映了某个习惯」「总结一下模式」「有什么底层逻辑」。 |
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。
| 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） |
核心概念速查： ① K0原则 = 最高稳定性的K-object，跨所有场景成立，几乎不变——修改须谨慎 ② 提炼模式：≥3个碎片中出现相同底层模式，才候选升格为原则（避免过度泛化） ③ 用户确认是K0 ceremony的必要步骤：不允许AI自行写入原则库，必须等用户明确确认
Step 1 读取碎片数据
Read: cognitive/L2_fragments/碎片整合索引.md（全部条目）
Read: 全部L2碎片文件内容（按类型分批读取）
Read: cognitive/L1.5_principles/principles.md（已有原则，避免重复提炼）
Step 2 分析跨碎片共同模式
问题一：哪些碎片背后有相同的驱动逻辑？
→ 比较碎片的核心观点，找出「即使话题不同，但背后遵循同一个规律」的碎片群
→ 最少需要3个独立领域的碎片支持，才算可能成立的原则
问题二：这个模式是否已被现有L1.5原则覆盖？
→ 与P1（验证优先于感受）、P2（从小点切入升维）对比
→ 如果是已有原则的印证 → 记录为「印证了P?」，不新建原则
→ 如果是新模式 → 继续
Step 2.5 [候选原则冲突检测]（T4B 新增：在提出候选前检测与现有候选原则的冲突）
快速扫描 底层原则库.md §二（候选原则列表 P4?~P17? 等）：
→ 新发现的模式，与哪个现有候选原则在「某类场景下建议方向相反」？
→ 若发现冲突：
「新发现的模式与候选原则 P??「[表述]」在以下场景存在优先级张力：
[冲突场景描述]
建议：在候选提出时明确说明两者的优先级关系。」
→ 将冲突关系纳入 Step 3 的候选展示中（供用户参考）
→ 若无冲突：静默通过，直接进入 Step 3
Step 3【γ】 提出候选原则（L1.5 原则是最高层认知，必须用户明确确认才能写入）
对每个发现的新模式，生成：
「━━ 候选原则 ━━
候选表述：「[跨领域通用的原则，一句话]」
印证碎片（N 个，跨 M 个独立领域）：
┌─────────────────────────────────┐
│ F-XXX（领域：产品理论） │
│ 「碎片摘要...」 │
│ F-YYY（领域：自我反思） │
│ 「碎片摘要...」 │
│ F-ZZZ（领域：组织设计） │
│ 「碎片摘要...」 │
└─────────────────────────────────┘
关卡C：跨3个以上独立领域？[✅是 / ❌否]
置信度：[高 | 中 | 低]（基于印证数量和清晰程度）
[✅ 确认为新原则，写入L1.5] [🔧 修改表述后确认] [❌ 不确认，继续观察]」
→ 等用户明确选择，不得在用户未确认前写入 L1.5
Step 3.5 【F-022 全节点挑战者反思】候选原则提出后、用户确认写入前执行
以「原则体系批判者」视角执行3条挑战（在候选展示中附上挑战结论，供用户参考）：
1. 是否真的新：这条候选原则与 P1「验证优先于感受」和 P2「从小点切入升维」的本质区别
是什么？能不能用一句话证明它不是P1或P2的特例？
2. 反例构造：能否构造一个明确的反例——在某个场景下，遵循这条原则反而会
导致更差的结果？如果很容易构造反例，候选原则的适用范围需要限定。
3. 操作化检验：这条原则能否转化为一个「可以判断是否遵循了该原则」的具体行为描述？
如果无法操作化，它可能还是一个模糊的价值观而非可执行的心智模型。
挑战结论附在候选原则展示中：「挑战视角：[3条挑战的简短结论]」
用户在看到候选原则时，同时看到挑战视角，再决定确认/修改/否定。
Step 4【α】 执行确认的新原则写入（用户已在 Step 3 授权，AI 直接写入所有后续步骤）
用户确认后：
a. Write：追加到 L1.5/底层原则库.md（新原则章节，含状态=✅已确认）
b. 更新碎片整合索引.md：为相关碎片的「L1.5原则」字段填写新原则ID
c. 执行L1约束检查（见 Step 5）
d. 追加 cognitive/L3_logs/system_log.md
e. 【情节记忆绑定】追加 L1.5/底层原则库.md 变更记录（见下方格式）
f. 【工作记忆刷新 — L0状态地图更新】更新 L0_大脑总地图.md：
→ 「最后更新」时间行：追加本次原则确认/新增的描述
→ §二 L1.5 底层原则层：更新已确认原则数（如有新原则升格）
认知科学依据：Baddeley 工作记忆情境模型（Situational Model）——L0是整个认知
体系的「当前情境表征」，每次图式变化后必须刷新以维持情境一致性
g. 【语义记忆组织更新 — 知识图谱状态行】若本次原则确认触发了新的L1约束检查
并导致L1文档新增节点，更新 知识图谱_正式文档.md：
→ 版本号递增（如 v1.8 → v1.9）
→ 节点统计行更新（「N篇L1 + M篇REF-EXT」）
→ 若未新增节点：跳过此步
认知科学依据：Tulving 语义记忆组织（Semantic Memory Taxonomy Maintenance）——
知识分类账（图谱）的状态头等价于语义记忆的「当前分类状态摘要」，
任何分类变化后必须同步
⚠️ 这是 ceremony(K0) 的必要步骤：原则库作为最高稳定性K-object，
