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引导用户进行自我认知反思，结构化写入自我反思记录，并与历史模式做跨时间比对。触发词：「反思」「我发现我有个习惯」「我注意到」「我又犯了」「这个模式」「我有个问题」「感觉自己」。
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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-self-reflect |
| description | 引导用户进行自我认知反思，结构化写入自我反思记录，并与历史模式做跨时间比对。触发词：「反思」「我发现我有个习惯」「我注意到」「我又犯了」「这个模式」「我有个问题」「感觉自己」。 |
引导者模式：帮用户把模糊的自我观察变成清晰的认知模式记录，并与历史反思做跨时间比对，识别重复出现的模式。
Step 1 读取历史反思记录
Read: cognitive/L2_fragments/自我反思记录/自我反思记录.md
→ 记住已有的反思条目数量和关键模式（用于Step 3的历史比对）
→ 内部初始化：追问计数 = 0，五维度覆盖状态全部置为 ❌
Step 2 引导者模式（默认进入，不判断"够不够"就跳过）
⚠️ 严格规定：不允许在 Step 2 判断用户"已经描述清楚"而跳到 Step 3。
所有反思都必须经历完整的追问深度，即使用户主动提供了信息。
每轮只问一个最关键的问题（一次只问一个），等用户回答后追问计数+1：
[现象维度优先问]
- 「这个[习惯/感觉]是在什么具体情境下出现的？」
- 「能举一个最近的具体例子，从头到尾描述一下吗？」
- 「这个模式有多频繁？最近1个月里大概出现了几次？」
追问计数 ≥ 3 且现象维度已覆盖 → 进入 Step 3
Step 3 历史模式比对 + 反刍检测（苏格拉底模式）
认知科学依据：Treynor et al., 2003；反刍（mPFC过激活+FPCN调控缺失）
vs 反思（DMN+FPCN协作），区别在于：是否产生新洞见 + 是否有行动导向
[A] 检测「同主题出现次数」
→ 统计历史反思记录中，同一主题/错误模式在过去 30 天内的出现次数 N
[B] 反刍风险判断（同时满足以下两条才标记）
条件1：N ≥ 3（同主题30天内≥3次）
条件2：前 N-1 次记录中，没有「应对方向」字段的实际执行记录
（判断依据：条目内是否有「执行了[具体行动]」类的后续注记）
IF 反刍风险触发（两条件同时满足）：
→ 在继续追问之前，输出：
「⚠️ 反刍检测：过去30天内，关于「[主题]」你已记录了N次。
认知科学研究发现，反复思考同一问题但不行动，会强化而非消解这个模式。
建议在继续记录之前先选择一个方向：
[继续深度反思（本次有新发现）]
[转化为待完成事项（行动优先）]
[提炼为L1.5候选原则（这已经是一个规律）]」
→ 等用户选择后继续
IF 用户选「继续深度反思」→ 正常进入 Step 4，但 Step 7 必须输出行动提醒
IF 用户选「转化为待完成事项」→ 直接写入 L3/待完成总清单.md，跳出反思流程
IF 用户选「提炼为L1.5候选原则」→ 触发 cognitive-extract-principle
[C] 无反刍风险的历史比对（原逻辑）
→ 如果发现相似历史模式（但不满足反刍条件）：
「我注意到你在[日期]也记录过类似的模式——「[历史条目标题]」。
这次看起来是同一个根因，还是有所不同？」
→ 等用户回答，追问计数+1
→ 如果是全新模式：继续 Step 4，不提及历史
Step 4 五维度强制深挖（苏格拉底模式，不允许按需跳过）
⚠️ 深度追问要求：必须覆盖以下5个维度，全部达到「用户已清晰表达」
状态，且总追问轮数（Step 2+3+4 合计）≥ 10 轮，才能进入 Step 4.5。
五个必须覆盖的维度：
□ 维度1【现象】：具体的行为表现是什么？（含触发场景、频率、典型案例）
□ 维度2【触发条件】：在什么具体条件/信号下出现？至少识别出3个触发信号
□ 维度3【内在感受】：出现这个模式时，自己当时的情绪/认知状态是什么？
□ 维度4【本质根因】：这个模式的底层驱动是什么？（必须由用户自己说出，AI不代答）
□ 维度5【应对方向】：下次出现时怎么识别？识别后做什么不同的选择？
