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基于用户自己的认知文档回答问题，严格引用来源，标注置信度，暴露矛盾，识别知识空白。触发词：「基于我的文档」「根据我的想法」「我之前怎么想的」「我说过什么关于X」「我对X的看法是什么」「帮我回忆」「我的认知里怎么说」「我的框架里有没有」「从我的角度」「我如何看待」。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/TashanGKD/cognitive-os --skill cognitive-ask명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
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SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | cognitive-ask |
| description | 基于用户自己的认知文档回答问题，严格引用来源，标注置信度，暴露矛盾，识别知识空白。触发词：「基于我的文档」「根据我的想法」「我之前怎么想的」「我说过什么关于X」「我对X的看法是什么」「帮我回忆」「我的认知里怎么说」「我的框架里有没有」「从我的角度」「我如何看待」。 |
严格基于用户自己的认知文档（L0/L1/L1.5/L2）回答问题。 铁律：不引入外部观点，不补充用户没有说过的内容，只用用户自己的文字和思考。
| 层级 | 文档 | 需要理解的概念 |
|---|---|---|
| D0 认知根（必读） | cognitive/L0_brain_map.md | 整个K-object体系的入口索引：各L1文档的主题/位置/版本；扫描找相关K-objects |
| D3 规范参考 | .cursor/rules/knowledge-integrity-rules.mdc（R2 NO_FABRICATION + R3 READ_FIRST） | R2：不引入用户文档中没有的观点；R3：先读相关文档再回答，不凭印象 |
| D4 运行时数据 | L0_大脑总地图.md + 根据问题确定的相关L1/L1.5/L2文档 | 先扫描L0找相关文档，再读相关文档后回答 |
核心概念速查： ① 只用用户自己的K-objects回答 = 禁止引入外部观点，禁止补充用户没有写过的内容 ② 引用必须说明来源：「在[文档名]§[章节]中提到…」——让用户能验证 ③ 知识空白 = 相关K-objects中找不到内容时，明确说「您的文档中未提及」，不自行推断
用户在多处文档、多次对话中积累了大量思考，但：
Step 0 工作区路径探测（v2 Agent 兼容层）
认知库有两种可能的路径布局：
尝试读取：`docs/L0/大脑总地图.md`
IF 成功 → **v2 模式**：L0=docs/L0/ | L1=docs/L1/ | L1.5=docs/L1_5/ | L2=docs/L2/
ELSE 尝试：`cognitive/L0_brain_map.md`
IF 成功 → **Cursor 模式**：使用 cognitive/ 前缀（原路径不变）
IF 都失败 → 告知用户认知库路径未初始化，停止
确定路径模式后，所有后续步骤中路径自动替换。
下文中 [CL0] / [CL1] / [CL1.5] / [CL2] 分别代表对应层的实际路径前缀。
Step 1 理解问题
→ 用户的问题是什么？核心概念是什么？
→ 如果问题不清晰，追问一个最关键的问题（一次只问一个）
→ 明确问题后继续
Step 2 搜索文档（分层检索，从顶层到底层）
[Layer 1] L1.5 底层原则层（最先检索）
Read: [CL1.5]/底层原则库.md
→ 这个问题是否直接触及某个已确认原则（P1/P2等）？
→ 如果是，记录：「原则层有直接答案」
[Layer 2] L1 系统性文档（必须先读 L0，再系统覆盖相关聚类）
Step 2a：Read [CL0]/大脑总地图.md
→ 从 L0 提取所有聚类列表和已登记的 L1 文档名
Step 2a.5：全量文档索引（防止 L0 过时导致遗漏）
⚠️ L0 可能不包含最近新建的文档——必须执行本步骤补全。
执行 list_files([CL1]) 或等效的文件系统扫描
→ 获得 L1 目录下所有 .md 文件的完整列表
→ 与 Step 2a 从 L0 中提取的列表做 diff
→ 若发现「L0 未登记的文档」：加入待检索列表，标注「L0 未登记，来自文件系统扫描」
→ 记录：「L0 登记 N 篇，文件系统实际 M 篇，差异 K 篇」
