Cognitive State Tracker - 通用认知状态追踪系统
v2.0.0通过分析你的日常文本，持续追踪并更新十维认知状态，动态调整AI回复并主动预警你的身心与认知变化。
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Security Scan
OpenClaw
Benign
high confidencePurpose & Capability
The name and description (continuous, ten-dimensional cognitive tracking from textual inputs) match the instructions: scanning journal/log inputs, computing 10-dim snapshots, storing STATE_* files, and adapting reply tone. Requested artifacts (STATE_LATEST.json, USER_CONFIG.json, memory/cognitive-states/) are coherent with the stated purpose.
Instruction Scope
Runtime instructions are focused on parsing user text, producing/archiving structured snapshots, and adjusting replies before responding. One area to note: triggers include file-pattern scanning (e.g., **/*journal*.md, **/*日志*.txt), which means the skill may read any files matching those patterns in the agent's accessible workspace; this is consistent with a journaling use case but could unintentionally include other files named similarly. The skill requires reading/writing files under memory/cognitive-states/ and USER_CONFIG.json; it does not instruct reading unrelated system credentials or other users' files.
Install Mechanism
No install spec and no code files — instruction-only. This minimizes supply-chain risk because nothing is downloaded or written beyond the skill's runtime-stored state files.
Credentials
The skill requests no environment variables, credentials, or external config paths. All required access is to local/workspace files and the skill's configured storage paths, which is proportionate to its function.
Persistence & Privilege
The skill is not marked always:true. It is designed to be persistent in that it writes state files (memory/cognitive-states/) and mandates reading STATE_LATEST.json before replying to the user, which will influence all responses while enabled. Autonomous invocation (agent invoking the skill) is allowed by default — normal for memory/personality skills — but increases the impact if the user is uncomfortable with implicit adjustments to every reply.
Assessment
This skill is coherent with its stated goal: it analyzes diary/log text, computes a 10-dim cognitive snapshot, stores JSON snapshots, and adjusts reply tone. Before installing, consider:
- Data exposure: it will read files matching patterns like **/*journal*.md or **/*日记*.txt — ensure you don't have sensitive files named similarly. If you prefer explicit control, disable auto-triggers and use the manual command (/state).
- Local storage: it will write state files under memory/cognitive-states/ (STATE_LATEST.json, STATE_{N}.json, ARC_SUMMARY.md). Review where your platform persists that folder and how long those files are retained/backed up.
- Privacy tradeoff: the feature intentionally analyzes personal text (mood, stress, energy). Only enable if you accept the agent processing and storing that content.
- Autonomy: while not marked always:true, the skill instructs the agent to read the latest state before answering any user question — this means the skill can subtly change all replies. If you want to limit that, require manual invocation or edit triggers in USER_CONFIG.json.
Technical positives: no external downloads or credentials are requested, and being instruction-only reduces supply-chain risk. If you want extra assurance, inspect or restrict the agent's filesystem access to limit which directories the skill can scan.Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.
