1. 核心命题
个人学习/工作的本质不是"获取信息"，而是持续完成四件事：
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把目标变成可执行的任务结构（从"想做"到"能做"）
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在复杂上下文中保持一致的理解（从"碎片"到"体系"）
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在行动中缩短反馈周期并积累可复用经验（从"做完"到"做对且越来越快"）
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在长期中对抗遗忘、漂移和自我欺骗（从"当下聪明"到"持续进步"）
"人机协同认知引擎"要解决的不是一次对话的聪明，而是长期、稳定、可复利的认知生产力。
2. 方法论总原则：把协同从"对话"升级为"闭环系统"
单纯的 LLM 交互是"即时生成"；认知引擎要做的是"持续运营"。因此方法论上必须满足三条总原则：
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结构化优先于表述：先建结构（目标/约束/状态/证据/行动），再生成语言。
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证据优先于观点：输出结论必须能回指到来源、上下文与推理路径（至少可审计）。
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闭环优先于答案：每次协同的产物必须能进入下一次协同（可复用、可更新、可迭代）。
3. 架构原理：一个"认知引擎"应有的六层
个人场景下的认知引擎可以抽象为 6 层（不是产品形态，而是认知功能分工）。你可以把它理解为：人负责价值与最终裁决，机器负责结构、检索、推演、执行编排与复盘记账。
L1 情境层 Context
目的：让系统"知道你现在是谁、在做什么、为什么做、有什么限制"。
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关键对象：当前任务、角色（学习者/写作者/管理者）、时间窗口、风险偏好、输出格式、受众
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架构含义：把"提示词"从临时输入升级为可维护的"情境对象"
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方法论：先对齐情境，再谈解决方案（否则方案会漂）
L2 世界模型层 World Model（个人版）
目的：让系统拥有"可运行的个人知识与工作对象模型"，避免每次从零理解。
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关键对象：主题知识图谱、项目/文档/决策记录、能力模型、概念定义、常用框架
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关键机制：概念---关系---状态---约束（至少要有"状态"与"约束"，否则只是笔记堆）
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方法论：把你在乎的对象变成"可查询、可更新、可引用"的结构化实体
L3 证据与记忆层 Evidence & Memory
目的：让协同具备可追溯性与抗幻觉能力，并形成长期复利。
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三类记忆：
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事实记忆：结论、数据、定义、最终稿
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过程记忆：推理过程、比较方案、踩坑与取舍
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偏好记忆：写作风格、决策偏好、工作习惯（可控、可删改）
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方法论：任何"重要结论"都必须绑定证据（引用、来源、上下文、时间）
L4 推理与规划层 Reasoning & Planning（LLM 在这里）
目的：把 L1-L3 的结构当底座，生成"可执行计划"和"可验证中间产物"。
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典型输出不是"答案"，而是：
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任务分解（WBS/里程碑/检查点）
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多方案比较（假设---证据---风险---成本）
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质量标准（验收清单、评审维度）
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方法论：强制区分 Plan（计划）/Do（行动）/Check（验证）/Learn（更新）
L5 行动与外部化层 Action & Externalization
目的：让系统不止"建议"，还能把建议变成你能直接用的外部化成果。
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连接对象：日程、任务管理、笔记/知识库、文档、代码仓库、邮件、会议纪要
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关键机制：工具调用/流程编排/模板化输出
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方法论：每次协同必须留下"可复用工件"：
- 文档模板、可复制的清单、可执行的步骤、可复盘的记录
L6 评估与学习层 Evaluation & Meta-cognition
目的：让系统自我校准，持续提升"可靠性与效率"，并避免把错误固化进记忆。
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评估对象：
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产出质量：是否满足目标与受众
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过程质量：是否走了弯路、是否遗漏关键风险
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协同效率：你是否更省力、是否更少返工
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方法论：用"复盘-更新"替代"用完即弃的对话"
4. 运行机理：个人认知引擎的"闭环工作流"
可以把协同过程简化成一个稳定的闭环（每次都走一遍，但可以很快）：
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对齐情境：确认目标、约束、交付物形态
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调用世界模型：相关概念/项目背景/历史决策自动带入
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检索证据：优先引用你的资料与可信来源（个人场景尤其重要）
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生成计划与中间件：先产出结构化骨架（提纲/清单/里程碑）
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行动外部化：产出可直接投入工作的工件（文档、任务列表、邮件草稿等）
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评估与沉淀：记录关键取舍、失败模式、下一次复用的提示/模板
这套闭环的关键，是把"每次聊天的临时智能"变成"可积累的认知资产"。
5. 治理原则：个人场景也必须"可控"
个人使用同样会出现：误导、偏见固化、过度自动化、隐私泄露、目标漂移。认知引擎要内建治理：
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权限与边界：什么能自动做、什么必须你确认（尤其是对外输出）
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来源分级：个人资料 > 权威资料 > 互联网泛资料；不同等级使用不同置信策略
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记忆可编辑：允许你一键纠错/删除偏好/覆盖旧结论
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反幻觉策略：不确定就标注不确定；关键事实必须引用来源或提示需要核验
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反漂移机制：每个项目有"北极星指标"和"禁区清单"（避免越做越偏）
6. 个人场景的落地形态：最小可行"认知引擎"
不谈具体产品，只谈最小结构，你至少需要四个"库"和两个"板"：
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四个库：
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项目库（目标、里程碑、决策、产出物）
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知识库（概念体系、框架、引用资料）
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证据库（来源、摘录、时间戳、上下文）
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模板库（提纲、清单、提示词/流程脚本）
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两个板：
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任务面板（在做什么、下一步是什么、卡点是什么）
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复盘面板（哪里浪费、哪里高质量、下次怎么更快）
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LLM 的价值被"架构化"以后，会从"聪明聊天"变成"稳定生产"。
7. 判断是否真正变成"引擎"的指标
个人最有用的指标不是模型分数，而是这三类：
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复用率：模板/清单/提纲/流程被复用的次数
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返工率：对外输出/重要文档被大改的次数是否下降
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闭环率：每次协同是否形成可沉淀资产（而不是聊完就没了）
