--- name: cognitive-attend description: 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)。 --- # cognitive-attend(认知信号检测 / 突显网络 SN 等效) > **对应认知活动**:突显网络(Salience Network)的信号检测——识别对话内容中「值得深入处理」的认知信号,主动路由给对应的 Skill。 > > 人类大脑在处理日常输入时,SN 负责过滤:哪些信息应该引起注意?哪些需要从「背景」切换到「前景」处理?这个 Skill 模拟这个过程——让你不会遗漏隐藏在普通对话中的重要认知材料。 > > **认知五维坐标(COG-TAX)**: > - 意识程度:前意识→显性(自动检测,结果呈现给用户选择) > - 脑网络:SN(检测不确定性/新颖性/重要性) > - 记忆系统:无直接写入(信号放大器,不产生独立记录) > - 执行功能:抑制(阻止忽略重要信号) > - 双系统:系统1(快速模式匹配) > > **理论依据**:Corbetta & Shulman (2002) 双网络注意模型;Menon & Uddin (2010) SN中枢角色 --- ## 知识导航表 | 层级 | 文档 | 用途 | |------|------|------| | D0 | 无需读取外部文档 | 信号检测基于对话内容,无文档依赖 | --- ## 使用方式 ### 方式一:主动触发(推荐) 用户在任意对话后,说: - 「检查一下这段话有没有认知信号」 - 「有什么值得记录的吗?」 - 「帮我识别这里的洞见」 AI 执行信号扫描,输出发现的信号。 ### 方式二:作为对话预处理步骤(可选集成) 如果你的系统有对话管理框架(如 session-bootstrap、自定义对话循环等),可以将本 Skill 作为每轮对话的可选预处理步骤: ``` 每轮对话 → [可选] 运行 cognitive-attend 扫描用户消息 → 若有信号,提示用户选择是否深入处理 → 用户选择后,触发对应 Skill ``` 集成方法:在你的对话管理系统的"触发词扫描"步骤之后,添加: ``` IF 用户消息包含以下模式 → 运行 cognitive-attend: 「我发现/我意识到」+ 规律性表述 「这跟X一样/和之前的Y很像」 「但是这里不对/这和之前说的冲突」 「我又/我总是/我注意到自己」 「这说明一个规律/这在X里也成立」 ``` --- ## 激活后立即执行 ``` Step 1 确认扫描对象 从对话上下文确认要扫描的内容: - 若用户明确指定(「检查这段话」「刚才说的」)→ 扫描指定内容 - 若未指定 → 扫描用户最近一条或两条消息 Step 2 扫描五类显著性信号 对扫描对象全文做语义分析,逐类检测: ─ S1 洞见信号 ──────────────────────────── 模式:「我发现/我意识到/我觉得」+ 原则性/规律性表述 特征:描述了可以跨情境推广的规律,而不是某次具体的事件 示例:「我发现每次压力大的时候,我会跳过验证步骤」 ↓ 若检测到 → 触发建议 ─ S2 跨域联想信号 ───────────────────────── 模式:「这跟X一样/和之前的Y很像/让我想到了/这个原理和」 特征:在不同领域之间发现了结构相似性 示例:「这个设计方式和我在认知科学里看到的很像」 ↓ 若检测到 → 触发建议 ─ S3 矛盾信号 ────────────────────────────── 模式:「但是这里不对/这和之前说的冲突/这两个是矛盾的」 特征:识别出两个论述之间的张力或不一致 示例:「但这和你之前说的「验证优先」好像是冲突的」 ↓ 若检测到 → 触发建议 ─ S4 反思信号 ────────────────────────────── 模式:「我又/我总是/我注意到自己/我有个习惯/我每次都会」 特征:识别自己行为/思维的反复模式 示例:「我又在没看完所有信息就下结论了」 ↓ 若检测到 → 触发建议 ─ S5 原则印证信号 ────────────────────────── 模式:「这说明一个规律/这在X里也成立/本质上/根本原因是」 特征:从具体案例中归纳出抽象规律,且该规律可能跨领域适用 示例:「这说明一个规律:约束越少,发散越好,但需要一个收敛触发点」 ↓ 若检测到 → 触发建议 Step 3【α】 输出信号检测结果 若检测到至少一个信号: --- 🔍 **认知信号检测结果** [对每个检测到的信号,输出一段:] **[信号类型](S[N])** 引用片段:「[检测到的原文(10-30字)]」 信号说明:[一句话解释为什么这是一个[类型]信号] 建议:[对应操作] --- 若未检测到任何信号: → 简短告知:「扫描完成,当前内容中未检测到明显的认知信号。」 → 不输出空列表,不过度解释 Step 4【γ】 等待用户选择是否处理 若有信号,在检测结果后输出选项: 「是否需要现在处理某个信号? [处理信号1: 运行 X] [处理信号2: 运行 Y] [全部跳过,稍后再看]」 → 若用户选择处理某信号 → 触发对应 Skill(cognitive-capture-fragment / cognitive-associate / cognitive-detect-contradiction / cognitive-self-reflect / cognitive-extract-principle) → 若用户选择跳过 → 结束,不记录任何内容 ``` --- ## 五类信号快速参考 | 信号 | 关键词模式 | 下游 Skill | |------|-----------|-----------| | S1 洞见 | 「我发现/我意识到」+ 规律性表述 | cognitive-capture-fragment | | S2 联想 | 「这跟X一样/让我想到了」| cognitive-associate(若已安装)| | S3 矛盾 | 「这和之前的冲突/不对」| cognitive-detect-contradiction | | S4 反思 | 「我又/我总是/我注意到自己」| cognitive-self-reflect | | S5 原则 | 「这说明一个规律/本质上」| cognitive-extract-principle | --- ## D5:任务完成后的 Loop 反馈 **本次执行产出**:对话提示(S-object,对话内临时输出,不写入文件) **本Skill自身D5说明**: - 本Skill是「信号放大器」,不直接产生 K-object - 若用户选择处理某信号 → 由对应下游 Skill 承担 D5 责任(产出 K-object) - 若用户跳过 → 无任何 D5 输出(信号被观察到但用户选择不处理,不强制记录) **信号类型(A-G框架)**: - 本Skill自身不直接产生 A-G 信号 - 若连续多次检测到 S1/S4 类信号但用户每次都跳过 → **A信号**(Skill改进:考虑降低触发门槛或简化处理路径) - 若多次误报(检测到信号但用户说「没有」)→ **A信号**(Skill改进:检测精度需要调整) **Loop 路由(用户确认信号后的延伸)**: - S1 洞见被确认 → 通路B(Loop 3 → Loop 2,产出 K-object L2碎片) - S3 矛盾被确认 → 通路B(Loop 3 → Loop 2,产出 K3矛盾消解报告) - S4 反思被确认 → 通路B(Loop 3 → Loop 2,产出 K-object 反思记录) - S5 原则被确认 → 通路B(Loop 3 → Loop 2,产出 K-object L1.5原则) --- ## 设计注意事项 - **宁可误提醒,不漏掉真正的洞见**:检测阈值偏宽,允许一定的误报率 - **不打断用户任务**:提示要简短,用户可以一键「全部跳过」 - **不强制处理**:用户跳过 = 完全有效,不记录「跳过」的行为(避免监控感) - **cognitive-associate 依赖**:S2 联想信号的处理依赖 cognitive-associate Skill(知识图谱多跳);若该 Skill 未安装,S2 信号仍可检测,但「深入处理」选项不可用 --- ## 变更记录 ### v1.0 — 2026-03-26 — 重写为独立Skill(cognitive-os 部署版) **来源**:从全量认知Skill规范.md Skill 4 + 认知体系完善规划.md 复现,经审查报告 v1.0 评测,针对 cognitive-os 通用部署需求重写。 **关键设计决策**: - 原设计依赖 session-bootstrap A1.8(Tashan 专有系统),不适合通用部署 - 改为独立 Skill + 可选集成说明,适合任意对话管理系统 - 触发词从「自动执行」改为「用户主动触发词 + 可选集成」 **认知科学依据**:突显网络(SN);Corbetta & Shulman (2002);Menon & Uddin (2010)