Cognitive review brain map

Skill TashanGKD/tashan-cursor-skills/skills/cognitive-review-brain-map

他山 Cursor Skill 体系 — 95个Skills + 32个Rules + 18个SubAgents，让AI在执行任务时能自主判断、按规范执行、并从经验中自我进化

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What its author says it does

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生成认知结构当前状态快照，帮助用户了解知识体系全貌并决定今日优先处理项。触发词：「大脑地图」「认知状态」「今天做什么」「复盘」「系统状态」「看一下状态」「有什么积压」。

SKILL.md

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大脑地图复盘 Skill（Review Brain Map）

读取认知结构各层状态，生成「今日认知快照」，帮助用户快速恢复上下文，决定下一步行动。

激活后立即执行

Step 1  读取全系统状态
        Read: _内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.md
        Read: _内部总控/认知结构/L2_碎片化思考/碎片整合索引.md
        Read: _内部总控/认知结构/L3_原始记录/待完成总清单.md
        Read: _内部总控/认知结构/L1.5_底层原则层/底层原则库.md（只读候选原则部分）

Step 2  统计关键指标
        从碎片整合索引统计：
        → 待整合碎片总数（🔲状态）
        → 部分整合数（⚠️状态）
        → 待整合碎片的类型分布

        从待完成总清单统计：
        → 🔴 高优先级待处理数量
        → TOP 3 最紧急项（标题+涉及文档）

        从L1.5原则库统计：
        → 已确认原则数量
        → 候选原则数量（🟡状态）

        从L0文档读取：
        → 各L1文档的最后更新时间（找出最久未更新的）
        → 当前Gap状态（已完成/待处理）

Step 3  生成状态快照，清晰展示

        「━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
          🧠 认知状态快照（今日：YYYY-MM-DD）
          ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
          📝 待整合碎片：N 个（类型：产品理论M个、自我反思K个...）
          📋 高优先级待办：M 项
          💡 候选原则待确认：K 个
          📅 最久未更新L1文档：[文档名]（N天前）
          ⚠️  当前已知缺口：X 个（见L0）

          TOP 待处理项：
          1. [TODO-XXX] [高优先] [描述] → 涉及[文档名]
          2. [TODO-XXX] [高优先] [描述] → 涉及[文档名]
          3. [TODO-XXX] [中优先] [描述] → 涉及[文档名]
          ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━」

Step 4  建议今日优先处理（根据积压情况自动推断）
        基于数量和优先级，给出1-3条建议：
        例：
        「建议今日优先：
          [1] 处理 N 个待整合碎片（运行「整合碎片」）
          [2] 确认候选原则 P? 是否成立（运行「提炼原则」）
          [3] 完善 [文档名]（运行「更新知识」）
          [开始处理第1项] [开始处理第2项] [开始处理第3项] [我来决定]」

Step 5  追加 L3/系统日志.md
        [LOG-今日日期-NN] cognitive-review-brain-map | 生成认知快照 | 无文档变更

注意事项