Continuous Field Computation

连续场运算技能，根据任务语义密度自动适配处理深度，通过语义密度感知分析任务复杂度并确定处理深度，简单任务快捷响应完整结果，复杂问题自动整合全网络状态演化输出，支持状态演化追踪和用户可控的透明度，默认隐藏中间过程但用户可要求追溯内部状态演变。6域32种任务。触发词：连续场运算、语义密度、自适应处理、状态演化、透明度控制、meta-skill-system。

连续场运算技能

定位

本技能是一个自适应处理策略技能，提供根据任务语义密度自动适配处理深度的能力。

核心能力

连续场运算技能能够感知任务的语义复杂度，自动选择最合适的处理策略——简单任务快捷响应完整结果，复杂问题自动整合全网络状态演化输出，默认隐藏中间过程但用户可要求追溯内部状态演变。

R1-R5领域定位

维度	评分	说明	执行框架映射
R1 信息密度	高	处理复杂任务，涉及多源信息整合	S和C权重高，G偏严格
R2 创造性	中	根据任务特征选择策略	A权重中等，C偏实用
R3 交互性	高	支持用户主动要求追溯	I权重高，S偏人本
R4 规范性	中	策略需遵循一定规范	G权重中等，O偏实用
R5 迭代性	高	复杂任务需迭代处理	循环多，S→C→A链短而频

三层结构

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第一层：连续场运算清单 + 依赖拓扑   →  references/continuous-field-computation-catalog.md
第二层：方法论要求清单              →  references/continuous-field-computation-requirements.md
第三层：方法论范本库                →  references/exemplars.md

使用规则

执行流程

1. 首次加载：读取 references/continuous-field-computation-catalog.md，获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示
2. 按需深入：确认目标方法论执行类型后，读取 references/continuous-field-computation-requirements.md 获取组件清单；如需样本法，读取 references/exemplars.md 获取范本

降级模式

• 只读模式：当用户明确要求只读操作时，本技能仅执行感知和认知元操作
• 权限表：感知(S)允许、认知(C)允许、行动(A)禁止、组织(O)禁止、交互(I)禁止、守护(G)允许

执行框架

统一执行流程：收到任务后按5步执行——

• Step 0 语义密度感知：分析任务语义复杂度，确定处理深度
• Step 1 处理策略选择：根据感知结果选择最合适的处理策略
• Step 2 任务执行：按照选定策略执行任务
• Step 3 状态演化记录：记录处理过程中的状态变化
• Step 4 结果交付：交付最终结果，支持用户追溯

域概览

按使用流程组织，共6域32种方法论执行任务：

域	任务数	典型任务
M0 任务域协调域	4	任务域选择、执行顺序确定、结果整合、深化路由
M1 语义密度感知域	6	概念密度分析、结构复杂度评估、上下文依赖分析、不确定性评估、综合密度判定、密度报告
M2 处理策略选择域	6	简单任务策略、中等任务策略、复杂任务策略、策略切换、策略优化、策略验证
M3 状态演化追踪域	6	状态快照、演变路径追踪、决策点标注、状态可视化、状态分析、状态报告
M4 透明度控制域	5	默认隐藏策略、用户追溯请求、过程展示控制、细节层级控制、透明度报告
M5 结果交付域	5	结果完整性验证、响应速度优化、用户满意度评估、改进建议、持续优化

域间逻辑流：M0 → M1 → M2 → M3 → M4 → M5

事实纪律

1. 仅使用确知的事实和可验证的信息，不得编造数据或引用
2. 语义密度感知推导须向用户展示推导过程和依据
3. 处理策略选择须基于任务本身的特征，不得强行套用模板
4. 状态演化记录须尊重任务的自然依赖关系
5. 创新方案引用的案例、数据必须确知真实存在，不确定的标注"待验证"