Cognitive Os

Cognitive OS externalizes human cognitive frameworks into an AI-operable knowledge system.

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License: MIT Skills Rules Agents Cognitive Science Deep Dive

把人类大脑的层级记忆结构外化为 AI 可操作的知识体系。20 个 Skills + 4 个 Rules + 4 个 SubAgents,让 AI 智能体能够构建、维护并自我迭代用户的认知框架。


📖 深度阅读《把大脑分层外化:一套 AI 认知体系的神经科学解构》 完整解析每个 Skill 与认知科学理论的逐步对应,含 10 张配图(Piaget 同化/顺应、ViolEx 矛盾模型、Wallas 顿悟四阶段、扩散激活……) 📎 HTML 配图完整版(12MB,含 base64 嵌入图片)


核心架构图

静态:五层文件结构 ↔ 大脑记忆系统

不是比喻——每一层文件对应神经科学中已被实证的记忆类型

五层认知结构与大脑记忆系统对照


动态:20 个 Skills 如何协同运转

系统总览:五大阶段的完整认知生命周期,含 Subagents 隔离节点和 Rules 守门机制

cognitive-os 完整认知生命周期系统

模式详表:初始构建(5 种模式)vs 迭代进化(8 种模式),每种操作对应的认知科学依据

两套机制:构建认知结构 vs 自我进化


这是什么

cognitive-os 解决一个根本问题:

你的最好思考被锁在脑子里——碎片化、自相矛盾、AI 无法触及。

问题表现解决方式
AI 不了解你怎么思考每次问 AI「你觉得怎么样」,它用通用知识回答,不是你的判断把你的认知框架外化,AI 基于你的文档回答
洞见停留在脑子里想到好的观点,没记下来,或记了但找不到碎片捕捉机制,结构化写入分层知识体系
知识体系自相矛盾不同时期写的文档互相冲突,不知道哪个对矛盾检测 + 版本控制 + 自洽验证,C1-C13 十三条一致性条件
经验无法自我进化人工智能每次对话都从零开始,无法积累级联通知 + 任务萃取,认知体系在每次工作中自动更新

用一句话描述:你说「这是我的新洞见」,AI 自动捕捉 → 判断关联 → 整合进你的知识体系 → 矛盾检测 → 级联通知相关模块。


认知科学基础

这套系统的架构严格对应人类大脑的真实记忆层次(非比喻,有神经科学实证):

系统层文件位置大脑对应理论依据
L0 大脑总地图cognitive/L0_brain_map.md元认知框架Flavell (1979)
L1.5 底层原则库cognitive/L1.5_principles/图式/心智模型 SchemaPiaget (1952)
L1 系统性文档cognitive/L1_knowledge/语义记忆 Semantic MemorySquire & Zola-Morgan (1993)
L2 碎片化思考cognitive/L2_fragments/情节→语义转化中间层海马体-新皮层对话
L3 原始记录cognitive/L3_logs/情节记忆 Episodic MemoryTulving (1972)

每种认知操作也有对应的认知科学机制:

操作Skill认知科学机制文献依据
碎片捕捉cognitive-capture-fragment情节记忆外化 + 来源监控Tulving (1972)
碎片整合(小人机制)cognitive-integrate-fragmentsPiaget 同化/顺应Piaget (1952)
直接更新知识cognitive-update-knowledge语义记忆受控修改 ceremony(K)形式规范;Flavell 1979
原则提炼cognitive-extract-principleDMN 后台加工 → 图式形成Wallas (1926); Collins & Loftus (1975)
矛盾检测cognitive-detect-contradictionViolEx 2.0 图式违反处理Gawronski & Brannon (2022)
自我反思cognitive-self-reflect反思 vs 反刍神经机制Treynor et al. (2003)
级联传播cognitive-cascade-notifier扩散激活 Spreading ActivationCollins & Loftus (1975)
任务萃取cognitive-task-reflector情节→语义转化(记忆巩固)Squire (1993)

