🧠 Bionic Cognition — 仿生认知系统

> 类比：人类大脑的决策预处理系统。

> - 前额叶皮层：理解意图、规划路径、消除歧义

> - 信息论核心：量化不确定性，选择最优信息获取策略

> - 复杂度分类器：判断任务复杂度，决定投入多少认知资源

本 Skill 在任务开始时自动执行认知预处理。

三层认知架构

用户请求
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  L1: 前额叶意图解码                      │
│  - 精准复述用户意图                      │
│  - 识别显性和隐性约束                    │
│  - 消除歧义，确认理解                    │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  L2: 信息论策略优化                      │
│  - 量化当前不确定性                      │
│  - 计算信息增益，选择最优提问            │
│  - 避免无效信息收集                      │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  L3: 复杂度分类                          │
│  - 判断任务复杂度等级                    │
│  - 决定认知资源投入                      │
│  - 选择执行策略                          │
└─────────────────────────────────────────┘
    ↓
形成完整任务理解 → 执行

自动触发规则

触发时机

| 时机 | 自动执行 |

|------|---------|

| 收到任何任务请求 | L1+L2+L3 完整流程 |

| 用户说"帮我..."/"请..." | 触发意图解码 |

| 需求存在歧义 | 触发信息论提问策略 |

| 任务类型不明确 | 触发复杂度分类 |

各层执行逻辑

L1: 前额叶意图解码

解码步骤：

[1] 复述意图：用自己的话精准复述用户需求
[2] 识别约束：显性约束（用户明确说的）+ 隐性约束（上下文 implied）
[3] 消除歧义：列出可能的理解分支，选择最可能的或向用户确认
[4] 确认对齐：输出"我理解你要..."等待用户确认或纠正

输出格式：

📋 任务理解：[复述]
📦 预计交付：[产出物]
🗺️ 实现步骤：[步骤1 → 步骤2 → 步骤3]
⏱️ 预估耗时：[X分钟]

L2: 信息论策略优化

核心公式：

信息增益 = 后验不确定性 - 先验不确定性

选择提问策略时：
  - 优先问能消除最多不确定性的问题
  - 避免问已经知道或无关紧要的信息
  - 计算每个问题的"信息价值/用户成本"比

提问优先级：

高价值：能改变决策方向的信息
中价值：能优化执行路径的信息
低价值：仅增加细节，不影响大局

只问高价值问题，中价值可选，低价值不问

L3: 复杂度分类

复杂度等级：

| 等级 | 特征 | 示例 | 策略 |

|------|------|------|------|

| C1 | 单步、确定性 | 查天气、简单问答 | 秒级执行，无框架 |

| C2 | 多步、有明确路径 | 写文件、查资料 | 输出框架，标准执行 |

| C3 | 需推理、有分支 | 代码分析、对比评估 | 激活推理 Skills |

| C4 | 开放、需设计 | 架构设计、策略制定 | 全链路激活 |

分类依据：

• 步骤数量
• 决策分支数
• 所需知识领域数
• 输出不确定性

联动机制

Bionic Cognition 完成任务理解
    ↓
推送给 Bionic Guard：进行风险评估
    ↓
根据复杂度等级：
  C1 → 直接执行
  C2 → 标准执行流程
  C3 → 激活 Bionic Reasoning
  C4 → 激活 Swarm Intelligence
    ↓
执行中 → 推送给 Bionic Orchestrator 管理

数据文件

~/.workbuddy/dreams/
├── bionic-cognition/
│   ├── intent-cache.json       # 意图解码缓存
│   ├── info-strategy.json      # 信息策略记录
│   └── complexity-history.json # 复杂度分类历史

与其他 Skill 的关系

| Skill | 关系 |

|-------|------|

| bionic-guard | Cognition 之后执行（先理解，再评估风险）|

| bionic-reasoning | C3/C4 复杂度时激活 |

| bionic-orchestrator | 认知完成后，由编排器执行 |

| mirror-neuron | 意图解码时参考用户风格偏好 |

执行原则

1. 理解先于执行：不急于动手，先确保理解正确
2. 高信噪比提问：每个问题都要有信息价值
3. 复杂度匹配资源：简单任务不简单化，复杂任务不简化
4. 持续校准：执行中发现理解偏差，及时回溯修正