Cognitive work alignment check

Skill TashanGKD/cognitive-os/skills/cognitive-work-alignment-check

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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What its author says it does

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认知-工作对齐检查。验证你的实际工作产出是否可追溯到你的认知体系（L1.5原则 or L1文档），识别「漂浮工作」——有执行但无认知根的任务，输出对齐报告。触发词：「检查工作与认知的对齐」「认知根对齐」「这个工作有没有认知根」「认知体系和工作是否自洽」「认知对齐检查」「第四维健康检查」。

SKILL.md

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认知-工作对齐检查（cognitive-work-alignment-check）

设计意图：你的认知体系（L1.5原则 + L1文档）应该是所有判断和行动的根基。如果某项工作无法追溯到任何 L1.5 原则或 L1 文档，它就是「漂浮工作」—— 做完了，但没有认知依据，也无法通过工作反哺认知体系。

认知科学依据：元认知监控（Flavell, 1979）—— 意识到「我为什么这么判断」比「我判断了什么」更重要。

知识导航表（执行前阅读）

层级	文档	用途
D0 认知根	`cognitive/L0_brain_map.md`	了解当前认知体系的全貌（有哪些 L1 文档，覆盖哪些领域）
D0 原则	`cognitive/L1.5_principles/principles.md`	已确认的底层原则列表（对齐检查的基准）

激活后立即执行

Step 0  读取认知基准
        Read: cognitive/L0_brain_map.md
        → 提取：当前有哪些 L1 文档（按领域列出）
        Read: cognitive/L1.5_principles/principles.md
        → 提取：已确认的原则列表（标记 ✅ 状态的）

Step 1【γ】 确认检查范围（用户选择）

        询问用户：「你想检查哪个工作领域的对齐情况？」
        选项：
          A. 最近完成的具体任务（用户描述）
          B. 某个持续进行的工作领域（用户描述）
          C. 全部工作领域（若用户有工作域定义文档）
        
        等待用户选择后继续。

Step 2【α】 逐项对齐检查

        对每个工作产出/决策，执行：
        
        2a. 「这个工作的目标是什么？」
            → 用一句话陈述
        
        2b. 「这个目标/方法，可以追溯到哪条 L1.5 原则？」
            → 从 principles.md 中找到最相关的原则
            → 若找到：标记「✅ 对齐，来源：[原则编号] [原则名称]」
            → 若未找到：继续到 2c
        
        2c. 「这个目标/方法，可以追溯到哪个 L1 文档中的概念？」
            → 从 cognitive/L1_knowledge/ 中找到最相关的文档章节
            → 若找到：标记「✅ 对齐，来源：[文档名] [章节]」
            → 若未找到：标记「⚠️ 漂浮工作，无认知根」

Step 3【α】 生成对齐报告

        输出格式：
        
        ## 认知-工作对齐报告
        
        ### ✅ 已对齐的工作
        | 工作产出 | 认知根 | 对应文档/原则 |
        |---------|--------|------------|
        | ... | L1.5 P[N] | [原则名] |
        | ... | L1 文档 | [文档名][章节] |
        
        ### ⚠️ 漂浮工作（无认知根）
        | 工作产出 | 当前状态 | 建议行动 |
        |---------|---------|---------|
        | ... | 无法追溯 | 选项A/B/C（见下文）|
        
        ### 🔍 认知缺口（工作揭示的 L1/L1.5 空白）
        | 发现的空白 | 建议填补方式 |
        |-----------|------------|
        | ... | 运行 cognitive-capture-fragment 记录碎片 |
        | ... | 运行 cognitive-extract-principle 提炼原则 |

Step 4【γ】 处理漂浮工作（用户决策）

        对每项「漂浮工作」，请用户选择：
        
        A. 「这个工作有认知根，只是我没有写进 L1/L1.5，现在补上」
           → 触发 cognitive-capture-fragment（记录对应认知碎片）
        
        B. 「这个工作确实是漂浮的，未来应该先建立认知根再行动」
           → 记录到 cognitive/L3_logs/todo.md（待整合的认知缺口）
        
        C. 「这个工作属于执行层（不需要认知根）」
           → 标记为「执行层工作，豁免对齐检查」

Step 5【α】 更新系统日志

        追加到 cognitive/L3_logs/system_log.md：
        格式：[LOG-YYYYMMDD-NN] cognitive-work-alignment-check |
              对齐报告：✅X项 ⚠️Y项漂浮 🔍Z个认知缺口 | L0地图/L1.5原则库

D5：任务完成后的 Loop 反馈

本次执行产出：K3 对齐报告（对话输出）

Loop 路由：

通路A（D0 激活）：已通过读取 L1.5 原则和 L0 地图激活认知根
通路B（Loop 3 → Loop 2）： → 若发现认知缺口（⚠️ 漂浮工作）：触发 cognitive-capture-fragment 捕捉碎片 → 若缺口揭示 L1.5 需要新原则：触发 cognitive-extract-principle → 追加系统日志（Step 5 已执行）

设计背景

为什么需要这个 Skill？

知识体系最常见的失效模式不是「知识写错了」，而是「知识和行动脱节了」：

花大量时间写了 L1 文档，但实际工作中从不参考
做了很多决策，但决策依据没有在认知体系中留根
认知体系和工作产出变成两套相互独立的系统

本 Skill 提供一个检查机制：定期验证工作和认知是否仍然相互滋养。

变更记录

v1.0 — 2026-03-25 — 初始创建（泛化版）

来源：从他山内部的 cognitive-work-alignment-check 泛化而来，移除了所有内部路径和特定工具引用，保留核心对齐检查机制。

泛化内容：

工作域定义改为由用户描述（不依赖特定 work_domains.md 格式）
漂浮工作处理改为三选一（不依赖特定 PENDING-SKILLS）
路径全部改为 cognitive/ 标准路径