# Cognitive Capture Fragment > 捕捉碎片化思考，结构化写入认知结构L2层。触发词：「碎片」「记录一下」「想法」「新洞见」「我发现」「我觉得」「随手记」「想记一个」。 - **Type:** Skill - **Install:** `agentstack add skill-tashangkd-cognitive-os-cognitive-capture-fragment` - **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior - **Seller:** [TashanGKD](https://agentstack.voostack.com/s/tashangkd) - **Installs:** 0 - **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml) - **Latest version:** 0.1.0 - **License:** MIT - **Upstream author:** [TashanGKD](https://github.com/TashanGKD) - **Source:** https://github.com/TashanGKD/cognitive-os/tree/main/skills/cognitive-capture-fragment ## Install ```sh agentstack add skill-tashangkd-cognitive-os-cognitive-capture-fragment ``` Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent. ## About # 碎片捕捉 Skill（Capture Fragment） > 把用户随时产生的碎片想法，经过关卡A（新洞见判断）后，结构化写入L2碎片层，并更新索引和系统日志。 --- ## 知识导航表（执行前必须理解的概念根） | 层级 | 文档 | 需要理解的概念 | |---|---|---| | **D0 认知根（必读）** | `cognitive/L1_knowledge/formal_spec/self_evolving_agent_spec.md` | 层1：K-object定义（编码陈述性事实的知识对象）；层2：D_op.create（对象应存在但不存在）；层7：完备题库维度——对象类型 × 操作类型 × 关系类型 | | **D3 规范参考** | `cognitive/maintenance_protocol.md` | 碎片写入规范：命名格式/存放位置/索引更新要求 | | **D4 运行时数据** | `cognitive/L2_fragments/fragment_index.md` + `L0_大脑总地图.md` | 当前最大碎片ID（F-XXX）+ 整体认知体系地图（确定碎片归属域）| **核心概念速查**： ① K-object.create（捕捉碎片）= 系统中尚不存在的知识，需要新建一个K-object来编码它 ② L2碎片 = K-object的fragment子类，是L1框架文档的上游原材料，待整合 ③ 写入后必须更新碎片整合索引——实现C1（完全可观测性：所有对象必须在R中注册） --- ## 激活后立即执行（顺序不可跳过） ``` Step 1 读取上下文 Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md → 获取当前最大碎片ID（F-XXX），下一个ID = F-(N+1) Read: cognitive/L0_brain_map.md（摘要，了解当前知识体系） Read: cognitive/document_catalog.md（快速扫描，识别与当前话题相关的已有文档） → 若发现分类清单中有与当前碎片主题高度相关的已有文档（★CURRENT 或 ⏸️DEFERRED）： 提示用户「已有相关文档：[文档名] / [Loop归属] / [状态]，是补充该文档还是记录新碎片？」 → 用户选"补充已有文档" → 结束本 Skill，引导至 cognitive-update-knowledge → 用户选"记录新碎片" → 继续 Step 2 Step 2 理解用户输入 → 用户说的是完整想法，还是需要追问才能清楚？ → 如果不够清楚，追问一个最关键的问题再继续（不要追问多个） Step 3 [关卡A] 判断是否有新洞见 → 快速比对碎片整合索引中的已有标题，判断是否与已有内容高度重复 → 如果高度重复（语义相似度>80%）： 「此内容与碎片[F-XXX]「...标题...」高度相似。是追加补注，还是确实是新视角？」 → 用户说"追加" → 在原碎片文件对应条目末尾追加注释，更新索引，写日志，结束 → 用户说"新的" → 继续 Step 4 → 如果是新洞见：继续 Step 4 Step 4 推断碎片属性 根据内容推断： - 类型：product_theory（产品理论）| self_reflection（自我反思）| ai_review（AI复盘） org_design（组织设计）| methodology（思维方法） - 对应L1文档（初步关联）：[A]产品框架 / [B]产品定位 / [B']产品设计 / [C]协作模式 / [D]元框架 / [E]文档体系 / 个人思维方法论 / 个人认知模式 - 对应L1.5原则：P1（验证优先于感受）/ P2（从小点切入升维）/ 无 - 确认程度：confirmed（确信）/ tentative（暂定）/ uncertain（存疑） Step 5 生成结构化碎片并向用户确认 展示： 「准备记录碎片 [F-新ID]： 标题：「...」 类型：[类型] 归因：🔵 用户原始思考 关联L1：[X] 关联L1.5：P? / 无 确认程度：[确认程度] [确认记录] [修改后记录]」 Step 5 用户确认写入后，正式将碎片写入 L2 文件 （按 cognitive-l3-auto-log 规则，写入后自动追加系统日志） Step 5.5 【F-022 全节点挑战者反思】用户确认后、正式写入前执行 以「认知体系一致性守门人」视角执行3条挑战： 1. 矛盾检测：这条碎片的核心观点，与 L1.5 已确认原则（P1/P2）或 L1 文档中 任何已有结论有没有张力（不一定是矛盾，但可能需要说明关系）？ 