→ 判断「问题是全局性问题还是聚焦性问题」：
【全局性问题判断标准】满足以下任一条件，即为全局性：
· 问题中包含「整体」「核心」「本质」「全部」「所有」「系统」「体系」
· 问题是「X是什么」「X有哪些观点」「X的关键是什么」形式
· 问题话题是一个跨文档的高层概念（无法被单个文档完整回答）
→ 全局性问题：**必须覆盖所有聚类（含 L0 未登记的），无例外**
【聚焦性问题】：用户明确指定了单一文档/聚类（如「[B]文档里说了什么」）
→ 聚焦性问题：可以限定在指定范围内
Step 2b：分两步读取每个 L1 文档（先结构，后内容）
对每个「待检索聚类」中的文档，执行以下两步：
**Step 2b-①（结构扫描，必须先做）**
Read 该文档的前 80 行（涵盖摘要 + 全部章节标题）
→ 提取所有 ## / ### 章节标题，构建「章节目录」
→ 根据用户问题的关键词，标记「高相关章节」（显式理由）
→ ⚠️ 不允许「凭直觉」跳过某个聚类——必须给出明确的跳过原因
**Step 2b-②（定向读取，基于 ① 的结论）**
只读被标记的「高相关章节」（不是整篇）
IF 文档整体相关性高（全局性问题 + 核心文档）→ 读全文
→ 记录：找到了哪些相关内容，在哪里，来自哪个聚类
Step 2c：知识图谱邻域扫描 + BM25 兜底（双轨并行）
**轨道 A：知识图谱邻域扫描**（优先，精度高）
认知科学依据：扩散激活（Collins & Loftus, 1975）——激活一个概念节点后，
激活沿关系边向邻近节点传播（priming effect）
Read: [CL0]/知识图谱_正式文档.md（或 cognitive/knowledge_graph.md）
→ 找到 Step 2b 中已确定的「主要相关L1文档」在图谱中的节点
→ 获取该节点的全部关系边（出边+入边）
→ 按关系强度排序：depends(1.0) > extends(0.9) > cross_ref(0.7) > references(0.5)
→ 选取权重 ≥ 0.7 的邻居节点（Top-5，排除已在 Step 2b 读过的）
IF 邻居节点与当前问题高度相关（主题相似）：
→ Read 该邻居文档的相关章节（每个最多读 300 字）
→ 记录：「从图谱邻域发现补充内容，来自 [文档名]（[关系类型] 关系）」
**轨道 B：BM25 关键词兜底**（知识图谱缺失时，或作为补充验证）
触发条件：知识图谱文件不存在 OR 图谱中已读文档的关系边 < 3 条（稀疏图谱）
提取用户问题的关键词（中文字 + 英文词）
对 Step 2a.5 中 L0 未登记但存在于文件系统的文档：
→ 读取各文档前 200 字（标题+摘要），计算关键词命中数
→ 命中 ≥ 2 个关键词的文档：加入待检索列表，执行 Step 2b 两步读取
→ 记录：「BM25 兜底发现补充文档 [文档名]，命中词：[词列表]」
⚠️ 约束：
- Step 2c 是「补充」步骤，不是「替代」Step 2b 的步骤
- 两轨道合计最多新增 3-5 个文档，避免检索范围无限扩展
- 图谱文件不可读时轨道A静默跳过，但轨道B必须执行
[Layer 3] L2 碎片层（以下两种情况必须执行，不允许跳过）
强制触发条件（满足任一即必须读 L2）：
① L2 碎片整合索引中，有「🔲 待整合」碎片的关联L1文档与本问题相关
② 问题是全局性问题（已在 Step 2a 判断为全局性时，必须读 L2 补充 L1 之外的洞见）
⚠️ 不允许以「L1 已有足够内容」为理由跳过 L2 检索——L2 碎片常包含尚未整合进 L1 的新洞见
Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md
→ 搜索所有「🔲 待整合」碎片，找出与问题相关的条目
→ Read 相关碎片的内容
→ 标注：L2碎片的确认程度（confirmed / tentative / uncertain）
→ 在回答中注明：「以下来自 L2 碎片，尚未整合进 L1」
Step 3 综合分析
整理找到的所有相关内容，判断：
① 「清晰明确」：某文档/碎片有直接、完整的答案
② 「需要综合」：答案散落在多处，需要拼合
③ 「有矛盾」：不同文档/碎片对这个问题给出了有张力的答案
④ 「有空白」：文档只涉及了部分，有明显没有覆盖到的角度
⑤ 「完全空白」：认知库中没有覆盖这个问题
Step 4 生成回答（严格格式）
━━ 基于您的认知文档 ━━
【核心答案】
[直接回答问题，只用用户文档中的原话或紧密推论]
【来源（必须列出每一条依据）】
· [文档名/碎片ID] > [章节/位置]：「原文摘录」
