Skill: zmy1006-sudo/ontology-pro (version 1.0.1)

# ontology-pro — 认知本体引擎技能 > 一个具备"知识建模 + 推理 + 决策输出"的认知引擎，AI Agent 的认知中枢插件。 --- ## 触发条件 当用户的请求涉及以下场景时，自动加载此技能： 1. **知识建模**：需要从文本中提取实体、概念、关系，构建知识图谱 2. **深度分析**：涉及因果推理、变量识别、路径探索等认知推理 3. **决策支持**：需要基于分析生成可执行策略（最优路径 + 风险 + 行动建议） 4. **持续学习**：需要跨会话积累知识、增量更新认知模型 5. **领域本体**：需要为特定领域构建专业化的知识体系（医疗、能源、AI 等） 6. **显式触发**：用户提及 "ontology"、"知识图谱"、"认知建模"、"推理"、"本体" 等关键词 --- ## 四大核心特性 | 特性 | 说明 | |------|------| | 🧠 Cognitive Graph | 从输入中抽取实体-概念-关系三元组，构建动态知识图谱 | | 🔁 Dynamic Memory | 持久化存储知识图谱，跨会话持续积累，越用越懂 | | 🔍 Reasoning Engine | 多步推理：因果分析 → 变量识别 → 路径探索，输出推理链 | | 🎯 Strategy Output | 推理结果映射为可执行策略：最优路径 + 风险点 + 行动建议 | --- ## 工作流（Workflow） ### 命令映射 用户可以通过自然语言触发以下能力，AI 根据意图自动路由： | 用户意图 | 对应命令 | 参考文档 | |----------|---------|---------| | "分析这段内容"、"提取关键概念"、"构建知识图谱" | `analyze` | `references/cognitive-graph.md` | | "深入推理"、"分析因果关系"、"评估路径" | `think` | `references/reasoning-engine.md` | | "给我决策建议"、"应该怎么做"、"策略分析" | `strategy` | `references/strategy-output.md` | | "记住这个"、"查看已学知识"、"更新记忆" | `memory` | `references/memory-protocol.md` | ### 完整流程 ``` 输入 → analyze（知识抽取）→ graph（图谱构建/更新）→ think（推理）→ strategy（决策输出）→ memory（持久化） ``` #### Step 1: ANALYZE — 认知建模 1. 接收用户输入（文本、文档、对话） 2. 使用 `references/cognitive-graph.md` 中的协议进行三元组抽取 3. 抽取结果：实体列表 + 关系列表 + 三元组集合 4. 输出格式：结构化 JSON #### Step 2: GRAPH — 图谱构建/更新 1. 如果是首次分析：创建新图谱 2. 如果已有历史图谱（通过 memory 协议加载）：增量更新 3. 去重合并：相同实体合并属性，新增关系追加 4. 保存到记忆层 5. 可选：使用 `scripts/graph_visualize.py` 生成 Mermaid 可视化 #### Step 3: THINK — 推理 1. 加载当前知识图谱作为上下文 2. 使用 `references/reasoning-engine.md` 中的推理模板 3. 执行多步推理： - 因果关系识别 - 关键变量提取 - 潜在路径探索 4. 输出推理链（可追溯的推理过程） #### Step 4: STRATEGY — 决策输出 1. 基于推理结果，使用 `references/strategy-output.md` 中的模板 2. 生成可执行策略： - 最优路径（推荐方案） - 风险点（潜在问题） - 行动建议（具体步骤） 3. 策略分级：P0 紧急 / P1 重要 / P2 可选 #### Step 5: MEMORY — 持久化 1. 使用 `references/memory-protocol.md` 中的协议 2. 将本次分析的增量知识保存到持久存储 3. 更新图谱版本号和变更日志 4. 下次会话可加载历史知识继续推理 --- ## 知识图谱数据格式 图谱以 JSON 格式存储，核心结构如下： ```json { "version": "1.0.0", "domain": "general", "updated_at": "2026-03-30T16:00:00+08:00", "entities": [ { "id": "e001", "name": "储能系统", "type": "concept", "attributes": { "category": "能源", "aliases": ["ESS", "储能"] } } ], "relations": [ { "source": "e001", "target": "e002", "type": "includes", "weight": 0.8, "evidence": "储能系统包含电池管理系统" } ], "metadata": { "total_entities": 42, "total_relations": 67, "sessions_analyzed": 8 } } ``` --- ## 参考文档 | 文件 | 用途 | |------|------| | `references/cognitive-graph.md` | 认知图谱构建协议：三元组抽取规则、实体类型分类、关系类型定义 | | `references/reasoning-engine.md` | 推理引擎 prompt 模板：因果分析、变量识别、路径探索、推理链输出 | | `references/strategy-output.md` | 决策输出模板：策略生成、风险评估、行动项格式化 | | `references/memory-protocol.md` | 持久记忆协议：存储格式、增量更新、上下文注入、版本管理 | ## 脚本工具 | 文件 | 用途 | |------|------| | `scripts/graph_visualize.py` | JSON 图谱 → Mermaid 图生成（可渲染为可视化图谱） | | `scripts/memory_manager.py` | 知识持久化管理：创建/加载/更新/查询图谱、会话历史管理 | --- ## 使用示例 ### 示例 1：领域知识建模 ``` 用户: 帮我梳理一下储能产业链的知识结构 AI: 好的，我来对储能产业链进行认知建模。 [analyze] 正在抽取实体和关系... 实体: 储能电池、BMS、PCS、EMS、锂电池、液流电池、压缩空气储能... 关系: 储能系统-包含-BMS, 储能系统-包含-PCS, 锂电池-属于-储能电池... [graph] 知识图谱已构建，包含 23 个实体、34 条关系。 [think] 基于图谱进行产业链推理... 因果链: 政策补贴 → 市场需求 ↑ → 产能扩张 → 价格下降 → 渗透率 ↑ 关键变量: 电池成本、政策力度、技术迭代速度 [strategy] 决策建议: P0: 关注磷酸铁锂成本曲线，已进入下降通道 P1: 液流电池在长时储能领域有结构性机会 P2: 压缩空气储能适合大规模电网侧应用 ``` ### 示例 2：持续学习 ``` 用户: 记住，浙江的电力现货市场规则是日前+实时两阶段 AI: [memory] 已更新知识图谱： + 实体: 浙江电力现货市场 + 关系: 浙江-采用-两阶段现货(日前+实时) + 属性: market_type=spot, region=浙江, phases=[日前, 实时] 当前图谱: 45 实体, 72 关系, 10 次分析记录 ``` --- ## 设计哲学 1. **推理 > 检索**：不只是搜索已有知识，而是能进行多步推理，发现隐含关系 2. **记忆 > 遗忘**：每次交互的知识都持久化积累，避免重复分析 3. **决策 > 分析**：最终目标是给出可执行策略，而非停留在分析层面 4. **轻量 > 重量**：JSON 存储 + Mermaid 可视化，无需外部数据库依赖 5. **透明 > 黑箱**：推理链完整可追溯，每个结论都有证据支撑


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