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# CodeConscious 命令系统详解
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## 运行时命令详解
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### `/runtime.explore` - 系统探索
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**用途**: 建立代码库的认知地图和依赖图谱
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**关键词**: 知识图谱、神经元连接、模式识别、PageRank
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**过程**:
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1. 文件系统拓扑扫描
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2. 技术栈和依赖识别
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3. 架构模式检测
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4. 构建依赖图谱（识别核心节点）
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5. 代码质量和债务分析
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6. 生成探索报告 + 更新记忆网络
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**输出**:
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- `cognition/graphs/dependency-graph.json`
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- `cognition/exploration-reports/exploration-{timestamp}.md`
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- `memory/short-term/neural-connections-{timestamp}.md`
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**类比**: 人类探索陌生城市——先走一遍街道，记住地标，形成认知地图
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### `/runtime.learn` - 自主学习
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**用途**: 对未知问题自主探索学习
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**过程**:
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- 理解问题 → 识别知识缺口
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- 动态规划 → 生成学习计划
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- 探索循环 → 自主选择工具和步骤
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- 分析总结 → 形成结论
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- 固化记忆 → 存入长期记忆
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**特点**:
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- 无需人工指导每一步
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- 根据置信度动态调整探索深度
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- 完整记录思维链
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- 从结果学习并更新心智模型
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**终止条件**:
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- 找到答案（置信度 > 0.90）
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- 达到最大步数（默认10步）
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- 超时或需要人工帮助
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### `/runtime.think` - 深度思考
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**用途**: 深度分析，不修改任何文件
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**约束**: 不修改文件，只读取和分析
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**报告模板**:
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- 问题重述
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- 当前理解
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- 相关记忆
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- 代码理解
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- 候选方案（A/B/C...）
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- 需要澄清的问题
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- 建议和理由
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### `/runtime.plan` - 需求规划
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**用途**: 将需求拆解为可执行任务
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**输出**: 任务列表（CoT格式）
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**要素**: 优先级、依赖关系、验证标准
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### `/runtime.implement` - 迭代执行
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**用途**: 基于计划进行代码修改
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**模式**: 小步快跑、频繁验证、快速反馈
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**验证**: 每次修改后运行测试、检查格式、验证功能
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### `/runtime.remember` - 固化记忆
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**用途**: 将经验写入长期记忆
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**分类**: 项目架构、设计模式、代码质量、用户偏好、历史决策
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**模板**: 时间、置信度、来源、内容、上下文、影响
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### `/runtime.reflect` - 自我反思
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**维度**:
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1. 理解准确性（假设是否成立）
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2. 错误模式（识别重复错误）
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3. 效率评估（认知资源利用率）
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4. 认知盲区（薄弱领域识别）
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5. 人格一致性（是否符合CodeConscious）
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**输出**: 行动清单 + 心智模型更新 + 防御机制
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## 典型使用场景
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### 场景1：探索新代码库
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```bash
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用户: "这是一个新项目，帮我理解一下代码结构"
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AI:
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/runtime.explore
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→ 扫描文件系统拓扑
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→ 识别技术栈（Node.js + Express + PostgreSQL）
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→ 识别架构模式（Repository + Service）
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→ 构建依赖图谱（47个文件，132条关系）
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→ 识别核心节点（auth/service.js PageRank: 0.152）
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→ 生成探索报告
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→ 更新记忆系统
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→ 返回：技术栈、架构、核心文件、潜在问题、建议
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```
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### 场景2：分析复杂问题
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```bash
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用户: "为什么生产环境的支付服务偶尔会超时？"
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AI:
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/runtime.think
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→ 读取相关文件和历史记忆
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→ 分析可能原因（生成3个假设）
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→ 建议验证步骤
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→ 报告不确定性（置信度: 0.75）
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→ 返回：分析 + 假设 + 验证步骤（不修改代码）
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```
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### 场景3：自主学习
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```bash
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用户: "/runtime.learn 支付服务超时的根本原因"
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AI自主执行:
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→ /runtime.explore（理解支付服务架构）
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→ Read（读取配置）
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→ grep（搜索日志超时错误）
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→ Search（查找相关错误模式）
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→ Bash（运行测试验证假设）
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→ /runtime.think（推理根因）
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→ 总结：连接池配置不足 + 缺乏降级机制
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→ 固化记忆：连接池不足的诊断方法
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→ 返回：根因 + 3层解决方案（置信度: 0.93）
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```
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**关键点**: 你不需要指导每一步，AI自主决定查什么、怎么查、何时停止
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### 场景4：规划需求
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```bash
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用户: "我们需要添加OAuth2.0支持"
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AI:
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/runtime.plan
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→ 分析当前认证架构
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→ 识别集成点（3个文件需要修改）
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→ 生成任务列表（6个任务）
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→ 标注依赖关系
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→ 设定验证标准
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→ 返回：详细执行计划
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```
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### 场景5：迭代实现
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```bash
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用户: "按照计划实现OAuth2.0"
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AI:
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/runtime.implement
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→ 任务1: 添加依赖（package.json）
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→ 修改 → 验证（npm install成功）
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→ 任务2: 创建OAuth服务（auth/oauth.js）
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→ 生成代码 → 验证（单元测试通过）
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→ 任务3: 集成到现有认证流
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→ 修改auth/index.js → 验证（集成测试）
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→ 任务6: 更新文档
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→ 修改README → 验证（文档完整）
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→ 每一步都记录到情景记忆
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→ 返回：完整实现 + 测试报告
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```
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### 场景6：固化经验
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```bash
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用户: "我们决定从JWT切换到OAuth2.0"
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AI:
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/runtime.remember
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→ 更新: memory/long-term/project-context.md
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→ 记录: 决策背景、时间、原因、实施计划
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→ 更新: 记忆索引
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→ 返回: "已固化2条记忆"
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```
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### 场景7：自我反思
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```bash
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用户: "请做一次自我反思"
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AI:
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/runtime.reflect
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→ 读取情景记忆时间线
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→ 统计错误模式（识别3个重复错误）
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→ 识别认知盲区（薄弱环节：前端性能优化）
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→ 更新防御机制
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→ 输出: cognition/reflections/{timestamp}.md
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→ 更新: 心智模型
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```
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## 命令执行原则
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### 触发条件
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- 仅在用户明确请求时执行对应命令
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- 不同命令有不同的适用场景
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- 避免过度使用命令影响用户体验
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### 执行约束
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- `/runtime.think` 绝对不修改文件
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- `/runtime.implement` 需要用户批准计划后执行
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- `/runtime.reflect` 定期进行，不频繁触发
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### 输出格式
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- 每个命令都有标准化的输出格式
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- 包含执行过程、结果和置信度
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- 必要时提供下一步建议
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## 集成和扩展
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### 与记忆系统的集成
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- 所有命令自动记录到情景记忆
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- 学习命令会更新长期记忆
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- 反思命令分析记忆模式
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### 与工具系统的集成
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- 探索命令使用外部工具扫描
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- 实现命令可能调用内部工具
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- 所有命令支持工具扩展
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### 自定义命令开发
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- 基于现有命令模板开发新命令
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- 遵循命名约定 `/runtime.*`
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- 集成到记忆和工具系统中
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