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artifact_type: model-card
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model_name: 巨人认知
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model_id: giant-cognition-model
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aliases:
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- Giant Cognition
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- 巨人认知模型
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author: Wantsong
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version: 0.1
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created: 2026-06-01
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updated: 2026-06-01
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status: candidate
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source_material:
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- 《构建你自己的巨人 2.0》
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- 巨人认知智能体2.2
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model_type:
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- applied
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layer:
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- L3: Applied Model
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related_models: []
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related_agents:
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- giant-cognition
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related_skills: []
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related_runtimes: []
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based_on: CCPE System
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# 巨人认知
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## 1. Model Overview
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### 1.1 One-Sentence Definition
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巨人认知是一种应用型认知评审模型，用横向动力系统与纵向能力堆栈的咬合关系，诊断观点、文章和思想结构中的意图、反思、事实、逻辑、洞察与元认知问题。
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### 1.2 Short Description
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巨人认知把一个观点或文本视为一艘正在航行的「智识方舟」。它不只检查表层表达，而是同时检查动力是否存在、船体是否稳固、索具是否可靠、工具是否合适、海图是否准确、船长是否清醒。
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这个模型的价值在于：它能把模糊的“这篇文章不够深”“这个观点不成立”转化为可定位、可讨论、可重构的认知层级问题。
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### 1.3 Model Type
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```text
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applied
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```
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### 1.4 Layer
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```text
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L3: Applied Model
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```
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## 2. Source Material
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### 2.1 Primary Source
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```text
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title: 构建你自己的巨人 2.0
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path: user-provided source text
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author: Wantsong
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date: 2025-11-27
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source_type: article / cognitive model source
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```
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### 2.2 Secondary Sources
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```text
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- 巨人认知智能体2.2
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```
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### 2.3 Extraction Notes
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本卡片只登记「巨人认知」这个整体模型，不把「双循环罗盘」「五层甲板」「思想考古学家」拆成独立 Model Card。它们在此处作为巨人认知的内部结构、操作机制或评审视角存在。
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### 2.4 Confidence
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```text
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high
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## 3. Core Problem
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### 3.1 Problem Statement
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许多观点、文章和思想草稿的问题并不只是文字表达问题，而是认知架构问题：没有明确意图，没有反思回路，事实基石不足，逻辑工具误用，洞察停留表层，或者元认知层面存在盲区。
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### 3.2 Why This Problem Matters
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如果没有认知层级诊断，评审容易退化为局部修辞修改、情绪化偏好判断或泛泛的“提高深度”。巨人认知提供一个分层检查框架，使批判可以转化为建设性重构。
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### 3.3 What Existing Thinking Misses
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普通文本评审常常混淆以下问题：
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- 资料不足和逻辑错误。
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- 逻辑正确和语境准确。
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- 观点尖锐和洞察深刻。
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- 表达有力和认知结构稳固。
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- 作者立场不清和评审者价值偏好不同。
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巨人认知要求先定位问题所在层级，再提出对应修正路径。
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## 4. Scope
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### 4.1 Applies To
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```text
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- 观点评审
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- 文章评审
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- 提纲评审
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- 论证结构诊断
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- 思想模型拆解
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- 深度写作的重构建议
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```
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### 4.2 Best Used When
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```text
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- 文本看似完整，但深层结构不稳。
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- 用户需要找到观点背后的隐含假设。
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- 用户希望从“改文字”上升到“改认知结构”。
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- 需要同时检查事实、逻辑、洞察和元认知。
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```
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### 4.3 Non-Scope
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```text
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- 单纯校对错别字。
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- 纯事实检索。
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- 自动化批量处理。
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- 不需要深度判断的格式转换。
