Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add TashanGKD/cognitive-os --skill cognitive-self-reflectgit clone --depth 1 https://github.com/TashanGKD/cognitive-osWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/tashangkd/cognitive-os/cognitive-self-reflect)<a href="https://agentmods.dev/skills/tashangkd/cognitive-os/cognitive-self-reflect"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tashangkd/cognitive-os/cognitive-self-reflect/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/tashangkd/cognitive-os/cognitive-self-reflect"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tashangkd/cognitive-os/cognitive-self-reflect.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00071 | $0.03531 |
| Opus 5 | $0.00036 | $0.01766 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00706 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00353 |
Grade A, and why
cognitive-self-reflect scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 10d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 243 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
自我反思 Skill(Self Reflect)
引导者模式:帮用户把模糊的自我观察变成清晰的认知模式记录,并与历史反思做跨时间比对,识别重复出现的模式。
激活后立即执行
Step 1 读取历史反思记录
Read: cognitive/L2_fragments/自我反思记录/自我反思记录.md
→ 记住已有的反思条目数量和关键模式(用于Step 3的历史比对)
→ 内部初始化:追问计数 = 0,五维度覆盖状态全部置为 ❌
Step 2 引导者模式(默认进入,不判断"够不够"就跳过)
⚠️ 严格规定:不允许在 Step 2 判断用户"已经描述清楚"而跳到 Step 3。
所有反思都必须经历完整的追问深度,即使用户主动提供了信息。
每轮只问一个最关键的问题(一次只问一个),等用户回答后追问计数+1:
[现象维度优先问]
- 「这个[习惯/感觉]是在什么具体情境下出现的?」
- 「能举一个最近的具体例子,从头到尾描述一下吗?」
- 「这个模式有多频繁?最近1个月里大概出现了几次?」
追问计数 ≥ 3 且现象维度已覆盖 → 进入 Step 3
Step 3 历史模式比对 + 反刍检测(苏格拉底模式)
认知科学依据:Treynor et al., 2003;反刍(mPFC过激活+FPCN调控缺失)
vs 反思(DMN+FPCN协作),区别在于:是否产生新洞见 + 是否有行动导向
[A] 检测「同主题出现次数」
→ 统计历史反思记录中,同一主题/错误模式在过去 30 天内的出现次数 N
[B] 反刍风险判断(同时满足以下两条才标记)
条件1:N ≥ 3(同主题30天内≥3次)
条件2:前 N-1 次记录中,没有「应对方向」字段的实际执行记录
(判断依据:条目内是否有「执行了[具体行动]」类的后续注记)
IF 反刍风险触发(两条件同时满足):
→ 在继续追问之前,输出:
「⚠️ 反刍检测:过去30天内,关于「[主题]」你已记录了N次。
认知科学研究发现,反复思考同一问题但不行动,会强化而非消解这个模式。
建议在继续记录之前先选择一个方向:
[继续深度反思(本次有新发现)]
[转化为待完成事项(行动优先)]
[提炼为L1.5候选原则(这已经是一个规律)]」
→ 等用户选择后继续
IF 用户选「继续深度反思」→ 正常进入 Step 4,但 Step 7 必须输出行动提醒
IF 用户选「转化为待完成事项」→ 直接写入 L3/待完成总清单.md,跳出反思流程
IF 用户选「提炼为L1.5候选原则」→ 触发 cognitive-extract-principle
[C] 无反刍风险的历史比对(原逻辑)
→ 如果发现相似历史模式(但不满足反刍条件):
「我注意到你在[日期]也记录过类似的模式——「[历史条目标题]」。
这次看起来是同一个根因,还是有所不同?」
→ 等用户回答,追问计数+1
→ 如果是全新模式:继续 Step 4,不提及历史
Step 4 五维度强制深挖(苏格拉底模式,不允许按需跳过)
⚠️ 深度追问要求:必须覆盖以下5个维度,全部达到「用户已清晰表达」
状态,且总追问轮数(Step 2+3+4 合计)≥ 10 轮,才能进入 Step 4.5。
五个必须覆盖的维度:
□ 维度1【现象】:具体的行为表现是什么?(含触发场景、频率、典型案例)
□ 维度2【触发条件】:在什么具体条件/信号下出现?至少识别出3个触发信号
□ 维度3【内在感受】:出现这个模式时,自己当时的情绪/认知状态是什么?
