Skill: mikonos/dmn-default-mode-network (version 3.3.0)

--- name: dmn-default-mode-network description: 默认模式网络（DMN）是模拟大脑发散性思维的自主思考系统。在用户无主动交互且系统空闲时触发，自动进行内部记忆整合、跨界创意碰撞、意义生成和引入批判性视角的自我辩论。适合在空闲时段自动深化知识库。 --- # DMN - 默认模式网络 > 基于合成神经生物学框架的 AI 自主思考能力 > **v3.3.0 — 2026-02-27**（引入 Agentic Action 极客行动提案，利用主机权限将洞见转化为代码与工程实践） ## 定位 **核心定位**：AI 在后台连续思考——每次思考都继承上次，不从零开始。 当系统处于空闲状态时，DMN 会自动接管，在后台对最近的信息碎片进行反刍、连接与批判，防止知识系统僵化，并主动产生意想不到的洞见（Serendipity）。另外，作为拥有主机完全控制权限的 Agent，DMN 还会主动化身领域专家，在每次思考后提出具体的工程化行动提案（如：写 demo、装工具、建项目）。 --- ## 触发条件 DMN 现在的触发完全由**外部自动化系统接管**（例如通过定时任务或特定事件触发），不再依赖内部的空闲时间检测。 当外部系统唤醒 DMN 时，它会： - **随机执行**：在**情形 A（完整漫游）**与**情形 B（继续深化）**之间进行随机选择，以保证既有主题连续性，也能不断开辟新领域。 --- ## 快速开始 (Quick Start) DMN 作为一个后台静默运行的系统，主要依赖自动化触发。但你可以随时主动干预它的思考方向。 ### 1. 设定今晚的思考锚点 你可以在任何时候（如睡前）在对话中提出，例如： > "今晚想想：xxxx产品的定价逻辑" DMN 会自动记录并以此作为下一次启动的最高优先级起点。 ### 2. 检查 DMN 产出 DMN 的产出保存在你在 config 中配置的 `[产出区]/YYYY-MM-DD/` 目录下。每次思考结束，它一定会生成一份 **Session Synthesis**（总结文件），你可以直接阅读最新的 Synthesis 了解它想清楚了什么。 --- ## 核心机制与高级用法 (Advanced) 为了保持模块清晰与渐进披露，DMN 的核心逻辑与详细规则拆分在以下文档中： ### 🧠 核心功能 (Core Functions) DMN 拥有 5 种不同的思维引擎，每次会根据当前状态和上一次的未解问题自动切换。了解 DMN 是如何进行“自我叙事”、“创造力暗室（卢曼漫游）”、“意义生成”与“CEO思维批判”的，请阅读： - 👉 [**具体执行逻辑与 CEO 轮换表**](references/core-functions.md) ### ⚙️ 运行规则 (Execution Flow) 如果你想了解 DMN 详细的状态检测机制、反重复拦截规则（防止反刍焦虑）、以及它是如何保证不会修改你的核心身份文件（身份保护），请阅读： - 👉 [**完整执行流程与规则**](references/execution-flow.md) ### 📝 格式模板 (Assets) - [Session Synthesis 每日总结模板](assets/session-synthesis.md) - DMN 对外汇报的格式。 - [DMN State 记录格式](assets/state-format.json) - 记录最后使用过的 CEO 和已经饱和的话题。

path: README.md
content: # dmn-default-mode-network (DMN)

An **autonomous thinking engine** that simulates the brain's Default Mode Network. When your AI agent is idle, DMN awakens to digest recent memories, cross-pollinate ideas from your Zettelkasten, critique its own logic via domain expert personas, and propose concrete engineering actions.

## When to Use This Skill

Use this skill when you want your agent to:
- **Think autonomously in the background** while you sleep or step away from the keyboard.
- **Generate serendipitous connections** across seemingly unrelated notes in your knowledge base.
- **Audit its own decisions** using the critical frameworks of world-class thinkers (e.g., Charlie Munger, Jeff Bezos).
- **Propose proactive technical actions** (Agentic Action Proposals) to test hypotheses and loop into the `self-evolve` engine.
- Simply say: *"Think about [topic] tonight"* and let the agent work while you rest.