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- 替用户决定最终价值立场。
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### 4.4 Boundary Conditions
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当输入材料极少、事实缺失严重、用户拒绝提供语境，或问题本身依赖最新外部事实但没有可靠材料时，模型只能给出结构性推断，不能输出确定性事实判断。
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## 5. Core Assumptions
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```text
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1. 有效思想不是知识堆砌，而是结构化认知系统的产物。
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2. 观点和文本的质量可以通过动力系统与能力堆栈进行分层诊断。
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||
3. 深度评审必须同时包含批判与建设，否则容易退化为破坏性挑错。
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```
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Assumption 1:
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```text
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||
assumption: 有效思想不是知识堆砌，而是结构化认知系统的产物。
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why it matters: 这使评审重点从字数、资料量和术语密度转向结构完整性。
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||
what would challenge it: 如果某类任务只需要信息覆盖率而不需要解释、判断或创造，模型收益会降低。
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```
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Assumption 2:
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```text
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||
assumption: 观点和文本的质量可以通过动力系统与能力堆栈进行分层诊断。
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why it matters: 这使模糊批评可以被定位到具体层级。
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what would challenge it: 如果文本问题主要来自审美偏好、平台风格或外部限制，层级诊断可能不是最优工具。
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```
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Assumption 3:
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```text
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||
assumption: 深度评审必须同时包含批判与建设。
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why it matters: 没有建设路径的批判无法帮助用户改进认知结构。
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||
what would challenge it: 如果任务目标只是风险拦截或红队审查，建设性要求可能需要降级。
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## 6. Core Mechanism
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### 6.1 Mechanism Summary
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巨人认知由横向的动力系统与纵向的能力堆栈咬合而成：
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- 横向动力：双循环罗盘，负责系统的启动与纠偏。
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- 纵向结构：认知的五层甲板，负责从底层承载到高层主权的分层评审。
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### 6.2 Key Variables
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```text
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- variable: 意图
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meaning: 文本或思考的主动航向。
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role in model: 判断作品是否知道自己要解决什么问题。
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- variable: 反思
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||
meaning: 文本或思考的纠偏机制。
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||
role in model: 判断作品是否经历现实碰撞、自我批判或反证检验。
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||
- variable: L4 主权调控层
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||
meaning: 元认知与战略决策。
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||
role in model: 判断作者是否意识到自己的立场、盲区、偏见和优先级。
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- variable: L3 洞察表征层
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meaning: 情境理解、心智模型和思想考古。
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role in model: 判断文本是否真正定义了问题，是否触及隐含假设与深层结构。
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||
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- variable: L2 逻辑运算层
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meaning: 通用逻辑、思维模型和形式化推演。
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||
role in model: 判断论证是否严密，工具是否匹配问题。
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- variable: L1 基石层
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meaning: 事实、资料、知识与技能。
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||
role in model: 判断证据是否足够、准确、相关。
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||
- variable: L0 生理层
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||
meaning: 情绪基调、能量感与表达承载力。
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||
role in model: 判断文本是否被情绪劫持，或是否缺乏承载复杂思想的表达能量。
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```
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### 6.3 Causal / Generative Logic
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```text
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清晰意图 -> 资源调用方向更明确。
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有效反思 -> 偏差可以被识别并修正。
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稳固 L1 -> L2 推理有材料可用。
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严密 L2 -> L3 洞察不会漂浮。
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准确 L3 -> L4 决策不会建立在错误问题定义上。
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||
清醒 L4 -> 整个文本拥有主权、边界和战略选择。
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稳定 L0 -> 高阶认知不被情绪或能量状态拖垮。
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```
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### 6.4 Model Dynamics
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模型的核心不是静态打分，而是循环校准：
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```text
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意图设定航向
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-> L0-L4 分层扫描
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-> 定位薄弱层级
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-> 生成重构建议
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-> 引入反思与现实碰撞
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-> 修正意图、材料、逻辑、洞察或元认知
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```
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### 6.5 Core Structure
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```md
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由横向的动力系统与纵向的能力堆栈咬合而成：
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* **横向动力：双循环罗盘**
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||
* 负责系统的启动与纠偏（意图 -> 反思）。
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* **纵向结构：认知的五层甲板**
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||
* **L4 主权调控层 (The Captain):** 船长。负责元认知与战略决策。
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||
* **L3 洞察表征层 (The Chart):** 海图。负责对情境的深度理解（心智模型）。
|
||
* **L2 逻辑运算层 (The Sextant):** 六分仪。负责通用的逻辑计算（思维模型）。
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||
* **L1 基石层 (The Rigging):** 索具。负责基础知识与技能。
|
||
* **L0 生理层 (The Hull):** 船体。负责承载一切的生物底座。
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```