五层架构

╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  L0  大脑总地图(元认知层)                                    ║
║  读完 = 恢复所有上下文;维护协议见 maintenance_protocol.md    ║
╚═══════════════════════════╤══════════════════════════════════╝
                            ↕ 约束↑ / 提炼↓
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  L1.5  底层原则库(图式层)                                    │
│  跨领域通用的核心思维习惯,是认知的「操作系统」                  │
│  P1:验证优先于感受    P2:从小点切入升维到底层规律             │
└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                        ↕ 约束↓ / 提炼↑
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  L1  系统性文档(语义记忆)                                    ║
║  去时间化、跨场景成立的知识框架(按领域组织)                   ║
╚══════════════════════╤═══════════════════════════════════════╝
                       ↕ 小人整合机制(Piaget同化/顺应)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  L2  碎片化思考(情节→语义转化层)                              │
│  待整合的原材料:新洞见、自我反思、技术发现                     │
│  fragment_index.md 追踪每条碎片状态                            │
└──────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                       ↓ 全记录
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  L3  原始记录(情节记忆)                                       │
│  system_log.md(操作日志)  todo.md  consistency_record.md    │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

三大闭环中的位置:cognitive-os 实现的是 Loop 2(认知系统)——让系统「知道为什么」。它与 tashan-cursor-skills(Loop 1 执行系统)配合,形成完整的自进化 AI 系统。


13 个 Skill

初始构建(5 种模式)

Skill触发词作用认知科学
cognitive-capture-fragment碎片/记录一下/新洞见/我发现捕捉碎片想法,写入 L2,带归因标注情节记忆外化
cognitive-integrate-fragments整合碎片/处理积压/消化碎片将 L2 碎片整合进 L1(小人机制:同化/顺应/已覆盖)Piaget 平衡化
cognitive-update-knowledge更新[文档]/修改[文档]/在[文档]里加上受控更新 L1 文档:备份→归因→矛盾检测→5处级联写入ceremony(K) 协议
cognitive-extract-principle提炼原则/有什么规律/底层逻辑从 L2 碎片中提炼跨领域通用原则,写入 L1.5DMN 图式形成
cognitive-reorganize系统整理/重组认知结构/认知结构乱了从零/散落文档构建认知结构,四轴分类记忆系统首次结构化

迭代进化(8 种模式)

Skill触发词作用认知科学
cognitive-detect-contradiction矛盾/不一致/检查一致性5类矛盾检测 + ViolEx 防御模式追踪(C13)ViolEx 2.0
cognitive-consistency-check一致性检查/自洽检查/跑一遍验证C1-C13 完整自洽验证,发现立即修复Flavell 元认知监控
cognitive-self-reflect反思/我发现我有个习惯/我注意到10轮追问+5维度深挖,内置反刍检测Treynor 2003 反思/反刍
cognitive-ask基于我的文档/根据我的想法/帮我回忆严格基于你自己的文档回答,标注来源和置信度语义记忆检索
cognitive-daily-briefing汇报/今天有什么/同步状态生成认知系统每日状态报告情节记忆更新综述
cognitive-review-brain-map大脑地图/认知状态/系统状态生成当前认知结构状态快照元认知快照
cognitive-version-snapshot创建新版本/打快照/这次改动很大为 L1 文档创建重大版本里程碑长期记忆巩固
cognitive-input-classifier帮我判断/先分类/路由分类一下输入路由分类器(认知更新 vs 任务执行)认知分类前置
cognitive-work-alignment-check检查工作与认知的对齐/认知根对齐/认知-工作自洽验证工作产出是否可追溯到 L1.5原则/L1文档,识别「漂浮工作」Flavell元认知监控

扩展能力(6 种,v1.2 新增)