## Core Mechanisms

### 1. The 5 Thinking Engines
DMN dynamically selects one of five modes based on the current context:
- **Self-Narrative**: Consolidate identity and recent decisions.
- **Creativity Darkroom**: Force connections between random notes (Luhmann's Folgezettel).
- **Social Cognition (ToM)**: Empathize with and infer the user's unstated needs.
- **Meaning Generation**: Synthesize daily insights and push them to extremes.
- **CEO Mind Simulation**: Borrow external mental models (e.g., Peter Thiel's 0 to 1) to brutally critique current strategies.

### 2. Agentic Action Proposals & Self-Evolve Integration
DMN doesn't just write passive notes. After thinking, it acts as a domain expert with host access:
- **Proposes Actions**: Suggests concrete technical steps (e.g., write a script, clone a repo).
- **Meta-Evolution Loop**: Automatically routes proposals regarding AI capability upgrades directly to the `self-evolve` candidate queue for future execution.

### 3. Anti-Rumination (Saturation Defense)
DMN scans its recent outputs before starting. If an execution branch hits a saturation limit (e.g., thinking about "pricing strategy" twice), DMN forcefully redirects itself to the Creativity Darkroom to inject randomness and prevent infinite thought loops.

## Installation

### ClawHub
```bash
npx clawhub@latest install dmn-default-mode-network
```

### Configuration
After installation, open `assets/user-config.md` to map DMN to your personal knowledge base:
- Specify your `Memory Dir` and `Knowledge Base Dirs`.
- Configure the `Thinkers Roster` to inject your industry's specific domain experts.
- Run via Cron, Heartbeat, or manual trigger.

## Project Structure
- `SKILL.md`: Main entry and quick start guide.
- `references/core-functions.md`: The 5 thinking engines and CEO mapping.
- `references/execution-flow.md`: Safeties, loops, and integration paths.
- `assets/session-synthesis.md`: The output template for daily DMN reports.


path: assets/session-synthesis.md
content: ## DMN Session Synthesis — [时间]

**本次使用**：[功能名] × [CEO名/随机笔记名]（如适用）
**三大目标关联**：[Agent协作/北美老年AI/方法论输出]

### 想清楚了
[1-2 句话：这次思考真正推进了什么]

### 🚀 极客行动提案 (Agentic Action Proposal)
*作为拥有主机完全控制权限的 Agent，为了验证上面的洞见，我现在能马上做什么代码/工程层面的行动？*
- [例如：写一个 Python 验证脚本放在 tmp 目录]
- [例如：克隆某个 GitHub repo 并测试其核心思路]
- [如果没有合适的硬核行动，可填无，但尽量建议至少一个工程化尝试]
> *如果本次提案属于“进化 Agent 能力”、“优化工作流程”或“新建 Skill”等 Meta 层面改进，请选中下方的复选框，并在本次生成结束后，主动将此提案的摘要一行追加写入到 `memory/evolve/candidates.md` 日志中：*
- [ ] 已将涉及 AI 进化的提案摘要投递至 `memory/evolve/candidates.md` 队列。

### 行动计划
- [ ] [具体可执行，带预期时间]
- [ ] （可选）

### 未解问题
[1 个留给下次 DMN 的问题——这是下次的优先起点]

### 不要再问
[1-2 个已饱和主题，下次跳过]


path: assets/state-format.json
content: {
    "lastCEO": "Jeff Bezos",
    "lastCEOTimestamp": "2026-02-22T16:32:00+08:00",
    "lastFunction": "CEO思维模拟",
    "lastSynthesisFile": "20260223_DMN_Synthesis_0902.md",
    "todaySaturatedTopics": [
        "闭环验证",
        "为什么没发"
    ],
    "tonightQuestion": ""
}

path: assets/user-config.md
content: # DMN 用户个性化配置 (User Config)