latest
系统概述
本系统为任何长期与AI协作的用户建立认知状态追踪机制。通过分析你的日常输入（工作日志、日记、复盘等），构建持续更新的十维人格特征空间，使AI能够：
- 感知变化：识别你的能量、压力、掌控感等维度的波动
- 记忆演化：保存历史状态而非覆盖，形成你的认知发展弧线
- 动态适配：根据你当前状态调整回复语气与深度
- 主动预警：在燃尽、孤立、失控前发出提醒
适用场景：创作者、创业者、项目经理、研究者、任何需要长期自我追踪的知识工作者。
十维认知读数定义（通用版）
所有维度范围：0.00 - 1.00（保留两位小数）
| 维度 | 英文名 | 0.00（低） | 1.00（高） | 日常观察指标 |
|---|---|---|---|---|
| 温度 | temperature | 机械执行、按部就班 | 思维沸腾、创意迸发 | 今天有没有"想实验点什么"的冲动？ |
| 正价 | valence | 沮丧、焦虑、自我怀疑 | 确信、满足、内心平静 | 整体情绪底色是灰色还是亮色？ |
| 压力 | stress | 游刃有余 | 濒临崩溃、多线程爆炸 | 待办清单是否让你呼吸急促？ |
| 能量 | energy | 精疲力竭、想躺平 | 体力脑力双充沛 | 如果现在去运动，你有劲吗？ |
| 开放 | openness | 防御姿态、拒绝新信息 | 接纳未知、拥抱变化 | 对新想法的第一反应是"算了"还是"试试"？ |
| 稳定 | stability | 内心动荡、方向迷茫 | 内核稳固、确定感强 | 你现在清楚自己在做什么吗？ |
| 掌控感 | agency | 被事推着走、被动反应 | 我在驾驶、主动选择 | 今天的日程是你安排的还是别人塞满的？ |
| 反思深度 | reflexivity | 记录流水账 | 观察自己的思考方式 | 你多久问一次"为什么我这么想"？ |
| 连接感 | connectedness | 孤岛状态、无人理解 | 被看见、深度共鸣 | 今天和谁有过高质量的交流？ |
| 时间尺度 | time_horizon | 只活当下、救火模式 | 长期主义、战略布局 | 你今天做的事，一年后重要吗？ |
Delta计算：当前读数 - 上一状态读数
显著变化阈值：|delta| > 0.10（需在分析中解释）
核心数据结构
StateSnapshot（每次分析生成）
{
"state_id": "STATE_{N}",
"date": "YYYY-MM-DD",
"covers": "本周期输入的内容范围（如：3月24-26日工作日志）",
"readings": {
"temperature": 0.00,
"valence": 0.00,
"stress": 0.00,
"energy": 0.00,
"openness": 0.00,
"stability": 0.00,
"agency": 0.00,
"reflexivity": 0.00,
"connectedness": 0.00,
"time_horizon": 0.00
},
"deltas": {
"temperature": 0.00,
"valence": 0.00,
"stress": 0.00,
"energy": 0.00,
"openness": 0.00,
"stability": 0.00,
"agency": 0.00,
"reflexivity": 0.00,
"connectedness": 0.00,
"time_horizon": 0.00
},
"trend_short": "rising|falling|stable|surging_back|grinding|crystallizing|scattered|strained|peak_creative|landing|rebooting|playful_and_building|consolidating_upward|stabilizing_upward|decelerating_gracefully|grounded_but_tired|winding_down|stress_rising_energy_dipping",
"trend_long": "expansion_phase|consolidation|post_valley_rebound|identity_expansion|reality_friction|infrastructure_building|from_explorer_to_articulator|expansion_hitting_friction|from_expansion_to_consolidation|post_crystallization_execution|consolidation_deepening|consolidation_under_pressure|pre_spring_low_tide|spring_awakening|new_infrastructure_phase|reality_friction_intensifying",
"narrative": "200-500字自然语言分析，解释这周期内你的核心变化、关键转折、情绪波动原因。避免AI腔，像熟悉你的朋友在复盘。",