Skill触发词 / 调用方式作用认知科学
cognitive-attend检查这段话有没有认知信号/帮我识别洞见主动检测对话中隐含的五类认知信号(洞见/联想/矛盾/反思/原则),路由给对应 Skill突显网络 SN;Corbetta 2002
cognitive-associate内部工具(被 cognitive-ask 和 cognitive-capture-fragment 调用)给定概念,在知识图谱中激活语义相邻的概念网络,返回 Top-5 邻居Collins & Loftus 1975 扩散激活
cognitive-consolidate后台调度(每7天)/ 人工:批量整合积压碎片将积压的成熟L2碎片批量整合进L1,冲突类碎片记录待决策(Headless模式)Wilson & McNaughton 1994 记忆巩固
cognitive-calibrate验证历史内容/校准知识置信度/哪些内容还没验证追踪🟡AI生成内容是否事后得到验证,防止未验证推断长期被当事实Flavell 1979 元认知监控准确性
cognitive-background-synthesizer后台调度(每3天)/ 人工:执行后台合成跨碎片关联分析,找隐性连接,生成合成报告(Headless模式)Buckner 2008 DMN;Kounios 2014 顿悟
cognitive-creative-synthesis没有思路/换个角度想/帮我发散一下/跨领域看这个问题从认知体系随机抽取跨领域概念,强制寻找结构相似性,生成非常规解法候选Beaty 2016 DMN+CEN协同;Mednick 1962 远距联想

4 个子智能体

SubAgent作用独立 Context 价值
cognitive-verifierL1 更新后自洽验证(CV-1/CV-2/CV-3)独立「读者」视角,避免创作者视角偏差
cognitive-fragment-integrator≥5条碎片时批量整合纯粹小人视角,不被碎片捕捉历史污染
cognitive-cascade-notifier原则/L1重大更新后后台级联通知后台异步,不阻断主流程,扩散激活等价
cognitive-task-reflector认知类任务完成后自动萃取认知价值脱离操作细节,以「认知体系维护者」视角分析

6 条规则

Rule类型作用
cognitive-structure-write-guard条件触发写入 L1/L1.5 前:强制备份 + 归因标注 + 5处级联写入
cognitive-l3-auto-logalwaysApply每次 cognitive-* 操作后:自动追加系统日志
cognitive-principle-check条件触发写完 L1 内容后:自动校验与 P1/P2 的张力
fragment-before-direct-edit条件触发直接改 L1 前:提示「先记碎片还是直接改?」
cognitive-insight-guardalwaysApply每条用户消息后:语义判断是否包含洞见/视角纠正/设计原则,提示沉淀
cognitive-principle-precheckalwaysApply任何判断性输出前:读 L1.5 原则,用作设计检查视角(非阻断)

两条新 Rule(v1.3)的设计背景: 解决「用户反复说同一个原则,AI 每次都不知道」的系统性问题。 cognitive-insight-guard 修复 Loop 3→Loop 2 的断裂(洞见消失); cognitive-principle-precheck 修复 Loop 2→Loop 3 的断裂(原则未调取)。 两条 Rule 一起,让认知体系真正闭合。


安装方式

方式一:ai-agent-skills CLI(推荐,一行命令)

# 安装到当前项目
npx ai-agent-skills install TashanGKD/cognitive-os

# 或安装到全局(所有 Cursor 项目可用)
npx ai-agent-skills install --global TashanGKD/cognitive-os

安装完成后,还需要初始化认知结构模板:

# 初始化 cognitive/ 目录(首次使用)
./scripts/setup.sh

方式二:Cursor 内置 GitHub 导入

  1. 打开 Cursor 设置(Cmd+Shift+J
  2. 进入 RulesAdd RuleRemote Rule (Github)
  3. 输入:https://github.com/TashanGKD/cognitive-os
  4. 重启 Cursor