每次结构性修改（新增/升格原则）必须留下情节记忆记录
追加到原则库末尾的变更记录 §：
```
### YYYY-MM-DD — 确认新原则 PX「[表述摘要，10字以内]」（从候选升格）
**触发**：[积累到位/用户判断/真实案例印证]
**印证来源**：[碎片ID或实例] × N个领域（[领域1]/[领域2]/...）
**操作**：候选P?? → §一 正式原则 PX；候选库行更新为「已升格」；约束检查写入待完成清单
**备份路径**：`历史版本/底层原则库_YYYYMMDD.md`
```
若本次是新增候选（未升格），记录格式：
```
### YYYY-MM-DD — 新增候选 P??「[表述摘要]」
**触发**：发现跨N个领域的新模式，未达确认阈值，加入候选观察
**已有印证**：[领域1]/[领域2]/...（N个，需≥3个不同领域才可升格）
```
Step 4f 后台触发 cognitive-cascade-notifier（CS-011 修复，不阻断主流程；原Step 4e重命名为4f以避免与情节记忆绑定步骤冲突）
⚠️ 本步骤在 Step 4 完成后立即执行，不等待后台结果，主流程继续 Step 5
输入：{
change_type: "new_principle",
change_summary: [新原则表述（与 Step 3 候选表述相同，一句话）],
principle_id: [新原则编号，如 "P15"，必填，从 Step 4a 写入时确认]
}
后台 cognitive-cascade-notifier 将分析五域影响并写入待完成总清单。
主流程继续 Step 5 不受影响。
Step 5 [L1约束检查] 新原则对现有L1文档的影响（CS-003 + E1C 修复）
Read: 全部L1文档标题和摘要
→ 找出哪些L1文档内容可能需要在新原则的约束下重新审视
→ 生成检查清单，并立即提示用户处理意愿：
「新原则「...」对以下L1文档有约束意义，建议同步更新：
□ [文档A] - 第X章（涉及判断标准的设计）
□ [文档B] - 第Y节（涉及执行流程）
建议：触发 cognitive-update-knowledge 逐一更新上述文档，
确保 L1 文档引用新原则编号，体系保持一致。
是否现在逐一检查？[逐一审查（调用cognitive-update-knowledge）] [留待下次处理]」
【强制执行 E1C】无论用户是否选择立即审查，都必须执行以下两步：
a. 【强制】Write: 追加到 L3/待完成总清单.md：
```
□ [新原则P?]约束检查：验证以下L1文档是否与新原则对齐：[文档列表]
来源：cognitive-extract-principle 自动生成 | 日期：YYYY-MM-DD
```
b. 告知用户：「✅ 已将 N 个 L1 文档检查任务写入待完成清单，随时可处理。」
Step 6 如果没有发现新原则
「在当前碎片库中，未发现新的跨领域共同模式。
现有原则（P1/P2）已能覆盖大部分碎片的底层逻辑。
建议：继续积累碎片后再次运行。当前已有 N 个「待观察」碎片。」
根因：full-node-audit.mdc 要求认知更新节点（原则提炼）写入前内置挑战者反思，cognitive-extract-principle 在候选提出后等用户确认即写入，缺少对「是否真的新」「是否有反例」「是否可操作化」的主动挑战。
修改内容：
验证状态：🔵 待验证
根因：CS-011 沙盘确认 cognitive-extract-principle 新原则确认后无任何 Loop 3 通知机制。三大闭环架构蓝图标注「Loop 2→Loop 3 级联触发：❌缺失」。
修改内容：
history/SKILL_v1.1_20260321.md验证结果：
待完成总清单.md 末尾出现对应级联对齐条目（待验证）验证状态：🔵 待验证
根因：
修改内容：
验证结果：
验证状态：🔵 待验证
备份路径：history/SKILL_v1.0.1_20260321.md
根因：CS-003 沙盘发现：新原则写入 L1.5 后，Step 5 生成检查清单但没有明确说「触发 cognitive-update-knowledge 更新 L1 文档」，导致 L1.5 与 L1 之间可能出现不一致。
修改内容：
验证结果：
验证状态：🔵 待验证
根因：2026-03-25确认P7/P15后，原则库末尾无变更记录，违反维护协议0.2版本控制要求。Step 4的级联写入（a/b/c/d）只更新碎片索引/系统日志/L0，未对原则库文档自身执行变更记录追加——原则库作为K0 object，每次结构性修改（升格/新增原则）必须留情节记忆绑定。
认知科学依据：情节记忆绑定（Tulving, 1972）——图式更新时必须绑定「何时/为何/基于什么证据更新」的情境记录。
修改内容：
验证方法：
验证状态：🔵 待验证（下次触发时观察）
备份路径：history/SKILL_v1.2_20260325.md
根因：2026-03-25 确认P7/P15后，L0最后更新描述和知识图谱版本号均需手动修改，未走任何 Skill 步骤。Step 4 级联写入（a/b/c/d/e）只更新碎片索引/系统日志/原则库自身，遗漏了「当前情境地图（L0）」和「语义记忆分类账（知识图谱版本头）」两个必须同步更新的组件。
认知科学依据：
修改内容：
验证方法：
验证状态：🔵 待验证
备份路径：history/SKILL_v1.3_before_graph-update.md