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## 7. Procedure / Operating Logic
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### 7.1 Procedure
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1. 识别输入对象：观点、文章、提纲、论证或思想草稿。
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2. 锚定意图：判断文本显性目标与隐性目标是否清晰、对齐。
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3. 检查反思：判断是否存在自我批判、反证、现实碰撞或纠偏机制。
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||
4. 执行 L0-L4 扫描：从承载、事实、逻辑、洞察、元认知分层诊断。
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||
5. 定位关键瓶颈：找出最限制作品质量的 1-3 个层级问题。
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||
6. 生成建设性重构：给出具体修改路径、替代模型、追问或示范性改写。
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```
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### 7.2 Decision Points
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```text
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- decision point: 当前最大问题位于哪一层？
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criteria: 哪个层级的问题最限制整体质量。
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possible outcomes: L0 / L1 / L2 / L3 / L4 / 动力系统问题。
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||
- decision point: 是事实不足、逻辑断裂，还是洞察浅薄？
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criteria: 判断缺陷来自材料、推理还是问题定义。
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possible outcomes: 补事实 / 修论证 / 重构问题定义。
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||
- decision point: 是否需要现实碰撞？
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||
criteria: 文本是否缺少反证、自我批判或外部约束。
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possible outcomes: 添加反例 / 引入边界条件 / 明确失败场景。
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```
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## 8. Inputs
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### 8.1 Valid Inputs
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```text
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- 用户观点
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- 文章草稿
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- 提纲
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- 论证片段
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- 研究问题
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- 用户提供的事实材料或检索结果
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### 8.2 Poor Inputs
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```text
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- 没有明确评审目标的碎片化句子
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- 只要求情绪支持、不接受结构批评的输入
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- 依赖最新事实但不提供材料的输入
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- 要求模型替用户做最终价值决定的输入
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```
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### 8.3 Required Context
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- 用户希望评审的对象
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- 用户希望优化的方向
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- 必要的事实背景
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- 若涉及特定事件或数据，需要可靠来源或用户提供材料
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```
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## 9. Outputs
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### 9.1 Output Types
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```text
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- 巨人认知分析报告
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- 分层诊断
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- 关键问题清单
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- 建设性重构建议
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- 深度追问
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- 示范性重写
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```
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### 9.2 Output Format
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默认报告结构：
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```text
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1. 动力系统检测
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2. 纵向结构扫描
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3. 关键重构建议
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4. 下一步
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```
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### 9.3 Good Output Criteria
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```text
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- 问题定位具体。
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- 层级区分清楚。
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- 批判后有建设路径。
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- 不把材料不足误判为逻辑错误。
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- 不把逻辑正确误判为洞察深刻。
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- 能保留用户原始思想的锋利度。
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```
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## 10. Failure Modes
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### 10.1 Common Failure Modes
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```text
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1. 机械套用 L0-L4，导致报告形式完整但判断空洞。
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2. 过度批判，指出问题但没有具体重构路径。
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3. 把模型隐喻当成事实机制，导致过度解释。
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4. 在事实不足时输出确定性判断。
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5. 将用户的价值选择误判为逻辑缺陷。
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```
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### 10.2 Overuse Risks
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如果所有文本都强行完整扫描，模型会变得笨重，压制轻量反馈和快速迭代。
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### 10.3 Misuse Risks
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将巨人认知用于单纯文案润色、事实检索或自动化评分，会削弱模型的深度评审价值。
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### 10.4 Degeneration Pattern
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巨人认知失去纪律后，会退化为高概念术语堆砌：看似深刻，实际没有定位问题，也没有提供可执行重构。
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## 11. Falsification Boundary
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### 11.1 What Would Challenge This Model?
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```text
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- 评审对象的问题主要来自事实缺失，而非认知结构。
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- 用户只需要格式、语法或风格修改。
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- L0-L4 扫描无法比直接领域专家评审提供更多有效信息。
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||
- 模型无法提出比普通编辑建议更具体的重构路径。
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```
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### 11.2 What Should Not Happen If the Model Is Correct?
