cognitive-capture-fragment

name	cognitive-capture-fragment
description	捕捉碎片化思考，结构化写入认知结构L2层。触发词：「碎片」「记录一下」「想法」「新洞见」「我发现」「我觉得」「随手记」「想记一个」。

碎片捕捉 Skill（Capture Fragment）

把用户随时产生的碎片想法，经过关卡A（新洞见判断）后，结构化写入L2碎片层，并更新索引和系统日志。

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知识导航表（执行前必须理解的概念根）

层级	文档	需要理解的概念
D0 认知根（必读）	cognitive/L1_knowledge/formal_spec/self_evolving_agent_spec.md	层1：K-object定义（编码陈述性事实的知识对象）；层2：D_op.create（对象应存在但不存在）；层7：完备题库维度——对象类型 × 操作类型 × 关系类型
D3 规范参考	cognitive/maintenance_protocol.md	碎片写入规范：命名格式/存放位置/索引更新要求
D4 运行时数据	cognitive/L2_fragments/fragment_index.md + L0_大脑总地图.md	当前最大碎片ID（F-XXX）+ 整体认知体系地图（确定碎片归属域）

核心概念速查： ① K-object.create（捕捉碎片）= 系统中尚不存在的知识，需要新建一个K-object来编码它 ② L2碎片 = K-object的fragment子类，是L1框架文档的上游原材料，待整合 ③ 写入后必须更新碎片整合索引——实现C1（完全可观测性：所有对象必须在R中注册）

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激活后立即执行（顺序不可跳过）

Step 1  读取上下文
        Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md
        → 获取当前最大碎片ID（F-XXX），下一个ID = F-(N+1)
        Read: cognitive/L0_brain_map.md（摘要，了解当前知识体系）
        Read: cognitive/document_catalog.md（快速扫描，识别与当前话题相关的已有文档）
        → 若发现分类清单中有与当前碎片主题高度相关的已有文档（★CURRENT 或 ⏸️DEFERRED）：
          提示用户「已有相关文档：[文档名] / [Loop归属] / [状态]，是补充该文档还是记录新碎片？」
          → 用户选"补充已有文档" → 结束本 Skill，引导至 cognitive-update-knowledge
          → 用户选"记录新碎片" → 继续 Step 2

Step 2  理解用户输入
        → 用户说的是完整想法，还是需要追问才能清楚？
        → 如果不够清楚，追问一个最关键的问题再继续（不要追问多个）

Step 3  [关卡A] 判断是否有新洞见
        → 快速比对碎片整合索引中的已有标题，判断是否与已有内容高度重复
        → 如果高度重复（语义相似度>80%）：
          「此内容与碎片[F-XXX]「...标题...」高度相似。是追加补注，还是确实是新视角？」
          → 用户说"追加"  → 在原碎片文件对应条目末尾追加注释，更新索引，写日志，结束
          → 用户说"新的"  → 继续 Step 4
        → 如果是新洞见：继续 Step 4

Step 4  推断碎片属性
        根据内容推断：
        - 类型：product_theory（产品理论）| self_reflection（自我反思）| ai_review（AI复盘）
                org_design（组织设计）| methodology（思维方法）
        - 对应L1文档（初步关联）：[A]产品框架 / [B]产品定位 / [B']产品设计 / [C]协作模式 /
                                  [D]元框架 / [E]文档体系 / 个人思维方法论 / 个人认知模式
        - 对应L1.5原则：P1（验证优先于感受）/ P2（从小点切入升维）/ 无
        - 确认程度：confirmed（确信）/ tentative（暂定）/ uncertain（存疑）

Step 5  生成结构化碎片并向用户确认
        展示：
        「准备记录碎片 [F-新ID]：
          标题：「...」
          类型：[类型]
          归因：🔵 用户原始思考
          关联L1：[X]
          关联L1.5：P? / 无
          确认程度：[确认程度]
          [确认记录] [修改后记录]」

Step 5  用户确认写入后，正式将碎片写入 L2 文件
        （按 cognitive-l3-auto-log 规则，写入后自动追加系统日志）

Step 5.5  【F-022 全节点挑战者反思】用户确认后、正式写入前执行
          以「认知体系一致性守门人」视角执行3条挑战：
          
          1. 矛盾检测：这条碎片的核心观点，与 L1.5 已确认原则（P1/P2）或 L1 文档中
             任何已有结论有没有张力（不一定是矛盾，但可能需要说明关系）？
          2. 置信度诚实：碎片中有没有「用确定语气说了一个实际上是推断的结论」？
             如果有，应该在碎片中标注「推断/待验证」而非写成已确认事实。
          3. 级联缺失：写入这条碎片后，是否有任何关联的 L1 文档应该被标注为「需重新审视」，
             但目前碎片的关联字段没有指向它？
          