每个维度的问题池（每轮只问一个，等用户回答后更新维度状态和计数）：
[维度2 - 触发条件]
- 「这个模式在什么情况下不会出现？」（反向定位触发边界）
- 「触发它的，是外部事件还是内部状态？」
- 「你能列出3个典型的触发信号吗？」
[维度3 - 内在感受]
- 「当时你的情绪状态是什么？」
- 「在做出这个行为之前，你有没有注意到自己的想法或感受？」
- 「这个模式出现时，你的身体有什么感觉吗？」
[维度4 - 本质根因]
- 「这个模式背后，你在保护什么，或者在逃避什么？」
- 「如果这个模式不存在，你认为会发生什么？」
- 「这个模式在什么时候开始出现的？当时的背景是？」
- 「这个模式的本质是什么？是用某种感受替代了某种判断吗？」
[维度5 - 应对方向]
- 「下次当你注意到这个触发信号时，你希望自己做什么不同的事？」
- 「有没有一个具体的"如果X，就Y"规则可以帮你应对？」
- 「谁或什么可以帮助你在当下识别出这个模式？」
→ 每轮等用户自己说出答案，AI 不代替用户总结
→ 用户回答后更新该维度状态（❌→✅）并追问计数+1
Step 4.5 追问门槛检查（进入写入前的强制检查点）
检查以下两个条件是否都满足：
☐ 五维度完整性：
□ 维度1【现象】：[✅/❌]
□ 维度2【触发条件】：[✅/❌]
□ 维度3【内在感受】：[✅/❌]
□ 维度4【本质根因】：[✅/❌]
□ 维度5【应对方向】：[✅/❌]
☐ 追问深度：总追问轮数 ≥ 10 轮？（当前：N 轮）
→ 两个条件都满足 → 进入 Step 5
→ 任一条件未满足：
- 有未覆盖维度 → 继续追问该维度，追问计数+1
- 追问轮数不足 → 继续追问最薄弱的维度
⚠️ 禁止在两个条件都满足之前进入 Step 5。
Step 5 生成结构化条目，向用户确认
「准备记录反思条目：
━━ 反思 [R-ID]：[标题] ━━
现象：[用户描述的具体表现]
本质：[用户分析的根本原因]
触发条件：[列出已识别的触发场景]
应对方向：[用户提到的应对方法]
归因：🔵 用户原始思考 + 🟢 AI引导整理
───────────────────────────
[✅ 确认记录] [✏️ 修改] [不记录了]」
Step 6 执行写入（用户确认后）
a. Write: 追加到自我反思记录.md（使用标准格式）
b. 检查与L1.5原则的关联：
→ 是否是P1（验证优先于感受）的行为层面印证？
→ 是否是P2（从小点切入升维）的反面？
→ 如有关联，在条目末尾标注「关联L1.5：P?」
c. 追加 cognitive/L3_logs/system_log.md
Step 7 如果与历史模式相同，提示规律
「这已经是第 N 次记录类似的模式了（历史记录：[日期1], [日期2]...）。
这可能是一个深层的认知习惯。是否要运行「提炼原则」来看看它能否升华为L1.5原则？
[运行提炼原则] [暂时不用]」
## 反思 R-[ID]｜[标题]
**日期**：YYYY-MM-DD
**关联L1.5**：[P1 | P2 | 无]
**归因**：🔵 用户原始思考 + 🟢 AI引导整理
**现象描述**：
[具体的行为表现]
**本质分析**：
[用户自己分析的根因]
**触发条件**：
- [条件1]
- [条件2]
**应对方向**：
- [方法1]
- [识别信号：...]
---
本次执行产出：K-object 反思记录（写入 L2_碎片化思考/AI思维问题复盘/自我反思记录.md）
产出位置：cognitive/L2_fragments/AI思维问题复盘/自我反思记录.md
Loop 路由：
01_思维错误复盘日志.md + 触发 cognitive-extract-principle（F 信号）根因：用户在对话中明确指出，cognitive-self-reflect Step 4 的「按需追问」给了 AI 过大裁量——实践中 AI 在 1-2 轮追问后即判断"够了"跳入写入阶段，反思深度不够。这是真实执行中观察到的执行漏洞。
修改内容：
验证结果：
已知风险：追问轮数的计数依赖 AI 内部状态维护，对话过长时可能丢失计数——建议 AI 在 Step 4.5 时显式报出当前轮数。
验证状态：🔵 待验证（需在下次真实反思任务中观察 AI 是否真的坚持到 10 轮+5维度）
认知科学依据：
修改内容：
验证方法：