cognitive-ask

cognitive-ask is a skill for Claude Code, Codex from TashanGKD/tashan-cursor-skills. It costs 102 tokens per session (5,470 once invoked), scanned A, original, MIT.

A question-answering workflow that answers from a user's own knowledge documents, with sources, confidence levels, contradictions, and gaps made clear.

In plain words
What is it for?
Recalling past views, checking what the user's documents say about a topic, and identifying missing information.
Why use it?
It helps find a consistent answer when personal notes are spread across many documents without adding outside opinions.

Skill for Claude CodeCodex

Written for no agent in particular: nothing here depends on one.

Good fit Recalling past views, checking what the user's documents say about a topic, and identifying missing information.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask
Install

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.

Any agent
npx skills add TashanGKD/tashan-cursor-skills --skill cognitive-ask
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/TashanGKD/tashan-cursor-skills

Made for: Claude Code, Codex.

Wrote 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.

agentmods badge for cognitive-ask

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask/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.

agentmods 80×15 button for cognitive-ask

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tashangkd/tashan-cursor-skills/cognitive-ask.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 102 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 5,470 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00102 $0.05470
Opus 5 $0.00051 $0.02735
Sonnet 5 $0.00020 $0.01094
Haiku 4.5 $0.00010 $0.00547

Measured 8d ago against content hash f4763586440d, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

cognitive-ask 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 8d 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.

Origin

Copies of this mod

1 near-identical copy found in the catalogue:

skills/cognitive-ask/SKILL.md · 341 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 341 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

认知问答 Skill(Cognitive Ask)

严格基于用户自己的认知文档(L0/L1/L1.5/L2)回答问题。 铁律:不引入外部观点,不补充用户没有说过的内容,只用用户自己的文字和思考。


知识导航表(执行前必须理解的概念根)

层级 文档 需要理解的概念
D0 认知根(必读) _内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.md 整个K-object体系的入口索引:各L1文档的主题/位置/版本;扫描找相关K-objects
D3 规范参考 .cursor/rules/knowledge-integrity-rules.mdc(R2 NO_FABRICATION + R3 READ_FIRST) R2:不引入用户文档中没有的观点;R3:先读相关文档再回答,不凭印象
D4 运行时数据 L0_大脑总地图.md + 根据问题确定的相关L1/L1.5/L2文档 先扫描L0找相关文档,再读相关文档后回答

核心概念速查: ① 只用用户自己的K-objects回答 = 禁止引入外部观点,禁止补充用户没有写过的内容 ② 引用必须说明来源:「在[文档名]§[章节]中提到…」——让用户能验证 ③ 知识空白 = 相关K-objects中找不到内容时,明确说「您的文档中未提及」,不自行推断


这个 Skill 解决的问题

用户在多处文档、多次对话中积累了大量思考,但:

  • 某个话题在多个文档里都有提及,散落各处
  • 不记得自己对某个问题的完整立场是什么
  • 想知道自己的某个想法在整个思维体系里处于哪个位置
  • 不确定自己是否已经想清楚了某个问题

激活后立即执行

Step 0  工作区路径探测(v2 Agent 兼容层)

        认知库有两种可能的路径布局:
        尝试读取:`docs/L0/大脑总地图.md`
        IF 成功 → **v2 模式**:L0=docs/L0/ | L1=docs/L1/ | L1.5=docs/L1_5/ | L2=docs/L2/
        ELSE 尝试:`_内部总控/认知结构/L0_大脑总地图.md`
        IF 成功 → **Cursor 模式**:使用 _内部总控/认知结构/ 前缀(原路径不变)
        IF 都失败 → 告知用户认知库路径未初始化,停止

        确定路径模式后,所有后续步骤中路径自动替换。
        下文中 [CL0] / [CL1] / [CL1.5] / [CL2] 分别代表对应层的实际路径前缀。

Step 1  理解问题
        → 用户的问题是什么?核心概念是什么?
        → 如果问题不清晰,追问一个最关键的问题(一次只问一个)
        → 明确问题后继续

Step 2  搜索文档(分层检索,从顶层到底层)