· [文档名/碎片ID] > [章节/位置]：「原文摘录」
【置信度】
[🟢 高]：文档中有明确表述，直接引用
[🟡 中]：需要综合多处推论，可能有偏差
[🔴 低]：仅有碎片级别的提及，尚未系统化
【矛盾（如有）】
发现以下不一致：
· [文档A]说：「...」
· [碎片F-XXX]说：「...」
→ 这两处存在[直接冲突/隐式张力]，尚未消解。
**若为🔴 致命冲突（两个结论直接互斥，任一成立另一必然错误）**：
⚠️ 致命矛盾——此矛盾未消解将影响本答案的可信度，强烈建议立即运行矛盾检测
[立即运行矛盾检测] [了解但暂不检测]
**若为🟡 隐式张力或🟢 轻微不一致**：
是否要现在运行矛盾检测？[是] [暂时不用]
【知识空白（如有）】
您的文档对以下角度尚未覆盖：
· [空白点1]：[一句话说明缺了什么]
· [空白点2]
是否要记录为待思考的碎片？[记录为碎片] [不用]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 5 处理后续
→ 用户说「是」（运行矛盾检测）→ 触发 cognitive-detect-contradiction Skill
→ 用户说「记录为碎片」→ 触发 cognitive-capture-fragment Skill，预填充「待思考：[空白点]」
→ 用户有追问 → 继续在文档范围内回答（不引入外部内容）
→ 用户说「这块没想清楚」→ 询问「要运行 self-reflect（自我反思）来帮你想清楚吗？」
✅ 可以做：
❌ 不可以做：
情况1：完全空白 「您的认知文档中没有覆盖「[问题话题]」这个问题。 这是一个认知空白——意味着您可能： · 还没想过这个问题 · 想过但没有记录 建议：[记录为「待思考」碎片] [现在用self-reflect来想一想] [不处理]」
情况2：问题跨越多个L1文档，需要大量阅读 「这个问题涉及多个文档（[文档列表]），完整回答需要逐一读取。 我先给一个基于L0和L1.5的快速预答案，再深入检索。 [快速预答案内容] 现在深入检索更多细节...」
情况3：用户问的是「我有没有想过X」 「在您的文档中： · [文档A] 第X章 提到了相关概念：「...」 · [碎片F-XXX] 触及了这个话题：「...」 但没有系统性地专门讨论「X」。 覆盖程度：⚠️ 有提及但不完整」
情况4：用户问的是跟今日对话相关的内容（非文档内） 「您在本次对话中提到了「...」（但尚未写入文档）。 如果您希望基于已文档化的内容，当前文档里这部分的状态是：[...] 需要先把刚才的想法写入文档吗？[记录为碎片]」
根因：在「数字大脑有哪几个核心观点」的问答中，AI 凭直觉将问题映射到 [B][B']，跳过了 [PV]（包含 LLM=算子、多粒子动力学）和 [B']§7（用户感知界面），导致回答严重不完整。根本原因是 Step 2 的「根据问题关键词，判断哪些L1文档最相关」是主观判断而非系统检索。
修改内容：
验证结果：
验证状态：🔵 待验证（已有正式沙盘 SK-014）
根因：scenario-sandbox-builder Phase 2 验证（CS-016沙盘）发现：cognitive-ask 的矛盾检测触发设计为统一的「是否运行？[是][暂时不用]」，对致命矛盾（两个结论直接互斥）与轻微张力处理方式相同，用户容易选「暂时不用」跳过，导致致命矛盾积压影响答案可信度。
修改内容：
[立即运行矛盾检测] 触发词；🟡/🟢 保持原有「是否运行？[是][暂时不用]」history/SKILL_v1.3_20260322_before_cs016.md验证方法：发现🔴 致命矛盾时，Step 4 应输出「⚠️ 致命矛盾——强烈建议立即运行」而非普通询问 验证状态：🔵 待验证
根因：新会话AI回答「数字大脑核心观点」时，找到6条L1观点后认为「已完整」，跳过L2检索，导致F-019（智能体演化框架）和F-020（层次与闭环关键词）等重要洞见缺失。「如L1没有完整答案时」是主观条件，不可靠。
修改内容：
验证状态：🔵 待验证
根因：SK-014 沙盘分析发现 v1.1 残留风险：「全局性概念」的判断仍是 AI 主观决定，可能将「数字大脑」错判为「聚焦概念」而跳过全聚类覆盖。
修改内容：
验证状态：🔵 待验证（已有正式沙盘 SK-014 覆盖）
根因：三处系统性遗漏： ① L0 可能过时（Step 2a 仅读 L0，文件系统里新建文档对 AI 不可见） ② Step 2b「定向读取章节」依赖 AI 猜测，章节针对性不足 ③ Step 2c 依赖知识图谱文件，v2 workspace 里该文件路径不同或不存在，导致邻域扫描静默跳过
修改内容：
验证方向：
认知科学依据：
修改内容：