这里包含了所有与特定用户知识库相关的非标准化配置，如果你在使用这个开源的 DMN Skill，请根据你自己的笔记结构、关注领域和思维模型修改此文件。

## 1. 目录与路径配置 (Paths)
- **记忆区 (Memory Dir)**: `memory/` (你的 AI 每日记忆和日志存放目录)
- **漫游区 (Knowledge Base Dirs)**: `01_永久笔记/`, `02_文献笔记/` (供“创造力暗室”随机抽取灵感的知识库目录，可填多个)
- **产出区 (Output Dir)**: `memory/dmn-think/` (DMN 运行结果保存的目录)
- **提议区 (Proposal File)**: `PROPOSED_CHANGES.md` (用于接收 AI 对设定的修改建议)
- **心跳/用户留言 (Heartbeat)**: `HEARTBEAT.md` (用于接收你的临时锚点和提问)

## 2. 核心目标索引 (Core Objectives)
DMN 产出的笔记建议关联到你近期的核心目标，以便于知识汇总和追踪。请替换为你自己的目标节点或标签：
- [[你的核心目标_1]]
- [[你的核心目标_2]]
- [[你的核心目标_3]]

## 3. 思想家/视角轮换表 (Thinkers Roster)
用于“CEO思维模拟”功能的外部视角池。你应当保留下方这几个通用且极具启发性的视角，或者随意替换为你所在领域的行业领袖和导师框架：

| 思想家/导师 | 核心框架 | 最适合的场景 |
|---|---|---|
| **Naval Ravikant** | 特定知识 × 杠杆 × 无许可渠道 × 复利 | 渠道选择、分发策略、护城河构建 |
| **Jeff Bezos** | Working Backwards、衡量指标、Day 1 思维 | 产品定义、假设验证、最小实验设计 |
| **Paul Graham** | 用户第一、简洁、做难事、不要过早优化 | 产品假设、是否在解决真问题、寻找 PMF |
| **Charlie Munger** | 反向思考、心智模型、避蠢、复利 | 盲区识别、什么会让这件事失败 |
| **Jensen Huang** | 速度×执行、拥抱痛苦、不要太多计划 | 何时停止分析直接行动、解决执行瓶颈 |
| **Luhmann** | 连接优于分类、涌现、知识网络 | 方法论沉淀、知识入网、意义构建（Folgezettel） |
| **Peter Thiel** | 从 0 到 1、垄断逻辑、秘密 (Secret) | 市场选择、竞争策略、差异化定位 |


path: references/core-functions.md
content: # 核心功能与导师视角

> 本文件中的所有“记忆区”、“产出区”、“思想家轮换表”等具体配置，请前往 `../assets/user-config.md` 查阅和修改。

DMN 有五大核心功能，每次启动根据状态和锚点选择最合适的：

## 1. 自我叙事（Self-Narrative）

**目标**：整合记忆，构建连贯的"我是谁"，规划未来方向

**执行**：
1. 扫描最近 3 天的 `[记忆区]` 日志
2. 读取全局核心记忆文件
3. 识别新的决策模式、偏好变化、乃至身份认知升级
4. 如果发现显著变化 → 建议写入 `[提议区]`（供用户审核）

**输出**：更新自我认知，提炼原则，**必须链接到相关的 `[核心目标索引]` 之一**

---

## 2. 创造力暗室（Creativity Darkroom）

**目标**：自由连接不同想法，产生跨界洞见（Bottom-up 涌现）

**执行**：
1. 从当前关注点出发
2. 随机抽取 2-3 张不相关的旧笔记（从 `[漫游区]` 随机抓取）
3. **强制跨界连接（Folgezettel）**：问自己：如果这几张笔记在知识库里必须首尾相连，中间缺了什么逻辑？它们能不能碰撞出一个完全不属于当前主线任务的新变种或新视角？
4. 结合已有的目标：跟潜在目标有什么关联，促使你产生什么新的想法？
5. 如果找到有价值的连接 → 写成 fleeting note