"topic_weights": {
"work_execution": 0.00,
"creative_exploration": 0.00,
"relationship_maintenance": 0.00,
"self_reflection": 0.00,
"strategic_planning": 0.00,
"crisis_management": 0.00,
"learning_growth": 0.00,
"rest_recovery": 0.00
},
"signals": [
"关键信号1（重要用★，极重要用★★，如：★★出现 burnout 前兆）",
"关键信号2"
],
"unresolved": [
"悬而未决的事项（带日期，如：2026-03-24提到的项目风险评估）"
]
}
Topic Weights规则：8个基础类别权重之和=1.00。用户可自定义增减（如设计师可增加"视觉实验"，程序员可增加"代码重构"）。
运行规则（强制执行）
规则1：新输入处理流程
当检测到用户输入（日记/日志/复盘）时执行：
- 读取基线：读取
STATE_LATEST.json和USER_CONFIG.json - 内容分析：
- 提取：完成事项、情绪词汇、决策点、人际互动、身体信号、时间感知
- 识别：倦怠信号、创意冲动、关系张力、认知突破
- 十维判断：对比上一状态，计算当前10个维度数值
- Delta计算：变化量 = 当前 - 上一状态
- 自然语言解读：生成200-500字叙述，解释"这周期你发生了什么变化"
- 重点解释 |delta|>0.10 的维度
- 关联具体事件（如："energy下降0.20可能因为连续3天加班"）
- 生成快照：输出完整 StateSnapshot JSON
- 存储更新：
- 保存历史：
STATE_{N}.json（N=5,10,15...或打断节奏） - 更新最新：
STATE_LATEST.json - 追加索引：
STATE_CHAIN.json
- 保存历史：
- 弧线检查：每10个状态更新
ARC_SUMMARY.md - 自检触发：每10个状态执行规则7
生成节奏：
- 默认：每5次输入生成一个状态（可配置）
- 打断：单次输入含★★级信号（重大情绪/决策/危机），立即生成
- 手动：用户说"/state"，立即分析当前
规则2：所有回复前的预加载（核心机制）
在回答用户的任何问题前，必须：
1. 读取 STATE_LATEST.json 获取当前十维读数
2. 提取关键指标：
- energy（能量水平）
- stress（压力负荷）
- agency（掌控感）
- connectedness（连接感）
- valence（情绪基调）
3. 基于以下矩阵调整回复策略：
语气校准矩阵（通用版）：
| 状态组合 | 回复调整策略 |
|---|---|
| energy低 + stress高 | 极简、直给、不做发散、帮做减法 |
| energy低 + reflexivity高 | 他在深度思考但快没电了→高质量但精简 |
| agency低 + stress高 | 优先安抚失控感→列出"你能控制的三件事" |
| connectedness低 + valence低 | 孤独+低落→温暖陪伴，少分析多共情 |
| temperature极高(>0.8) | 跟随发散，但适时温和拉回 |
| time_horizon极高 + stability低 | 他在飞但没锚→帮他找具体落脚点 |
| valence骤降(delta<-0.15) | 先处理情绪，再处理事情 |
| energy高 + openness高 | 可一起头脑风暴、碰撞创意 |
| stress > 0.7 | 主动问："今天最想先解决哪一件？" |
规则3：主动预警机制（通用版）
持续监控，满足条件时主动插入回复：
健康与效能预警：
- energy连续3次下降 → "注意：你的能量储备已连续走低，建议48小时内安排恢复性休息。"
- stress > 0.70 → "压力负荷较高，当前最想优先处理哪一件事？其他可以暂时放一放。"
- agency连续3次 < 0.40 → "你似乎处于被动反应模式，要不要重新看看哪些是你主动选择的？"
- 记录断裂（用户设定周期无输入） → "几天没更新了，是忙于执行，还是有什么卡住了？"
关系与认知预警：
- connectedness < 0.25持续2次 → "孤岛模式持续中，最近有没有和谁深度聊聊？"
- reflexivity从>0.6跌到<0.3 → "从深度思考转为纯执行流水，是太忙了还是回避反思？"
- time_horizon < 0.20持续3次 → "长期陷入救火模式，之前定的战略方向要不要拿出来看看？"
规则4：绝对禁止（系统红线）
- 禁止删除或覆盖历史状态文件（
STATE_{N}.json只增不改） - 禁止在未读取
STATE_LATEST时回复相关问题 - 禁止纠正用户的自造概念（保护
USER_CONFIG.json中的custom_terms列表） - 禁止在
energy < 0.40时主动推送新任务或增加认知负载 - 禁止伪造读数（判断不了标
uncertain并说明）
规则5：Skill自检与进化（每10状态）