方式三:手动复制(完全控制)

git clone https://github.com/TashanGKD/cognitive-os.git

# 复制 Skills/Rules/Agents
cp -r cognitive-os/skills/* your-project/.cursor/skills/
cp -r cognitive-os/rules/* your-project/.cursor/rules/
cp -r cognitive-os/agents/* your-project/.cursor/agents/

# 初始化认知结构模板
cd cognitive-os && ./scripts/setup.sh /path/to/your-project

重启 Cursor,所有 Skill 和 Rule 自动生效。


快速开始

安装完成后,在 Cursor 对话框里说:

# 1. 初始化你的认知结构
"帮我系统整理我的认知结构"
→ cognitive-reorganize Skill 引导你四轴分类所有文档

# 2. 记录一个新想法
"碎片:我发现每次压力大的时候,我会跳过验证步骤"
→ cognitive-capture-fragment 自动结构化写入 L2

# 3. 整合积压的碎片
"整合这些碎片"
→ cognitive-integrate-fragments 按 Piaget 同化/顺应机制整合

# 4. 提炼底层规律
"这些碎片有没有共同的底层规律?提炼原则"
→ cognitive-extract-principle 跨域分析,≥3个领域才确认

# 5. 问你自己的文档
"基于我的文档,我对产品设计的核心观点是什么?"
→ cognitive-ask 严格引用你的 L1/L1.5/L2,标注来源

# 6. 每日认知汇报
"今天认知系统有什么更新?"
→ cognitive-daily-briefing 生成积压/更新/待处理报告

# 7. 主动检测对话中的认知信号
"帮我检查这段话有没有值得记录的"
→ cognitive-attend 扫描 S1-S5 五类信号,路由给对应 Skill

# 8. 思路瓶颈时的创造性发散
"没有思路了,换个角度想想"
→ cognitive-creative-synthesis 从认知体系随机抽取跨领域概念,强制找结构类比

# 9. 验证 AI 推断内容的准确性(季度性使用)
"哪些内容是 AI 推断的,还没验证过?"
→ cognitive-calibrate 扫描 🟡 归因内容,逐条确认是否有实际证据

代码结构

cognitive-os/
├── README.md                     # 本文件(中文)
├── README.en.md                  # English version
├── LICENSE                       # MIT
│
├── skills/                       # 13 个 Skills(供 ai-agent-skills CLI 安装)
│   ├── cognitive-capture-fragment/SKILL.md
│   ├── cognitive-integrate-fragments/SKILL.md
│   ├── cognitive-update-knowledge/SKILL.md
│   ├── cognitive-extract-principle/SKILL.md
│   ├── cognitive-detect-contradiction/SKILL.md
│   ├── cognitive-ask/SKILL.md
│   ├── cognitive-self-reflect/SKILL.md
│   ├── cognitive-daily-briefing/SKILL.md
│   ├── cognitive-review-brain-map/SKILL.md
│   ├── cognitive-consistency-check/SKILL.md
│   ├── cognitive-reorganize/SKILL.md
│   ├── cognitive-input-classifier/SKILL.md
│   ├── cognitive-version-snapshot/SKILL.md
│   ├── cognitive-work-alignment-check/SKILL.md
│   │
│   ├── # 扩展能力层(v1.2 新增,含 SN/DMN/联想/巩固/校准)
│   ├── cognitive-attend/SKILL.md
│   ├── cognitive-associate/SKILL.md
│   ├── cognitive-consolidate/SKILL.md
│   ├── cognitive-calibrate/SKILL.md
│   ├── cognitive-background-synthesizer/SKILL.md
│   └── cognitive-creative-synthesis/SKILL.md
│
├── rules/                        # 4 个 Rules(alwaysApply 或条件触发)
│   ├── cognitive-structure-write-guard.mdc
│   ├── cognitive-l3-auto-log.mdc
│   ├── cognitive-principle-check.mdc
│   └── fragment-before-direct-edit.mdc
│
├── agents/                       # 4 个 SubAgents(独立 context)
│   ├── cognitive-verifier.md
│   ├── cognitive-fragment-integrator.md
│   ├── cognitive-cascade-notifier.md
│   └── cognitive-task-reflector.md
│
├── cognitive/                    # 认知结构模板(用户自定义内容)
│   ├── L0_brain_map.md           # 元认知总地图模板
│   ├── maintenance_protocol.md   # C1-C13 自洽规范
│   ├── document_catalog.md       # 文档分类清单
│   ├── knowledge_graph.md        # 知识图谱
│   ├── work_domains.md           # 工作域定义(cascade 通知用)
│   ├── L1.5_principles/
│   │   └── principles.md         # 底层原则库模板(含 P1/P2)
│   ├── L1_knowledge/
│   │   └── README.md             # L1 组织指南
│   ├── L2_fragments/
│   │   ├── fragment_index.md     # 碎片索引模板
│   │   └── reflections/
│   │       └── reflections.md    # 自我反思记录模板
│   └── L3_logs/
│       ├── system_log.md         # 系统日志模板
│       ├── todo.md               # 待完成清单模板
│       └── consistency_record.md # 一致性检查记录模板
│
├── .cursor/                      # 同上(直接作为 Cursor workspace 时使用)
│   ├── skills/                   # 与 skills/ 保持同步
│   ├── rules/                    # 与 rules/ 保持同步
│   └── agents/                   # 与 agents/ 保持同步
│
├── docs/
│   ├── assets/tashan.svg                     # 他山 Logo
│   └── article/
│       ├── cognitive-science-deep-dive.md    # ★ 深度解析文章(Markdown,可直接阅读)
│       └── cognitive-science-deep-dive.html  # ★ 同上,含 10 张配图的 HTML 完整版(12MB)
│
├── logs/
│   └── task_log.md               # 任务日志模板
│
└── scripts/
    └── setup.sh                  # 一键初始化脚本

