AgentStack
SKILL verified MIT Self-run

Cognitive Background Synthesizer

skill-tashangkd-cognitive-os-cognitive-background-synthesizer · by TashanGKD

后台认知合成器(DMN等效,Headless)。不被用户直接触发,由后台调度脚本每3天执行一次。跨碎片关联分析:找到不同时间捕捉的碎片之间的隐性关联,生成合成报告写入L3,等待daily-briefing展示给用户。触发词(人工触发时):「执行后台合成」「cognitive-background-synthesizer」。

No reviews yet
0 installs
15 views
0.0% view→install

Install

$ agentstack add skill-tashangkd-cognitive-os-cognitive-background-synthesizer

✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

Are you the author of Cognitive Background Synthesizer? Claim this listing to set pricing, connect Stripe payouts, and keep 70% of every sale.
Sign up to claim

About

cognitive-background-synthesizer(后台认知合成 / DMN等效)

> 对应认知活动:默认模式网络(DMN)——大脑空闲时自发做的跨话题后台合成、远距联想、洞见生成。人类的很多「灵光一闪」发生在非专注状态,这个Skill模拟这个过程。 > > 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(默认模式网络,后台合成主导) > - 记忆系统:情节记忆(L2/L3)跨时间的模式提取 > - 执行功能:无(自动化关联分析) > - 双系统:系统1(自动模式匹配)→ 结果供用户用系统2评估 > > 理论依据:Buckner et al. (2008) DMN综述;Christoff et al. (2016) 心智游走与创造性思维;Kounios & Beeman (2014) 顿悟神经机制 > > 调用方式:后台脚本,每3天执行一次(headless模式) > 人工触发(可选):「执行后台合成」「cognitive-background-synthesizer」


知识导航表

| 层级 | 文档 | 用途 | |------|------|------| | D0 碎片索引 | cognitive/L2_fragments/fragment_index.md | 获取最近14天新增碎片的ID和标题 | | D0 任务日志 | cognitive/L3_logs/task_log.md | 获取最近14天任务摘要(「完成的工作」字段)| | D0 知识图谱 | cognitive/knowledge_graph.md | 了解L1文档间关系(判断同话题簇)|


激活后立即执行(Headless 模式)

Step 0  输入充分性检查(安全退出点)
        Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md
        → 统计最近14天内「待整合」碎片数量
        → 若 50条),只取最近20条

        Read: cognitive/knowledge_graph.md(若存在)
        → 获取L1文档节点列表和主要关系边
        → 若文件不存在:跳过图谱参考,仅基于碎片关键词做分析

Step 2  跨碎片关联分析(核心步骤)
        对 Step 1 收集到的全部碎片内容,寻找以下三类模式:

        模式A:「相同底层结构」
          条件:两个或多个碎片,讨论了不同现象,但底层逻辑相同
          判断方法:碎片的核心动词/因果关系是否高度相似?
          输出:「碎片[A] 和碎片[B] 都在说:[共同底层结构,一句话]」

        模式B:「碎片解释任务困难」
          条件:某个碎片的核心洞见,可以解释任务日志中提到的某个困难/失败
          判断方法:碎片关键词与任务摘要中的「问题/困难/没想到」部分是否高度相关?
          输出:「任务「[任务名]」遇到的困难,可能与碎片「[碎片标题]」的洞见有关」

        模式C:「候选重复/合并」
          条件:相隔 > 7天捕捉的两个碎片,实质上在说同一件事
          判断方法:碎片标题/核心词高度重叠(>60%语义相似)
          输出:「碎片[A]([日期A])与碎片[B]([日期B])实质相同,建议合并」

Step 3  生成合成报告
        Write: cognitive/L3_logs/synthesis_report_YYYYMMDD.md(新建)
        格式:
        ---
        ## 后台合成报告(YYYY-MM-DD)
        
        ### 发现的跨碎片连接(模式A)
        [若无发现:「本次未发现跨碎片连接」]
        - 连接1:碎片「[A标题]」× 碎片「[B标题]」
          共同底层结构:[一句话]
          建议行动:[整合到同一L1章节 / 提炼为新原则候选 / 暂时观察]
        
        ### 碎片-任务关联(模式B)
        [若无发现:「本次未发现碎片-任务关联」]
        - 任务「[任务名]」中的困难 → 可能与碎片「[碎片标题]」相关
          关联说明:[一句话]
        
        ### 候选重复/合并建议(模式C)
        [若无发现:「本次未发现候选重复」]
        - 碎片「[A]」([日期])≈ 碎片「[B]」([日期]),建议合并处理
        ---

Step 4  追加到待完成清单
        Write: cognitive/L3_logs/todo.md(追加)
        □ [synth-YYYYMMDD] 后台合成报告已生成,建议查看
          路径:cognitive/L3_logs/synthesis_report_YYYYMMDD.md
          发现:[连接X条,关联Y条,重复Z条]

Step 5  追加系统日志
        Write: cognitive/L3_logs/system_log.md(追加)
        格式:[LOG-YYYYMMDD-NN] cognitive-background-synthesizer | 合成完成:发现连接X条,关联Y条,重复Z条 | synthesis_report_YYYYMMDD.md

Headless 模式规范

| 规范 | 说明 | |------|------| | 无交互点 | 不出现等待用户输入的步骤 | | 只写文档 | 所有输出写到 L3_logs/,不向对话输出 | | 安全退出 | 碎片 < 3条时静默退出,记录日志 | | 不修改L1 | 只生成建议,让用户或 integrate-fragments 决策 | | 不发通知 | 结果放入 todo.md,等待 daily-briefing 展示 |


D5:任务完成后的 Loop 反馈

本次执行产出

  • S-object 新建:cognitive/L3_logs/synthesis_report_YYYYMMDD.md(合成报告)
  • S-object 追加:系统日志 + 待完成清单

Loop 路由

  • 通路B(Loop 3 → Loop 2)

→ 合成报告中的「建议整合」→ 用户查看后可触发 cognitive-integrate-fragments(通路B延迟完成) → 合成报告中的「建议提炼原则」→ 可触发 cognitive-extract-principle

信号类型(A-G框架)

  • 发现模式A(相同底层结构)≥ 2条 → D信号(洞见:可能有新原则候选,路由给 cognitive-extract-principle 评估)
  • 发现模式C(候选重复/合并)→ A信号(Skill改进:capture-fragment步骤可能需要补充「重复检测」机制)
  • 连续3次执行均无发现(空报告)→ A信号(Skill改进:14天时间窗口或分析策略需要调整)
  • todo.md已追加 → S-object更新完成,无额外信号

对 cognitive-daily-briefing 的依赖声明: ⚠️ 合成报告通过 todo.md 等待 cognitive-daily-briefing 展示给用户。 若 cognitive-daily-briefing Skill 未实现对 todo.md 的扫描读取,合成报告将不会主动展示。 请在部署前确认 cognitive-daily-briefing 的 Step 1 包含读取 todo.md 的逻辑。


变更记录

v0.1 — 2026-03-23 — 从全量认知Skill规范.md Skill 16 + 完善规划.md N1 复现

来源:会话 a55a4e9e(认知体系完善规划),全量规范 §Skill 16 + 完善规划 §N1(详细设计) 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)

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

Reviews

No reviews yet — be the first.

Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.