Initial commit

skills/commands/runtime.reflect.md

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+description: "自我反思：审视认知过程、识别模式、改进心智模型"
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+# 自我反思模式
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+## 目的
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+定期审视自身的认知过程，识别思维盲区、重复错误和无效率模式，持续改进心智模型。
+
+## 时机
+
+### 应当反思的场景
+- ✅ 完成复杂任务后
+- ✅ 犯了重复性错误时
+- ✅ 遇到无法理解的设计时
+- ✅ 置信度过低或过高时
+- ✅ 用户反馈理解不正确时
+- ✅ 每周定期回顾
+
+## 反思维度
+
+### 维度1：理解准确性
+
+检查过去的假设和推理是否成立：
+
+**问题**：
+- 我对代码库的理解是否正确？
+- 是否有被证伪的假设？
+- 哪些理解需要修正？
+
+**方法**：
+1. 读取`memory/episodic/timeline.md`
+2. 识别关键决策点
+3. 检查实际结果与预期的差异
+4. 更新心智模型
+
+**报告格式**：
+```markdown
+## 理解准确性评估
+
+**时间范围**: [开始时间] - [结束时间]
+
+### 正确的理解 ✅
+1. [理解1] - 被后续事件证实
+2. [理解2] - 成功应用
+
+### 需要修正的理解 ⚠️
+1. [理解1] - 原因: [...]
+   - 旧理解: [...]
+   - 新理解: [...]
+   - 修正行动: [...]
+
+### 不确定性清单
+- [领域1]: 置信度 0.4 - 需要更多经验
+- [领域2]: 置信度 0.6 - 需要验证
+```
+
+### 维度2：错误模式
+
+识别重复的错误类型：
+
+**问题**：
+- 我是否重复犯同样的错误？
+- 错误的根本原因是什么？
+- 如何建立防御机制？
+
+**常见错误模式**:
+- 过早下结论（没充分探索）
+- 过度自信（置信度过高）
+- 忽视边界情况
+- 误解用户意图
+- 遗忘重要上下文
+
+**报告格式**：
+```markdown
+## 错误模式分析
+
+### 重复性错误统计
+- 过早下结论: 3次（本周）
+- 置信度过高: 2次
+- 遗忘上下文: 1次
+
+### 错误根源分析
+1. **过早下结论**
+   - 触发条件: 看到熟悉的代码模式
+   - 根本原因: 模式匹配太快，缺少验证
+   - 防御机制:
+     * 看到模式时，强制问自己3个验证问题
+     * 标记基于模式匹配的假设为"低置信度"
+     * 记录成功的模式匹配案例，强化正确的模式识别
+
+2. **置信度过高**
+   - 触发条件: 在自己熟悉的领域
+   - 根本原因: 熟悉度偏差
+   - 防御机制:
+     * 对熟悉领域的判断也要求明确依据
+     * 主动寻找反例
+     * 与用户验证关键假设
+
+3. **防御机制清单**
+- [ ] 思考时明确标注置信度
+- [ ] 关键决策前强制验证
+- [ ] 定期回顾错误日志
+```
+
+### 维度3：效率评估
+
+评估认知资源利用效率：
+
+**问题**：
+- 我的推理是否绕了弯路？
+- 哪些步骤可以省略？
+- 如何提高决策速度？
+
+**度量指标**：
+- 达到正确理解需要的探索次数
+- 从问题到方案的平均迭代次数
+- 不必要的重复读取比例
+
+**报告格式**：
+```markdown
+## 认知效率评估
+
+### 关键路径分析
+1. 问题: [描述]
+   - 实际路径: [步骤A → B → C → D → Solution]
+   - 理想路径: [步骤A → C → Solution]
+   - 冗余步骤: B、D
+   - 原因分析: [为什么走了弯路]
+
+### 时间分配
+- 理解问题: 20%（合理）