生态位置

他山生态
├── Resonnet / tashan-openbrain   ← 多智能体认知协作平台(使用者)
├── Tashan-TopicLab               ← 多专家圆桌讨论
├── tashan-cursor-skills          ← Loop 1:AI 执行规范体系(Skill 执行)
├── cognitive-os ★                ← Loop 2:认知操作系统(本仓库)
└── world-axiom-framework         ← 数字世界公理框架(理论基础)
仓库定位链接
tashan-cursor-skillsLoop 1 执行体系(95 Skills + 32 Rules)TashanGKD/tashan-cursor-skills
Resonnet多智能体认知协作后端TashanGKD/Resonnet
world-axiom-framework数字世界公理框架TashanGKD/world-axiom-framework

与 tashan-cursor-skills 的关系

  • tashan-cursor-skills = Loop 1(让 AI 知道怎么做
  • cognitive-os = Loop 2(让 AI 知道为什么
  • 两者配合 = AI 既有执行规范,又有认知根基

参考文献

  1. Tulving, E. (1972). Episodic and semantic memory.
  2. Squire, L. R., & Zola-Morgan, S. (1993). The medial temporal lobe memory system. Science, 253(5026).
  3. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring. American psychologist, 34(10).
  4. Piaget, J. (1952). The origins of intelligence in children. International Universities Press.
  5. Collins, A. M., & Loftus, E. F. (1975). A spreading-activation theory of semantic processing. Psychological review, 82(6).
  6. Wallas, G. (1926). The art of thought.
  7. Treynor, W., et al. (2003). Rumination reconsidered. Cognitive therapy and research, 27(3).
  8. Gawronski, B., & Brannon, S. M. (2022). What is cognitive consistency? Dual-process theories of the social mind.

贡献

欢迎 Issue 和 PR。修改任何 Skill/Rule/Agent 前,参考 skills/cognitive-consistency-check/SKILL.md 中的 C12 自洽条件,确保修改有认知科学对应标注。


许可证

MIT License. See LICENSE for details.

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