2. 置信度诚实：碎片中有没有「用确定语气说了一个实际上是推断的结论」？ 如果有，应该在碎片中标注「推断/待验证」而非写成已确认事实。 3. 级联缺失：写入这条碎片后，是否有任何关联的 L1 文档应该被标注为「需重新审视」， 但目前碎片的关联字段没有指向它？ 若发现可修复的问题（措辞/置信度/关联）→ 先修改碎片内容，再写入 若确实无重大问题 → 继续写入 Step 5.8 L2 积累阈值监控（CS-014 修复，写入后检查，静默执行） Read: cognitive/L2_fragments/fragment_index.md（快速计数） 统计 🔲 待整合 状态的碎片总数 N IF N ≥ 8： 「💡 当前积累了 N 条待整合碎片。建议触发 cognitive-integrate-fragments 处理。 [立即整合] [稍后处理]」 IF N 类型：[product_theory | self_reflection | ai_review | org_design | methodology] > 时间：YYYY-MM-DD > 确认程度：[confirmed | tentative | uncertain] > 关联L1：[文档名] > 关联L1.5原则：[P1 | P2 | 无] > 归因：🔵 用户原始思考 > 整合状态：🔲 待整合 [用户输入内容，AI整理后的清晰表述] --- ``` --- --- ## 注意事项 - **不要修改用户的原意**，归因为 🔵 的内容只做结构化，不改观点 - **不确定分类时**，优先选 `product_theory` 或 `self_reflection`，后续可在整合时修正 - **关卡A不过于严格**：宁可记录重复，也不要漏掉真正的新洞见；有疑问就问用户 - **每次写入后必须更新索引**，否则 integrate-fragments Skill 无法找到该碎片 --- ## 变更记录 > 格式规范：`### vX.Y — YYYY-MM-DD — 摘要`，逆序排列（最新在前） ### v1.3 — 2026-03-21 — 新增 Step 5.8 L2 积累阈值监控（CS-014 修复） **根因**：CS-014 沙盘确认 cognitive-capture-fragment 写入碎片后无任何积累监控，用户需手动运行 daily-briefing 才能感知积压。当积累 ≥8 条待整合碎片时，系统应主动建议整合。 **修改内容**： - 新增：Step 5.8「L2 积累阈值监控」——碎片写入后快速计数，≥8条时主动提示触发整合 **验证结果**： - 正向验证：写入第8条碎片后，Step 5.8 输出积累提示 - 负向验证：<8条时静默，不干扰正常捕捉流程 **备份路径**：`history/SKILL_v1.2_20260321.md` --- ### v1.2 — 2026-03-21 — Step 1 增加文档分类清单前置扫描 **根因**：AI 未发现已在分类清单中标注的文档，造成「以为是新信息但其实已有归档」的重复劳动。Step 1 只读 L2 索引和 L0 总地图，不读文档分类清单。 **修改内容**： - 修改：Step 1 → 新增 `Read: 文档分类清单.md`，增加主题相关性判断和用户路由 **验证结果**： - 正向验证：捕捉时 Step 1 读到分类清单，AI 提示已有相关文档（待真实场景验证） - 负向验证：无高度相关条目时，流程不受影响 --- ### v1.1 — 2026-03-19 — F-022 全节点审核：加入认知碎片写入前挑战者反思（Step 5.5） **根因**：full-node-audit.mdc 要求认知更新节点写入前内置挑战者反思，cognitive-capture-fragment 在用户确认后直接写入，缺少矛盾检测、置信度诚实性和级联遗漏检查。 **修改内容**： - 新增：Step 5.5「F-022 全节点挑战者反思」——现有认知矛盾/置信度诚实/关联文档遗漏三视角 **验证状态**：🔵 待验证 ## Source & license This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code. - **Author:** [TashanGKD](https://github.com/TashanGKD) - **Source:** [TashanGKD/cognitive-os](https://github.com/TashanGKD/cognitive-os) - **License:** MIT Install and usage instructions live in the source repository linked above. ## Pricing - **Free** — Free ## Security capabilities Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access: - **Network access:** no - **Filesystem access:** no - **Shell / process execution:** no - **Environment & secrets:** no - **Dynamic code execution:** no *"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.* ## Versions - **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source. ## Links - Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-tashangkd-cognitive-os-cognitive-capture-fragment - Seller: https://agentstack.voostack.com/s/tashangkd - Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse --- Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.