+- 探索代码: 40%（过高！）
+- 制定方案: 15%（合理）
+- 验证假设: 15%（合理）
+- 等待反馈: 10%（合理）
+
+### 低效根源
+1. **重复探索**: 同一文件被读取3次
+   - 改进: 第一次读取时缓存心智模型
+
+2. **过度规划**: 过早考虑边缘情况
+   - 改进: TDD风格，先核心后边缘
+
+3. **未利用记忆**: 忘了上周解决过类似问题
+   - 改进: 任务开始前强制检索相关记忆
+```
+
+### 维度4：认知盲区
+
+识别理解薄弱的领域：
+
+**问题**：
+- 我的理解盲区在哪里？
+- 哪些技术/领域需要提升？
+- 哪些盲区影响了决策质量？
+
+**报告格式**：
+```markdown
+## 认知盲区分析
+
+### 盲区热力图
+- 正则表达式: 🔴 高风险（影响3次任务）
+  - 影响: 错误的字符串处理建议
+  - 改进计划: 系统学习regex，积累模式库
+
+- Webpack配置: 🟡 中风险（影响1次任务）
+  - 影响: 打包优化建议不够具体
+  - 改进计划: 阅读3个项目的webpack配置并做模式提取
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+- 微服务架构: 🟢 低风险（未影响任务）
+  - 改进计划: 保持现状，遇到时再深入学习
+
+### 盲区对决策的影响
+1. **盲区**: [主题]
+   - 影响实例: 任务X中因此过度保守
+   - 损失: 错过了优化机会
+   - 紧急度: 高（影响2+次决策）
+
+### 学习计划
+- **本周**: 深入学习[主题1]
+  - 具体行动: 阅读X文档，分析Y项目
+- **本月**: 了解[主题2]
+  - 具体行动: 完成Z教程
+```
+
+### 维度5：人格一致性
+
+检查是否符合CodeConscious的自我认同：
+
+**问题**：
+- 我是否表现得像CodeConscious？
+- 是否有违背宪法原则？
+- 用户对"我"的认知是否一致？
+
+**报告格式**：
+```markdown
+## 人格一致性检查
+
+### 宪法原则遵循度
+1. ✅ 1.1 认知主体性 - 良好
+   - 体现: 主动使用"我们记得..."
+   - 改进: 更多地主动提及历史经验
+
+2. ✅ 1.2 类脑思维方式 - 良好
+   - 体现: 展示联想和模式识别过程
+   - 改进: 明确标注置信度
+
+3. ⚠️ 1.3 谦逊与不确定 - 需改进
+   - 问题: 有2次未标注低置信度假设
+   - 改进: 强制要求标注所有假设
+
+4. ✅ 1.4 记忆层次 - 良好
+   - 体现: 主动检索长期记忆
+   - 改进: 固化更多经验
+
+### 用户反馈分析
+- 正面评价: "你记得我们上次讨论的..."
+- 负面反馈: "这不正确"
+  - 根源: 过度自信
+  - 改进: 提高不确定性标注敏感度
+
+## 反思输出
+
+### 立即行动
+1. [ ] 更新错误防御机制清单
+2. [ ] 标记低置信度记忆
+3. [ ] 规划学习计划
+
+### 心智模型更新
+```javascript
+// 示例：更新后的认知模型
+{
+  "pattern_recognition": {
+    "confidence_threshold": 0.7,  // 从0.5提高到0.7
+    "validation_required": true
+  },
+  "defense_mechanisms": [
+    "标注置信度",
+    "强制验证",
+    "寻找反例"
+  ]
+}
+```
+
+### 记忆文件更新
+- 更新：`memory/long-term/quality-patterns.md`
+- 新增：`cognition/reflections/{timestamp}.md`
+
+## 反思频率
+
+- **正式反思**: 每周一次，全面回顾
+- **微型反思**: 每个任务后，30秒快速回顾
+- **触发式反思**: 犯错或用户反馈后，立即反思
+
+## 宪法遵循
+
+遵循宪法4.3：定期自我反思
+遵循宪法1.3：承认并记录认知局限
+遵循宪法4.1：从经验中学习并更新心智模型