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Cognitive consolidate

Skill TashanGKD/cognitive-os/skills/cognitive-consolidate

cognitive-os · 认知操作系统 — 13 Skills + 4 Rules + 4 SubAgents,把人脑分层记忆结构外化为 AI 可操作的知识体系,以50年认知科学研究为基础

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npx -y skills add TashanGKD/cognitive-os --skill cognitive-consolidate

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What its author says it does

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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」。

SKILL.md

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cognitive-consolidate(记忆巩固 / 睡眠期巩固等效)

对应认知活动:睡眠期记忆巩固(海马体→皮层长期存储)——定期将积压的L2碎片批量整合进L1,完成情节记忆→语义记忆的转化

认知五维坐标(COG-TAX)

  • 意识程度:隐性(用户不参与,后台自动)
  • 脑网络:DMN(离线加工,记忆重激活)
  • 记忆系统:情节记忆→语义记忆的转化(海马体→皮层)
  • 执行功能:无(自动化批处理)
  • 双系统:系统1(自动批处理,不需要有意识的决策)

理论依据:Stickgold (2005) 睡眠依赖性记忆巩固;Wilson & McNaughton (1994) 海马体重激活;McClelland et al. (1995) 互补学习系统理论

调用方式:后台脚本,每7天执行一次(headless模式) 人工触发(可选):「执行记忆巩固」「批量整合积压碎片」


知识导航表

层级文档用途
D0 碎片索引cognitive/L2_fragments/fragment_index.md找到所有「待整合且已成熟」的碎片
D0 L1 目标cognitive/L1_knowledge/[各维度文档]整合的目标文档
D0 L0 地图cognitive/L0_brain_map.md了解文档间依赖关系

激活后立即执行(Headless 模式,所有决策使用默认策略)

Step 0  成熟度检查(安全退出点)
        Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md
        → 筛选条件:状态=🔲待整合 AND capture_time < 今天-7天
        → 若成熟碎片 < 3条 → 静默退出(输出「巩固条件未满足,退出」到系统日志后结束)
        → 若 ≥ 3条 → 继续 Step 1

Step 1  读取成熟碎片
        对每个成熟碎片 ID:
        Read: cognitive/L2_fragments/[对应碎片文件]
        → 提取:碎片标题、核心内容、归属维度、capture_time、归因类型

Step 2  按关联 L1 分组
        根据碎片的「归属维度」字段,将碎片分组:
        组1: 归属 [维度A] 的碎片 → 目标 L1 文档 = [维度A对应文档]
        组2: 归属 [维度B] 的碎片 → 目标 L1 文档 = [维度B对应文档]
        ...
        若碎片无明确归属维度 → 归入「待分类」组,追加到待完成清单(不自动处理)

Step 3  逐组执行整合(supplement路径优先,conflict路径不自动执行)
        对每个分组:
        Read: cognitive/L1_knowledge/[目标文档] 全文
        
        对每个碎片,判断整合路径:
        
        supplement(补充)路径 ← 默认执行:
          条件:碎片内容与L1现有内容兼容,可直接添加
          动作:在L1文档对应章节末尾追加碎片内容(StrReplace)
                追加格式:「— (来自L2碎片 [碎片ID],[capture_date])」
        
        conflict(冲突)路径 ← 不自动执行,转入人工决策:
          条件:碎片内容与L1现有核心论点存在实质矛盾
          动作:追加到待完成清单(Step 4),不修改L1
        
        covered(已覆盖)路径 ← 静默归档:
          条件:碎片内容已被L1现有内容完整覆盖
          动作:更新碎片状态为「📦已归档(被L1覆盖)」

Step 4  conflict 类碎片追加到待完成清单
        Write: cognitive/L3_logs/todo.md(追加)
        格式:
        □ [巩固-YYYYMMDD] 碎片[ID]「[标题]」与[L1文档名]存在冲突,需人工决策
          碎片内容摘要:[前100字]
          冲突点:[一句话描述]

Step 5  更新碎片整合索引
        Write: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md
        → 已supplement碎片:状态改为「✅已整合(巩固批次 YYYYMMDD)」
        → 已covered碎片:状态改为「📦已归档」
        → conflict碎片:状态改为「⏸️冲突待决策」

Step 6  写入巩固报告
        Write: cognitive/L3_logs/consolidation_report_YYYYMMDD.md(新建)
        内容:
        ---
        ## 记忆巩固报告(YYYY-MM-DD)
        - 处理碎片总数:N条
        - supplement(已整合):X条 → [列出碎片ID和目标文档]
        - covered(已归档):Y条
        - conflict(待人工决策):Z条 → [列出碎片ID]
        - 静默退出原因:无(或:成熟碎片不足3条)
        ---

Step 7  追加系统日志
        Write: cognitive/L3_logs/system_log.md(追加)
        格式:[LOG-YYYYMMDD-NN] cognitive-consolidate | 巩固完成:整合X条,归档Y条,冲突Z条待决策 | fragment_index.md

Headless 模式规范

规范说明
无交互点执行过程中不出现等待用户选择的步骤
默认策略supplement优先;conflict转清单;covered静默归档
只写文档不向对话输出;不返回用户可见内容
安全退出成熟碎片 < 3条时静默退出
错误处理遇到无法判断的碎片 → 追加到待完成清单,不中断执行

D5:任务完成后的 Loop 反馈

本次执行产出

  • K-object 更新:L1 文档批量更新(supplement类碎片)
  • S-object 追加:碎片整合索引状态更新 + 巩固报告 + 系统日志 + 待完成清单(conflict类)

Loop 路由

  • 通路A(Loop 2 内部):L2 碎片成功转化为 L1 语义记忆,情节→语义转化完成
  • 通路B(待完成清单):conflict 类碎片进入 todo.md,等待用户决策(通路B的延迟执行)

信号类型(A-G框架)

  • supplement整合成功多次(>5条)→ A信号(Skill改进:整合效率/碎片归属策略可能有优化空间)
  • conflict类碎片积累 ≥ 3条 → G信号(结构性根因:L1文档结构或碎片归因机制存在系统性问题)
  • 执行完成无异常 → 无独立信号(通路A内部完成,不额外产生信号)

变更记录

v0.1 — 2026-03-23 — 从全量认知Skill规范.md Skill 10 复现

来源:会话 a55a4e9e(认知体系完善规划),全量规范 §Skill 10 路径映射:原 _内部总控/ 路径已替换为 cognitive/ 通用路径 状态:🟡 待审核(Gate A/B/C 尚未通过) 存放位置:pending-skills/(非正式部署区)

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