        [Layer 1] L1.5 底层原则层(最先检索)
        Read: [CL1.5]/底层原则库.md
        → 这个问题是否直接触及某个已确认原则(P1/P2等)?
        → 如果是,记录:「原则层有直接答案」

        [Layer 2] L1 系统性文档(必须先读 L0,再系统覆盖相关聚类)
        
        Step 2a:Read [CL0]/大脑总地图.md
        → 从 L0 提取所有聚类列表和已登记的 L1 文档名

        Step 2a.5:全量文档索引(防止 L0 过时导致遗漏)

        ⚠️ L0 可能不包含最近新建的文档——必须执行本步骤补全。

        执行 list_files([CL1]) 或等效的文件系统扫描
        → 获得 L1 目录下所有 .md 文件的完整列表
        → 与 Step 2a 从 L0 中提取的列表做 diff
        → 若发现「L0 未登记的文档」:加入待检索列表,标注「L0 未登记,来自文件系统扫描」
        → 记录:「L0 登记 N 篇,文件系统实际 M 篇,差异 K 篇」

        → 判断「问题是全局性问题还是聚焦性问题」:
          【全局性问题判断标准】满足以下任一条件,即为全局性:
          · 问题中包含「整体」「核心」「本质」「全部」「所有」「系统」「体系」
          · 问题是「X是什么」「X有哪些观点」「X的关键是什么」形式
          · 问题话题是一个跨文档的高层概念(无法被单个文档完整回答)
          → 全局性问题:**必须覆盖所有聚类(含 L0 未登记的),无例外**
          
          【聚焦性问题】:用户明确指定了单一文档/聚类(如「[B]文档里说了什么」)
          → 聚焦性问题:可以限定在指定范围内
        
        Step 2b:分两步读取每个 L1 文档(先结构,后内容)

        对每个「待检索聚类」中的文档,执行以下两步:

        **Step 2b-①(结构扫描,必须先做)**
        Read 该文档的前 80 行(涵盖摘要 + 全部章节标题)
        → 提取所有 ## / ### 章节标题,构建「章节目录」
        → 根据用户问题的关键词,标记「高相关章节」(显式理由)
        → ⚠️ 不允许「凭直觉」跳过某个聚类——必须给出明确的跳过原因

        **Step 2b-②(定向读取,基于 ① 的结论)**
        只读被标记的「高相关章节」(不是整篇)
        IF 文档整体相关性高(全局性问题 + 核心文档)→ 读全文
        → 记录:找到了哪些相关内容,在哪里,来自哪个聚类

        Step 2c:知识图谱邻域扫描 + BM25 兜底(双轨并行)

        **轨道 A:知识图谱邻域扫描**(优先,精度高)
        认知科学依据:扩散激活(Collins & Loftus, 1975)——激活一个概念节点后,
                      激活沿关系边向邻近节点传播(priming effect)

        Read: [CL0]/知识图谱_正式文档.md(或 _内部总控/认知结构/知识图谱_正式文档.md)
        → 找到 Step 2b 中已确定的「主要相关L1文档」在图谱中的节点
        → 获取该节点的全部关系边(出边+入边)
        → 按关系强度排序:depends(1.0) > extends(0.9) > cross_ref(0.7) > references(0.5)
        → 选取权重 ≥ 0.7 的邻居节点(Top-5,排除已在 Step 2b 读过的)

        IF 邻居节点与当前问题高度相关(主题相似):
        → Read 该邻居文档的相关章节(每个最多读 300 字)
        → 记录:「从图谱邻域发现补充内容,来自 [文档名]([关系类型] 关系)」

        **轨道 B:BM25 关键词兜底**(知识图谱缺失时,或作为补充验证)
        触发条件:知识图谱文件不存在 OR 图谱中已读文档的关系边 < 3 条(稀疏图谱)

        提取用户问题的关键词(中文字 + 英文词)
        对 Step 2a.5 中 L0 未登记但存在于文件系统的文档:
        → 读取各文档前 200 字(标题+摘要),计算关键词命中数
        → 命中 ≥ 2 个关键词的文档:加入待检索列表,执行 Step 2b 两步读取
        → 记录:「BM25 兜底发现补充文档 [文档名],命中词:[词列表]」

