# QPI 三元定性模型

## 模型名称

QPI 三元定性模型

## 模型 ID

`qpi`

## 一句话定义

QPI 用于判断某个认知主体在特定上下文中，如何将期望—现实落差框定为 Question、Problem、Issue、mixed 或 no-call，并识别其中的上下文缺口、动态演化和误框定风险。

## 模型类型

`routing_model`

QPI 是前置路由模型，不是最终分析模型。

## 所在流程位置

`pre_analysis`

它应在深度分析、系统建模或执行拆解之前调用。

## 来源文章

- `article_qpi_primary_001`: 《问题之锚：从混沌现实到认知秩序的重构》
- `article_qpi_contextual_2025_001`: 《解构“问题”：认知主体与现实映射的动态框架》
- `article_cognitive_os_synthesis_001`: 《Wantsong认知操作系统》

## 来源证据片段

- `excerpt_qpi_primary_spectrum_001`: 支撑 QPI 的三元分类和核心匮乏物定义。
- `excerpt_qpi_primary_question_001`: 支撑提问对应数据匮乏。
- `excerpt_qpi_primary_problem_001`: 支撑难题对应路径、方法和资源匮乏。
- `excerpt_qpi_primary_issue_001`: 支撑课题对应动态平衡和演化。
- `excerpt_qpi_primary_pathology_reduction_001`: 支撑暴力降维误用识别。
- `excerpt_qpi_primary_pathology_inflation_001`: 支撑恶意升维误用识别。
- `excerpt_qpi_contextual_subjectivity_001`: 支撑 QPI 必须基于主体和上下文场景判断。
- `excerpt_qpi_contextual_gap_001`: 支撑问题作为期望—现实落差的定义。
- `excerpt_qpi_contextual_dynamic_001`: 支撑问题框架会随时间和新信息演化。
- `excerpt_qpi_cognitive_os_application_001`: 支撑 QPI 在问题定义阶段的应用位置。

## 核心问题

谁在什么场景下，把什么期望—现实落差框定成了哪类问题；这个框定是否缺上下文、正在演化或存在误框定风险？

## 核心机制

QPI 先执行 no-call gate，再确认主体位置、场景上下文、责任范围、经验水平、问题拥有者、来源和时间尺度。

如果缺少主体或场景，QPI 只能输出 provisional classification，不能高置信定性。此时必须给出 `missing_context`、`evidence_gap` 和澄清问题。

- 缺数据，归为提问，适合搜索、检索、自动化。
- 缺路径、方法或资源，归为难题，适合工程求解和资源调配。
- 缺共识、确定性或动态秩序，归为课题，适合对话、博弈、干预和演化。

完成分类后，还要检查是否存在暴力降维、恶意升维、手段错配、工具解法主义或过早定性。

QPI 必须区分：

- `intra_frame_mixed`: 同一主体、同一场景、同一阶段内，多类匮乏物同时存在。
- `inter_viewpoint_divergence`: 同一句输入在不同主体、责任位置或时间尺度下会被框定成不同 QPI 类型。

## 输入类型

- 模糊问题
- 复杂问题
- 业务问题描述
- 组织冲突叙述
- 需求或故障初始表述
- 需要进入深度分析前的问题定义

## 输出类型

- 问题类型判断
- 分类作用域
- 是否临时判断
- 主体位置
- 场景上下文
- 责任范围
- 经验水平
- 问题拥有者
- 问题来源
- 时间尺度
- 期望现实落差
- 上下文充足度
- 缺失上下文
- 三类匮乏物强度
- 主导匮乏物
- 分类理由
- 分类置信度
- 多视角分类
- 动态阶段
- 可能演化轨迹
- 成功标准稳定性
- 硬反馈可用性
- 治理负荷
- 澄清问题
- 证据缺口
- 核心匮乏物判断
- 误判风险
- 推荐处理路径
- 后续模型调用建议

## 适用场景

- 用户输入的问题定义不清。
- 同一问题被不同主体以不同方式理解。
- 用户急于求解但尚未判断问题性质。
- 问题中混杂事实、路径、利益、共识和系统结构。
- 需要决定后续调用哪些认知模型。
- 怀疑存在暴力降维、恶意升维或手段与目标错配。

## 不适用场景

- 用户只是查询明确事实。
- 用户已经给出明确执行任务。
- 输入是纯创意写作且不需要问题定性。
- 问题已经被清楚分类且只需要执行后续步骤。
- 输入不是问题定义，而是纯粹的润色或格式转换请求。