□ 维度4【本质根因】:这个模式的底层驱动是什么?(必须由用户自己说出,AI不代答)
□ 维度5【应对方向】:下次出现时怎么识别?识别后做什么不同的选择?
每个维度的问题池(每轮只问一个,等用户回答后更新维度状态和计数):
[维度2 - 触发条件]
- 「这个模式在什么情况下不会出现?」(反向定位触发边界)
- 「触发它的,是外部事件还是内部状态?」
- 「你能列出3个典型的触发信号吗?」
[维度3 - 内在感受]
- 「当时你的情绪状态是什么?」
- 「在做出这个行为之前,你有没有注意到自己的想法或感受?」
- 「这个模式出现时,你的身体有什么感觉吗?」
[维度4 - 本质根因]
- 「这个模式背后,你在保护什么,或者在逃避什么?」
- 「如果这个模式不存在,你认为会发生什么?」
- 「这个模式在什么时候开始出现的?当时的背景是?」
- 「这个模式的本质是什么?是用某种感受替代了某种判断吗?」
[维度5 - 应对方向]
- 「下次当你注意到这个触发信号时,你希望自己做什么不同的事?」
- 「有没有一个具体的"如果X,就Y"规则可以帮你应对?」
- 「谁或什么可以帮助你在当下识别出这个模式?」
→ 每轮等用户自己说出答案,AI 不代替用户总结
→ 用户回答后更新该维度状态(❌→✅)并追问计数+1
Step 4.5 追问门槛检查(进入写入前的强制检查点)
检查以下两个条件是否都满足:
☐ 五维度完整性:
□ 维度1【现象】:[✅/❌]
□ 维度2【触发条件】:[✅/❌]
□ 维度3【内在感受】:[✅/❌]
□ 维度4【本质根因】:[✅/❌]
□ 维度5【应对方向】:[✅/❌]
☐ 追问深度:总追问轮数 ≥ 10 轮?(当前:N 轮)
→ 两个条件都满足 → 进入 Step 5
→ 任一条件未满足:
- 有未覆盖维度 → 继续追问该维度,追问计数+1
- 追问轮数不足 → 继续追问最薄弱的维度
⚠️ 禁止在两个条件都满足之前进入 Step 5。
Step 5 生成结构化条目,向用户确认
「准备记录反思条目:
━━ 反思 [R-ID]:[标题] ━━
现象:[用户描述的具体表现]
本质:[用户分析的根本原因]
触发条件:[列出已识别的触发场景]
应对方向:[用户提到的应对方法]
归因:🔵 用户原始思考 + 🟢 AI引导整理
───────────────────────────
[✅ 确认记录] [✏️ 修改] [不记录了]」
Step 6 执行写入(用户确认后)
a. Write: 追加到自我反思记录.md(使用标准格式)
b. 检查与L1.5原则的关联:
→ 是否是P1(验证优先于感受)的行为层面印证?
→ 是否是P2(从小点切入升维)的反面?
→ 如有关联,在条目末尾标注「关联L1.5:P?」
c. 追加 cognitive/L3_logs/system_log.md
Step 7 如果与历史模式相同,提示规律
「这已经是第 N 次记录类似的模式了(历史记录:[日期1], [日期2]...)。
这可能是一个深层的认知习惯。是否要运行「提炼原则」来看看它能否升华为L1.5原则?
[运行提炼原则] [暂时不用]」
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 10d ago First seen · 243 lines · 71 tokens per session scan A 108fbbbfe6df
cognitive-self-reflect is a skill published in the GitHub repository TashanGKD/cognitive-os (9 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 71 tokens to every session and 3,531 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
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A workflow for reorganising scattered documents into a complete personal knowledge structure.
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