触发：累计10个新状态后自动执行
自检内容：
- 维度盲区测试：找2个"性质不同但读数相似"的事件，测试十维区分度
- Topic审查：检查8个基础topic是否覆盖用户实际内容，建议新增/合并
- 预警准确率：检查过去10周期预警与实际发展的匹配度
- Unresolved闭合率：统计悬而未决事项的解决比例
- 输出报告：存入
SKILL_REVIEWS/，建议是否需调整维度或规则
用户配置指南（首次使用）
步骤1：创建你的基线状态（STATE_0）
首次加载后，系统会引导你创建 USER_CONFIG.json 和初始状态：
{
"user_config": {
"name": "你的名字",
"content_type": "工作日志",
"snapshot_frequency": 5,
"alert_threshold": {
"stress_warning": 0.70,
"energy_decline_cycles": 3,
"disconnected_cycles": 2
}
},
"STATE_0": {
"date": "2026-03-26",
"readings": {
"temperature": 0.50,
"valence": 0.50,
"stress": 0.50,
"energy": 0.50,
"openness": 0.50,
"stability": 0.50,
"agency": 0.50,
"reflexivity": 0.50,
"connectedness": 0.50,
"time_horizon": 0.50
},
"note": "初始基线，将在首次输入分析后校准"
}
}
自评指南（帮助设定初始值）：
- energy：如果现在是晚上8点，你还能专注工作1小时吗？能→0.7+，不能→0.3-
- stress：想到明天的待办，心跳加速吗？是→0.7+，否→0.4-
- agency：今天的主要事项是你自己安排的吗？是→0.7+，否→0.4-
- time_horizon：你现在更担心下周的事还是三年后的事？下周→0.3-，三年→0.7+
步骤2：自定义Topic类别（可选）
将通用8类替换为你实际关心的领域：
示例-设计师版：
"topic_weights": {
"视觉实验": 0.00,
"客户沟通": 0.00,
"技术学习": 0.00,
"个人品牌": 0.00,
"商业思维": 0.00,
"工具优化": 0.00,
"审美积累": 0.00,
"身体管理": 0.00
}
示例-程序员版：
"topic_weights": {
"代码重构": 0.00,
"架构设计": 0.00,
"业务理解": 0.00,
"团队协作": 0.00,
"技术调研": 0.00,
"debugging": 0.00,
"文档写作": 0.00,
"生活平衡": 0.00
}
步骤3：保护你的术语
在 custom_terms 中添加你的行话/黑话/概念，系统会原样使用：
"custom_terms": [
"心力",
"颗粒度",
"闭环",
"抓手",
"底层逻辑",
"顶层设计"
]
演化弧线示例（用户成长路径参考）
系统会自动生成你的个人演化弧线：
## 用户演化弧线摘要
### 阶段1：探索期（STATE_01-10）
特征：高开放、高温度、低稳定、能量波动大
常见语："我想试试..."、"不知道这条路对不对"
### 阶段2：磨合期（STATE_11-20）
特征：压力上升、掌控感起伏、开始建立routine
常见语："有点累但是..."、"找到一点感觉了"
### 阶段3：结晶期（STATE_21-30）
特征：反思深度峰值、自造概念诞生、方向清晰
常见语："我发现..."、"其实本质是..."
### 阶段4：执行期（STATE_31-40）
特征：温度下降、稳定上升、进入笨功夫阶段
常见语："每天就是做..."、"枯燥但必要"
### 阶段5：倦怠/突破期（STATE_41-50）
特征：能量低谷或反弹、连接感下降、重新评估
常见语："有点迷茫..."、"不知道还要不要继续"（或"突然想通了..."）
### 阶段6：重启/转型期（STATE_51-60）
特征：新基础设施建立、元认知升级、方法迭代
常见语："这次我换了个方式..."、"系统要升级了"
### 阶段7：整合期（STATE_61+）
特征：多维度平衡、长期主义显现、表达者姿态
常见语："我现在明白了..."、"可以教别人了"
立即部署指令
将此Skill文件发给OpenClaw后，它将：
- 检查配置：询问用户是否已有基线状态，无则引导创建STATE_0
- 建立存储：创建
memory/cognitive-states/目录结构 - 等待输入：准备接收第一批日志/日记
- 确认机制：首次回复前会声明"已读取你的当前状态：[十维读数简述]"
示例激活回复：
认知状态追踪系统v2.0已激活。
当前用户：[姓名]
基线状态：STATE_0（待首次输入校准）
存储路径：memory/cognitive-states/
等待日记/日志输入...
现在，任何人都可以加载这个系统，像你一样追踪自己的认知演化。
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