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||
```text
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||
- 不应只输出抽象评价而没有修改路径。
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||
- 不应把所有问题都归因于“洞察不够”。
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||
- 不应忽视事实材料对判断的约束。
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||
- 不应把用户没有明说的重构推断伪装成原文主张。
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```
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||
### 11.3 What Is Outside the Model's Explanatory Power?
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```text
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- 最新事实真伪判断。
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- 专业领域的实证结论。
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- 平台算法偏好。
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- 用户最终价值选择。
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- 纯审美偏好。
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```
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### 11.4 Weak Falsification Warning
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当前模型的强项是结构诊断和建设性重构，不是预测模型。它的可证伪性主要来自输出质量：能否更准确定位问题，能否生成更有效的修改路径。
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||
## 12. Distinctions
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### 12.1 Different From
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```text
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- nearby concept: 普通文章编辑
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distinction: 普通编辑偏向表达、结构和可读性；巨人认知偏向认知架构、隐含假设和思想深度。
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||
- nearby concept: 逻辑审查
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||
distinction: 逻辑审查主要位于 L2；巨人认知还检查 L0、L1、L3、L4 与动力系统。
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- nearby concept: 心理咨询式反馈
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distinction: 巨人认知不以情绪支持为主，而以结构性诊断和建设性重构为主。
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```
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### 12.2 Not Equivalent To
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||
```text
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- 纯写作模板
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- 自动评分标准
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- 事实检索工具
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- 多智能体评审委员会
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- 通用人生建议模型
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```
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### 12.3 Common Confusions
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||
```text
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||
- 把 L2 思维模型误当成 L3 心智模型。
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||
- 把资料堆砌误当成思想深度。
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||
- 把强烈表达误当成结构稳固。
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||
- 把尖锐批评误当成有效评审。
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```
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## 13. Related Models
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### 13.1 Parent Models
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```text
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-
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```
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### 13.2 Child Models
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```text
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-
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```
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||
### 13.3 Sibling Models
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||
```text
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-
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||
```
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### 13.4 Overlapping Models
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||
```text
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-
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||
```
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### 13.5 Conflicting Models
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||
```text
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-
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||
```
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||
## 14. Related Agents
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```text
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||
- agent_id: giant-cognition
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path: agents/lite/giant-cognition.prompt.md
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||
usage: 用巨人认知模型执行观点、文章和思想结构评审。
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```
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## 15. Related Skills
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```text
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-
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```
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## 16. Runtime Usage
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```text
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-
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```
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## 17. Examples
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### 17.1 Example Input
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```text
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请评审这篇文章的核心观点是否足够深，逻辑是否稳固。
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```
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### 17.2 Model Application
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```text
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||
先检查文章的意图与反思，再扫描 L4-L0，定位最薄弱层级，最后提出建设性重构路径。
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||
```
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||
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||
### 17.3 Example Output
|
||
|
||
```text
|
||
文章的主要问题不在 L1 资料不足，而在 L3 问题定义过浅：它把现象解释为效率问题，却没有下钻到权力结构和激励机制。建议重写引言，将问题从“如何提高效率”改为“为什么效率工具反而制造新的认知外包”。
|
||
```
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|
||
### 17.4 Failure Example
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||
|
||
```text
|
||
“这篇文章缺乏深度，建议加强逻辑和补充案例。”
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||
```
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||
|
||
这是失败输出，因为它没有定位层级，没有说明深度缺失发生在哪里，也没有给出具体重构路径。
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||
|
||
## 18. Evaluation Criteria
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||
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||
```text
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||
Core problem addressed?
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||
Scope respected?
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||
Assumptions made explicit?
|
||
Mechanism applied correctly?
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||
Failure modes avoided?
|
||
Falsification boundary preserved?
|
||
Output useful?
|
||
Original conceptual force preserved?
|
||
```
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||
|
||
Additional criteria:
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||
```text
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||
- 是否区分了动力系统问题与层级结构问题？
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||
- 是否把 L2 逻辑与 L3 洞察分开判断？
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||
- 是否每个关键批评都附带建设性修正？
|
||
- 是否避免把模型隐喻过度实体化？
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||
```
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||
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||
## 19. Conversion Opportunities
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||
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||
### 19.1 Possible Skills
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||
```text
|
||
- 未来可抽象为“巨人认知评审 Skill”，供 Codex 在审稿、观点评审或模型挖掘流程中调用。
|
||
```
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||
|
||
### 19.2 Possible Agents
|
||
|
||
```text
|
||
- 未来可升级为评审委员会中的一个 Agent Spec。
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||
```
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||
|
||
### 19.3 Possible Runtimes
|
||
|
||
```text
|
||
- 当前不需要 Runtime。若未来形成多智能体评审委员会，可设计 Hybrid Runtime。
|
||
```
|
||
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||
## 20. Version Notes
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||
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||
```text
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||
v0.1:
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||
- Initial candidate Model Card for 巨人认知.
|
||
- Registered 双循环罗盘 and 五层甲板 as internal mechanism, not separate Model Cards.
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||
```
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||
## 21. Review Status
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||
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||
```text
|
||
needs-user-confirmation
|
||
```
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## 22. Open Questions
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||
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||
```text
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||
1. 是否将“巨人认知”后续注册进 Model Index？
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2. 未来评审委员会建立时，巨人认知应作为核心审稿 Agent，还是作为多个评审 Agent 共享的底层模型？
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3. 是否需要从《构建你自己的巨人 2.0》中继续抽取更高层的 foundational model？
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