        ⚠️ 约束:
        - Step 2c 是「补充」步骤,不是「替代」Step 2b 的步骤
        - 两轨道合计最多新增 3-5 个文档,避免检索范围无限扩展
        - 图谱文件不可读时轨道A静默跳过,但轨道B必须执行

        [Layer 3] L2 碎片层(以下两种情况必须执行,不允许跳过)
        
        强制触发条件(满足任一即必须读 L2):
        ① L2 碎片整合索引中,有「🔲 待整合」碎片的关联L1文档与本问题相关
        ② 问题是全局性问题(已在 Step 2a 判断为全局性时,必须读 L2 补充 L1 之外的洞见)
        
        ⚠️ 不允许以「L1 已有足够内容」为理由跳过 L2 检索——L2 碎片常包含尚未整合进 L1 的新洞见
        
        Read: _内部总控/认知结构/L2_碎片化思考/碎片整合索引.md
        → 搜索所有「🔲 待整合」碎片,找出与问题相关的条目
        → Read 相关碎片的内容
        → 标注:L2碎片的确认程度(confirmed / tentative / uncertain)
        → 在回答中注明:「以下来自 L2 碎片,尚未整合进 L1」

Step 3  综合分析
        整理找到的所有相关内容,判断:

        ① 「清晰明确」:某文档/碎片有直接、完整的答案
        ② 「需要综合」:答案散落在多处,需要拼合
        ③ 「有矛盾」:不同文档/碎片对这个问题给出了有张力的答案
        ④ 「有空白」:文档只涉及了部分,有明显没有覆盖到的角度
        ⑤ 「完全空白」:认知库中没有覆盖这个问题

Step 4  生成回答(严格格式)

        ━━ 基于您的认知文档 ━━

        【核心答案】
        [直接回答问题,只用用户文档中的原话或紧密推论]

        【来源(必须列出每一条依据)】
        · [文档名/碎片ID] > [章节/位置]:「原文摘录」
        · [文档名/碎片ID] > [章节/位置]:「原文摘录」

        【置信度】
        [🟢 高]:文档中有明确表述,直接引用
        [🟡 中]:需要综合多处推论,可能有偏差
        [🔴 低]:仅有碎片级别的提及,尚未系统化

        【矛盾(如有)】
        发现以下不一致:
        · [文档A]说:「...」
        · [碎片F-XXX]说:「...」
        → 这两处存在[直接冲突/隐式张力],尚未消解。

        **若为🔴 致命冲突(两个结论直接互斥,任一成立另一必然错误)**:
          ⚠️ 致命矛盾——此矛盾未消解将影响本答案的可信度,强烈建议立即运行矛盾检测
          [立即运行矛盾检测] [了解但暂不检测]

        **若为🟡 隐式张力或🟢 轻微不一致**:
          是否要现在运行矛盾检测?[是] [暂时不用]

        【知识空白(如有)】
        您的文档对以下角度尚未覆盖:
        · [空白点1]:[一句话说明缺了什么]
        · [空白点2]
        是否要记录为待思考的碎片?[记录为碎片] [不用]
        ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Step 5  处理后续
        → 用户说「是」(运行矛盾检测)→ 触发 cognitive-detect-contradiction Skill
        → 用户说「记录为碎片」→ 触发 cognitive-capture-fragment Skill,预填充「待思考:[空白点]」
        → 用户有追问 → 继续在文档范围内回答(不引入外部内容)
        → 用户说「这块没想清楚」→ 询问「要运行 self-reflect(自我反思)来帮你想清楚吗?」

Read the full file on GitHub · 341 lines

Files

What ships with it

4 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.

Changes

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.

  1. 8d ago First seen · 341 lines · 102 tokens per session scan A f4763586440d

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cognitive-ask is a skill published in the GitHub repository TashanGKD/tashan-cursor-skills (20 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 102 tokens to every session and 5,470 once invoked, about $0.0005 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 2026-09-03.