## 调用关键词

- 问题到底是什么
- 为什么解决不了
- 卡在哪里
- 技术问题还是组织问题
- 方向是不是错了
- 为什么反复出现
- 该怎么定义这个问题
- 这个问题怎么拆
- 缺数据
- 缺路径
- 缺共识

## 负向触发条件

- 请直接查询
- 请直接改写
- 只要清单
- 不要分析原因
- 不要展开
- 只改错别字

说明：`不要展开` / `不要深入分析` 默认抑制 QPI；但如果同时出现 `只做 QPI`、`只做问题定性`、`只判断主导稀缺` 等限定分析意图，则允许 QPI 做窄范围判断，并拒绝进入思想考古。

## 相关模型

- `intellectual_archaeology`: 当 QPI 判断问题偏中重型难题或课题时，可进入思想考古做深度建模。

## 冲突模型

无明确冲突模型。

## 学科底座关联

- 问题定义理论
- 决策科学
- 系统论
- 复杂系统
- 组织行为
- 工程问题分解

## 常见误用

- 把 QPI 当作完整解决方案，而不是问题定义和路由模型。
- 把所有复杂叙事都归为课题，逃避可执行的难题拆解。
- 把系统性课题暴力压缩成个人执行难题。
- 把具体可解决的难题恶意升维成不可处理的课题。
- 在事实缺口上过度建模，拖慢本应直接检索的提问。
- 忽略问题拥有者，直接给出单一视角的分类。
- 把缺少主体和场景的复杂短句直接判成高置信 Q/P/I。
- 把跨主体视角分歧误写成同一主体内的 mixed。

## 失败信号

- 核心匮乏物识别错误，导致后续资源配置错位。
- 未识别权力叙事，接受了伪问题或甩锅框架。
- 把动态平衡型课题误判为可终结的难题。
- 把明确工程障碍误判为需要无限讨论的课题。
- 分类没有给出理由。
- 分类之后没有给出后续处理路径。
- 缺少 `subject_position` 或 `scenario_context` 时仍输出 high confidence。
- 只按表层关键词定性，忽略责任范围、成功标准、硬反馈和治理负荷。

## 可信度等级

`medium`

QPI 的三分结构、核心匮乏物、主体性和动态性有清晰来源支撑，但真实输入中经常出现上下文不足、多视角分歧和同一主体内的 Q/P/I 混合状态，仍需要更多边界案例稳定判断。

## 稳固性状态

`B`

需要继续稳定化。

## 稳定性评估

- 概念清晰度：较高，提问、难题、课题的核心匮乏物清楚。
- 机制稳定性：中高，扫描匮乏物和匹配处理范式的机制明确。
- 边界清晰度：中等，混合型问题、多视角分歧和上下文不足场景仍需更多测试。
- 来源证据质量：较高，主体性和动态性来自 2025 原文，核心匮乏物和误框定规则来自 2026 原文，应用规则来自综合文档。
- 回归测试表现：pending，当前已有 62 条 QPI 回归用例；其中 Round 03 / 03.1 已纳入 owner-reviewed case layer、selector no-call、multi-perspective 和低上下文 provisional 边界用例，Round 03.2 已纳入普通 how-to / 词义判断 no-call 陷阱，Round 03.2a 已纳入 depth-limiting QPI override 陷阱，Round 04.1 已纳入 translation payload no-call、depth-limiting QPI override 和 IA heavy-signal anti-recall 陷阱。生命周期仍保持 draft。

评级理由：三分结构清晰，适合作为入口路由模型，但需要补充大量边界案例，防止过度升维或降维。

下一步稳定化动作：补充主体-上下文-动态案例、混合问题、误用问题和轻量问题测试，并记录主导匮乏物与多视角分歧判断标准。

## 回归测试状态

`pending`

当前已有 62 条 QPI 回归用例，覆盖 positive、boundary、misuse、no_call、selector_gate 和 pipeline。Round 03 / 03.1 重点新增：

- owner-reviewed flow / disappointment / organizational year-end-review cases；
- `case_qpi_international_logistics_no_call_001`
- `case_qpi_research_capacity_problem_not_issue_001`
- `case_qpi_multi_perspective_requires_viewpoint_output_001`
- `case_qpi_low_context_provisional_no_high_confidence_001`
- `case_qpi_direct_summary_no_call_001`
- `case_qpi_analysis_override_should_call_001`

