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Reflect — 深度反思引擎

概述

当用户通过 collect_content + save_knowledge_card 收集文章并回答了深度思考问题后，reflect 技能负责闭环：读取用户的思考回答，生成三层反馈，帮助用户从"想明白"走向"做出来"。

工作流

Step 1: GATHER（采集思考素材）

调用 gather_reflections 工具，传入：

• topic（可选）：指定主题，如 reading
• days（可选，默认 7）：回溯天数
• file_path（可选）：指定单个知识卡片路径

工具返回：用户已回答的深度思考问题 + 回答内容 + 文章元数据

Step 2: REFLECT（AI 生成反思反馈）

AI 阅读用户的思考回答，生成以下内容：

三层反馈模型

1. Mirror（认知照镜）

• 指出回答中反复出现的认知模式
• 发现用户可能没意识到的盲区和矛盾
• 跨多篇卡片发现变化趋势

1. Deepen（深度追问）

• 针对浅层/模糊的回答，生成 2-3 个追问
• 逼出更具体、更可行的思考
• 挑战舒适区的假设

1. Bridge（行动搭桥）

• 连接不同卡片之间相关的思考
• 识别技能缺口，推荐具体学习方向
• 生成一个本周可执行的微行动

Step 3: SAVE（保存反思成果）

调用 save_reflection 工具保存 AI 生成的反思内容：

• 保存到 space/crafted/reflections/{date}_{title}.md
• 使用 Obsidian 格式，包含双向链接回源卡片
• 追踪成长轨迹

输出格式

---
created: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"
tags: ["reflection", "成长", ...]
type: reflection
source_cards:
  -"[[found/reading/douyin/xxx.md]]"
---
 
# 反思：{主题标题}
 
## Mirror — 认知照镜
...
 
## Deepen — 深度追问
-[ ] 追问 1
-[ ] 追问 2
-[ ] 追问 3
 
## Bridge — 行动搭桥
 
### 技能缺口
| 缺口 | 为什么重要 | 推荐起步 |
|------|-----------|---------|
| ... | ... | ... |
 
### 微行动
> 本周一件事：...
 
## 成长轨迹
（跨卡片的认知变化记录）

注意事项

• 只读取用户已回答（checkbox 被勾选 [x]）的思考题，忽略未回答的
• 反思内容要诚实、直接，不讨好用户，像一个严厉但关心你的导师
• 微行动必须足够小，小到"不可能失败"
• 跨卡片分析时，优先关注用户认知的变化而非重复