          若发现可修复的问题（措辞/置信度/关联）→ 先修改碎片内容，再写入
          若确实无重大问题 → 继续写入

Step 5.8  L2 积累阈值监控（CS-014 修复，写入后检查，静默执行）
          
          Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md（快速计数）
          统计 🔲 待整合 状态的碎片总数 N
          
          IF N ≥ 8：
            「💡 当前积累了 N 条待整合碎片。建议触发 cognitive-integrate-fragments 处理。
               [立即整合] [稍后处理]」
          IF N < 8：静默，不输出任何提示

Step 6  执行写入（用户确认后）
        a. Write 到对应的L2文件（追加到文件末尾）：
           - product_theory/self_reflection/ai_review/org_design/methodology
           → 文件路径：cognitive/L2_fragments/[类型目录]/[文件名].md
        b. 更新碎片整合索引.md（追加一行：ID | 标题 | 类型 | 关联L1 | L1.5原则 | 🔲待整合 | 时间）
        c. 追加 cognitive/L3_logs/system_log.md：
           [LOG-今日日期-NN] cognitive-capture-fragment | 记录碎片[F-ID]「标题」 | L2碎片文件+索引

Step 7  收尾反馈
        「✅ 碎片 [F-ID] 已记录。
          当前待整合碎片：N 个
          [现在整合最近的碎片] [稍后处理]」
        → 如果用户选择"现在整合"，触发 cognitive-integrate-fragments Skill

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碎片写入格式

## 碎片[F-ID]：[标题]

> 类型：[product_theory | self_reflection | ai_review | org_design | methodology]
> 时间：YYYY-MM-DD
> 确认程度：[confirmed | tentative | uncertain]
> 关联L1：[文档名]
> 关联L1.5原则：[P1 | P2 | 无]
> 归因：🔵 用户原始思考
> 整合状态：🔲 待整合

[用户输入内容，AI整理后的清晰表述]

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注意事项

• 不要修改用户的原意，归因为 🔵 的内容只做结构化，不改观点
• 不确定分类时，优先选 product_theory 或 self_reflection，后续可在整合时修正
• 关卡A不过于严格：宁可记录重复，也不要漏掉真正的新洞见；有疑问就问用户
• 每次写入后必须更新索引，否则 integrate-fragments Skill 无法找到该碎片

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变更记录

格式规范：### vX.Y — YYYY-MM-DD — 摘要，逆序排列（最新在前）

v1.3 — 2026-03-21 — 新增 Step 5.8 L2 积累阈值监控（CS-014 修复）

根因：CS-014 沙盘确认 cognitive-capture-fragment 写入碎片后无任何积累监控，用户需手动运行 daily-briefing 才能感知积压。当积累 ≥8 条待整合碎片时，系统应主动建议整合。

修改内容：

• 新增：Step 5.8「L2 积累阈值监控」——碎片写入后快速计数，≥8条时主动提示触发整合

验证结果：

• 正向验证：写入第8条碎片后，Step 5.8 输出积累提示
• 负向验证：<8条时静默，不干扰正常捕捉流程

备份路径：history/SKILL_v1.2_20260321.md

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v1.2 — 2026-03-21 — Step 1 增加文档分类清单前置扫描

根因：AI 未发现已在分类清单中标注的文档，造成「以为是新信息但其实已有归档」的重复劳动。Step 1 只读 L2 索引和 L0 总地图，不读文档分类清单。

修改内容：

• 修改：Step 1 → 新增 Read: 文档分类清单.md，增加主题相关性判断和用户路由

验证结果：

• 正向验证：捕捉时 Step 1 读到分类清单，AI 提示已有相关文档（待真实场景验证）
• 负向验证：无高度相关条目时，流程不受影响

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v1.1 — 2026-03-19 — F-022 全节点审核：加入认知碎片写入前挑战者反思（Step 5.5）

根因：full-node-audit.mdc 要求认知更新节点写入前内置挑战者反思，cognitive-capture-fragment 在用户确认后直接写入，缺少矛盾检测、置信度诚实性和级联遗漏检查。

修改内容：

• 新增：Step 5.5「F-022 全节点挑战者反思」——现有认知矛盾/置信度诚实/关联文档遗漏三视角

验证状态：🔵 待验证