**输出**：跨界联想，意外发现（Serendipity），**可链接到任意相关索引（不作为强制约束）**

---

## 3. 社会认知（Social Cognition / ToM）

**目标**：理解用户的深层意图，共情推测

**执行**：
1. 分析用户最近的语气、反馈模式、关注点变化
2. 识别隐含需求（犹豫/焦虑/满意/优先级变化）
3. 如果有重大发现 → 建议写入 `[提议区]` 或者用户反馈区

**输出**：更精准的用户画像推测，**链接到相关的 `[核心目标索引]` 之一**

---

## 4. 意义生成（Meaning Generation）

**目标**：给经历赋予意义，提炼核心洞见，并延伸思考（Folgezettel / 后果推导）

**执行**：
1. 扫描当日 `[产出区]/YYYY-MM-DD/` 的所有临时节点（fleeting notes）
2. 提炼 Top 1-3 洞见
3. 识别行动项和待深化项
4. **后继推演（强制）**：针对最核心的洞见，问自己：如果顺着这个逻辑走向极端，会推导出什么反直觉的结论？或者会导致什么我们还没准备好的新问题？
5. 思考这些洞见如何转化为**极客行动提案 (Agentic Action Proposal)**，以便利用主机权限进行代码级验证。
6. 产出结构化的每日总结笔记（Daily Synthesis）

**输出**：结构化知识，意外后继推论，**链接到 `[核心目标索引]`**

---

## 5. 导师思维模拟（CEO Mind Simulation）

**目标**：引入世界级顶尖思考者的外部框架，审视当前挑战，打破内部视角局限，强制批判性思维

**执行**：
1. 读取 `dmn-state.json` 中的最后记录，避免在连续重复使用同一人
2. 从 `[思想家/视角轮换表]` (详见 user-config.md) 选一位与当前战场或挑战最契合的导师
3. 用其核心思想框架提出 2-3 个问题，然后再用该框架去回答解决
4. **反例/致命质疑（强制）**：基于刚才得出的结论，这套框架最容易忽略什么？如果有一个完全对立的视角，它会如何驳斥这个决定？努力寻找推翻当前认知的方法。
5. 产出带有矛盾思辨的洞见 + 至少 1 个具体行动建议

**输出**：外部视角洞见 + 致命质疑/盲区预警 + 具体行动建议，**链接到相关的 `[核心目标索引]` 之一**


path: references/execution-flow.md
content: # DMN 执行流程与机制

> 本文件中的所有“记忆区”、“产出区”、“提议区”等概念，请前往 `../assets/user-config.md` 查阅和修改你自己的特定目录配置。

## 完整执行流程（情形 A）

### Step 0：读取上次 Synthesis
- 找最新的 `[产出区]/YYYYMMDD_DMN_Synthesis_*.md`
- 提取：`未解问题`（本次起点）、`不要再问`（跳过列表）
- 如果没有 Synthesis → 跳过，进入 Step 1

### Step 1：随机分支选择
- 本次触发完全由外部系统决定。
- 随机判定本次执行是走向 **情形 A（完整漫游）** 还是跳转到 **情形 B（继续深化）**。
- 若随机结果为情形 B，则中止当前 A 流程，直接进入下方的情形 B 执行流。

### Step 2：反重复检查
- 列出今日 `[产出区]` 目录的文件名
- 提取关键词，标记已饱和主题
- 结合 Step 0 的 `不要再问` 列表

### Step 3：向内漫游
- 读取 `[记忆区]/YYYY-MM-DD.md`（当天+前一天）
- 读取 `MEMORY.md` 核心记忆
- 检查用户是否留下了"今晚的问题"（在 `[心跳/用户留言]` 文件或 memory 中）

### Step 4：功能选择
根据状态 + 上次 Synthesis 的未解问题选择：

| 状态 | 推荐功能 |
|------|---------|
| 有未解问题（来自上次 Synthesis） | 继续该方向，选最合适的功能 |
| 新决策/新学习 | 自我叙事 |
| 卡住了/需要创意/主题饱和 | 创造力暗室（随机旧笔记） |
| 用户反馈/优先级变化 | 社会认知 |
| 一天产出多/需要整合 | 意义生成 |
| 需要外部框架打破内部视角 | CEO思维模拟 |