Round 03.2 重点新增：

- `case_qpi_how_to_excel_no_call_001`
- `case_qpi_how_to_markdown_pdf_no_call_001`
- `case_qpi_dictionary_judgment_no_call_001`

Round 03.2a 重点新增：

- `case_qpi_depth_limited_qpi_only_001`
- `case_qpi_depth_limited_problem_definition_001`
- `case_qpi_depth_limited_dominant_scarcity_001`

Round 04.1 重点新增：

- `case_qpi_round04_translation_payload_no_call_001`
- `case_qpi_round04_depth_limited_specific_scarcity_001`
- `case_qpi_round04_depth_limited_scarcity_set_001`
- `case_qpi_round04_depth_limited_assumption_scarcity_001`

## 示例输入

- “我们团队每次都说要长期主义，但一到季度 KPI 就回到短期动作，这到底是什么问题？”
- “我知道要做模型库，但不知道先用数据库还是文件系统，这属于什么问题？”

## 示例输出

- “第一个输入更接近课题，因为它涉及激励结构、时间尺度冲突和组织共识。”
- “第二个输入更接近难题，因为目标明确，主要缺的是实现路径和技术取舍。”

## 输出契约

输出必须包含：

- `problem_owner`: 谁的问题；未知时写 `unknown`。
- `classification_scope`: `subject_contextual | multi_perspective | insufficient_context | no_call`。
- `is_provisional`: 缺少主体或场景时必须为 `true`。
- `subject_position`: 当前认知主体的位置；未知时写 `unknown`。
- `scenario_context`: 问题发生的场景；未知时写 `unknown`。
- `responsibility_scope`: 个体学习、团队执行、跨职能治理、owner 治理或 `unknown`。
- `context_sufficiency`: `high | medium | low`。
- `missing_context`: 缺少哪些主体、场景、目标、资源、责任或时间信息。
- `problem_source`: 问题从哪里被提出，是否可能带有立场、恐惧或甩锅框架。
- `time_scale`: `short_term | mid_term | long_term | mixed | unknown`。
- `expectation_reality_gap`: expected、reality、gap_summary；未知时写 `unknown`。
- `scarcity_profile`: 分别标出 `data_scarcity`、`path_or_resource_scarcity`、`consensus_or_order_scarcity` 的强度。
- `dominant_scarcity`: `data | path_resource | consensus_order | mixed | unknown`。
- `classification`: `question | problem | issue | mixed | no_call`。
- `classification_confidence`: `high | medium | low`。
- `classification_by_viewpoint`: 多视角分歧时列出不同主体下的分类和理由。
- `dynamic_stage`: `initial | evolving | recurring | stabilized | unknown`。
- `possible_trajectory`: 问题可能从 Q 到 P、从 P 到 I，或反向收敛。
- `success_criteria_stability`: `stable | unstable | contested | unknown`。
- `hard_feedback_availability`: `high | medium | low | unknown`。
- `governance_load`: `high | medium | low | unknown`。
- `evidence_gap`: 还缺哪些信息才能稳定判断；mixed 或 low confidence 时必须填写。
- `misclassification_risk`: 暴力降维、恶意升维或手段错配风险。
- `recommended_clarifying_questions`: 上下文不足时必须给出需要补问的问题。
- `recommended_next_step`: 检索、工程拆解、共识协调、补充上下文或不调用。
- `next_model_candidates`: 后续可调用模型 ID。

## 深度控制

原则：先定性，再决定是否进入深层模型。

停止条件：

- 如果只是明确事实查询，停止在提问层并建议检索。
- 如果已明确是执行任务，停止继续路由。
- 如果分类证据不足，先输出 `evidence_gap` 并要求补充上下文。
- 如果负向触发命中且没有复杂问题信号，输出 `classification=no_call`。

过度调用警告：QPI 是前置路由模型，不应替代后续具体分析模型。

## 产品化建议

QPI 应作为问题回答系统的前置路由模型，用于防止系统在问题类型错误的情况下直接给答案。

selector 应优先使用 `trigger_keywords`、`negative_triggers`、模型级 hard exclusion、`pipeline_position` 和 `selection_priority` 做规则推荐。

## 版本信息

- version: `0.1`
- last_updated: `2026-06-17`
- status: `draft`
