gh-dwsy-ai-runtime-codeconscious-identity/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

## 目的

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

- 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