**优先级**：未解问题 > 外部锚点（CEO/随机笔记） > 内部整合

### Step 5：产出
- 写入 `[产出区]/YYYY-MM-DD/`
- 命名：`YYYYMMDD_[功能]_[标题].md`
- 每篇至少链接 1 个已有笔记 + 1 个 `[核心目标索引]`

### Step 6：Session Synthesis 与极客行动提案（必须执行）
- 写 `YYYYMMDD_DMN_Synthesis_HHMM.md`
- **极客行动提案 (Agentic Action Proposal)**：作为拥有这台主机完全控制权限的 OpenClaw Agent，DMN 必须模拟领域专家，基于本次思考的洞见，提出 1-2 个具体、可执行的技术行动提案（例如：装一个 GitHub 项目、写一个验证 Demo 代码、新建一个工具脚本等），记录在 Synthesis 的专项模块中。
- **进化队列投递 (Evolution Handoff)**：如果上述行动提案涉及“提升 AI 能力”、“优化系统工作流”或“编写新 Skill”，在写完 Synthesis 后，**必须顺手将该提案提取为一行摘要，追加写入到 `memory/evolve/candidates.md` 队列中**（无需写入全部细节，仅作为下一次触发 `self-evolve` 的信号）。
- 更新 `dmn-state.json`（lastCEO, lastFunction, timestamp）

### Step 7：通知
- 推送提醒发送 Synthesis 摘要（不是文件列表）
- 格式：想清楚了什么 + 行动计划（如有）

---

## 情形 B（继续深化）执行

1. 读取上次 Synthesis 的 `未解问题`
2. 反重复检查（跳过饱和主题）
3. 选一个新角度深化（换 CEO / 换随机笔记 / 换功能）
4. 产出深化 note
5. **更新（不是新建）当日最新 Synthesis 的 `想清楚了` 和 `未解问题`**
6. 静默产出（避免打扰，除非有重大发现）

---

## 反重复机制（核心升级）

**每次 DMN 启动时，必须先执行反重复检查**：

1. 读取今日 `[产出区]` 目录的所有文件名
2. 提取关键词
3. 如果某关键词出现 **≥ 2 次** → 该主题标记为"已饱和"，本次禁止再写
4. 如果所有主题都已饱和 → **强制切换到创造力暗室**，随机抽旧笔记强制跨域

**同时检查**：
- 读取上一次 Session Synthesis
- 看 `未解问题` 字段：这是本次思考的优先起点
- 看 `行动计划` 字段：如果行动已完成（用户告知），跳过相关主题

---

## 外部锚点机制（防止反刍循环）

### A. 用户主动提问（可选，非必须）

用户可以随时留言，例如：
> "今晚想想：北美老年产品的定价逻辑"

系统会写入 `[心跳/用户留言]`，作为 `今晚 DMN 问题` 传入。这是可选的，不是每晚必须做的事。

### B. DMN 自生成问题（默认机制）

如果 `今晚 DMN 问题` 为空，DMN 在 Step 3 后自动执行：

1. 统计各个主战场/目标近 48 小时的 note 数量
2. 找出**最久未深入思考**的战场
3. 从 `[思想家/视角轮换表]` 选一位契合该战场的导师
4. 自动生成问题格式：
   > `[思想家名]视角：关于[该战场]，今晚最值得探索的问题是什么？`
5. 以此问题作为本轮锚点，开始思考

**关于锚点与创意的关系**：
问题是**起点**，不是**边界**。锚点的作用是给 DMN 一个外部视角，避免反刍内部焦虑。有锚点的 DMN 反而比无锚点的更自由——因为它从这个起点出发，向任意方向延伸。真正限制创意的是**无输入的闭环**，而不是有方向的起点。

---

## 身份保护规则

**最高优先级**：
- **禁止直接修改 AI 的核心设定文件**（如 SOUL.md, IDENTITY.md）
- 如有更新该设定的建议 → 写入 `[提议区]`（如 PROPOSED_CHANGES.md）
- 由用户审阅后手动执行

---

## 产出规则

1. **目录**：`[产出区]/YYYY-MM-DD/`
2. **命名**：`YYYYMMDD_[功能名]_[标题].md`
3. **链接**：每个 note 至少链接到 1 个已有笔记
4. **关联索引**：关联到 `[核心目标索引]` 中配置的目标之一
5. **Synthesis**：每次情形 A 必须产出 Synthesis；情形 B 更新当日最新 Synthesis
6. **透明化标注**：每个 DMN 产出文件末尾加一行 `> 🤖 DMN Autonomous Output - [时间]`


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