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# QPI 三元定性模型
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## 模型名称
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QPI 三元定性模型
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## 模型 ID
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`qpi`
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## 一句话定义
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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。
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## 模型类型
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`routing_model`
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QPI 是前置路由模型，不是最终分析模型。
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## 所在流程位置
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`pre_analysis`
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它应在深度分析、系统建模或执行拆解之前调用。
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## 来源文章
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- `article_qpi_primary_001`: 《问题之锚：从混沌现实到认知秩序的重构》
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- `article_qpi_contextual_2025_001`: 《解构“问题”：认知主体与现实映射的动态框架》
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- `article_cognitive_os_synthesis_001`: 《Wantsong认知操作系统》
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## 来源证据片段
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- `excerpt_qpi_primary_spectrum_001`: 支撑 QPI 的三元分类和核心匮乏物定义。
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- `excerpt_qpi_primary_question_001`: 支撑提问对应数据匮乏。
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- `excerpt_qpi_primary_problem_001`: 支撑难题对应路径、方法和资源匮乏。
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- `excerpt_qpi_primary_issue_001`: 支撑课题对应动态平衡和演化。
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- `excerpt_qpi_primary_pathology_reduction_001`: 支撑暴力降维误用识别。
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- `excerpt_qpi_primary_pathology_inflation_001`: 支撑恶意升维误用识别。
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- `excerpt_qpi_contextual_subjectivity_001`: 支撑 QPI 必须基于主体和上下文场景判断。
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- `excerpt_qpi_contextual_gap_001`: 支撑问题作为期望—现实落差的定义。
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- `excerpt_qpi_contextual_dynamic_001`: 支撑问题框架会随时间和新信息演化。
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- `excerpt_qpi_cognitive_os_application_001`: 支撑 QPI 在问题定义阶段的应用位置。
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## 核心问题
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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？
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## 核心机制
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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。
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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。
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- 缺数据，归为提问，适合搜索、检索、自动化。
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- 缺路径、方法或资源，归为难题，适合工程求解和资源调配。
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- 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。
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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。
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QPI 必须区分：
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- `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。
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- `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。
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## 输入类型
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- 模糊问题
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- 复杂问题
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- 业务问题描述
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- 组织冲突叙述
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- 需求或故障初始表述
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- 需要进入深度分析前的问题定义
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## 输出类型
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- 问题类型判断
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- 分类作用域
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- 是否临时判断
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- 主体位置
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- 场景上下文
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- 责任范围
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- 经验水平
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- 问题拥有者
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- 问题来源
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- 时间尺度
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- 期望现实落差
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- 上下文充足度
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- 缺失上下文
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- 三类匮乏物强度
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- 主导匮乏物
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- 分类理由
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- 分类置信度
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- 多视角分类
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- 动态阶段
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- 可能演化轨迹
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- 成功标准稳定性
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- 硬反馈可用性
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- 治理负荷
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- 澄清问题
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- 证据缺口
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- 核心匮乏物判断
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- 误判风险
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- 推荐处理路径
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- 后续模型调用建议
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## 适用场景
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- 用户输入的问题定义不清。
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- 同一问题被不同主体以不同方式理解。
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- 用户急于求解但尚未判断问题性质。
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- 问题中混杂事实、路径、利益、共识和系统结构。
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- 需要决定后续调用哪些认知模型。
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- 怀疑存在暴力降维、恶意升维或手段与目标错配。
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## 不适用场景
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- 用户只是查询明确事实。
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- 用户已经给出明确执行任务。
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- 输入是纯创意写作且不需要问题定性。
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- 问题已经被清楚分类且只需要执行后续步骤。
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- 输入不是问题定义，而是纯粹的润色或格式转换请求。
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## 调用关键词
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- 问题到底是什么
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- 为什么解决不了
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- 卡在哪里
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- 技术问题还是组织问题
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- 方向是不是错了
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- 为什么反复出现
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- 该怎么定义这个问题
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- 这个问题怎么拆
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- 缺数据
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- 缺路径
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- 缺共识
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## 负向触发条件
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- 请直接查询
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- 请直接改写
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- 只要清单
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- 不要分析原因
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- 不要展开
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- 只改错别字
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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。
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## 相关模型
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- `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。
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## 冲突模型
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无明确冲突模型。
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## 学科底座关联
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- 问题定义理论
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- 决策科学
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- 系统论
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- 复杂系统
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- 组织行为
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- 工程问题分解
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## 常见误用
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- 把 QPI 当作完整解决方案，而不是问题定义和路由模型。
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- 把所有复杂叙事都归为课题，逃避可执行的难题拆解。
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- 把系统性课题暴力压缩成个人执行难题。
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- 把具体可解决的难题恶意升维成不可处理的课题。
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- 在事实缺口上过度建模，拖慢本应直接检索的提问。
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- 忽略问题拥有者，直接给出单一视角的分类。
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- 把缺少主体和场景的复杂短句直接判成高置信 Q/P/I。
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- 把跨主体视角分歧误写成同一主体内的 mixed。
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## 失败信号
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- 核心匮乏物识别错误，导致后续资源配置错位。
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- 未识别权力叙事，接受了伪问题或甩锅框架。
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- 把动态平衡型课题误判为可终结的难题。
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- 把明确工程障碍误判为需要无限讨论的课题。
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- 分类没有给出理由。
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- 分类之后没有给出后续处理路径。
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- 缺少 `subject_position` 或 `scenario_context` 时仍输出 high confidence。
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- 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。
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## 可信度等级
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`medium`
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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。
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## 稳固性状态
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`B`
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需要继续稳定化。
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## 稳定性评估
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- 概念清晰度：较高，提问、难题、课题的核心匮乏物清楚。
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- 机制稳定性：中高，扫描匮乏物和匹配处理范式的机制明确。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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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。
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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。
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## 回归测试状态
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`pending`
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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：
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- owner-reviewed flow / disappointment / organizational year-end-review cases；
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- `case_qpi_international_logistics_no_call_001`
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- `case_qpi_research_capacity_problem_not_issue_001`
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- `case_qpi_multi_perspective_requires_viewpoint_output_001`
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- `case_qpi_low_context_provisional_no_high_confidence_001`
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- `case_qpi_direct_summary_no_call_001`
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- `case_qpi_analysis_override_should_call_001`
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Round 03.2 重点新增：
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- `case_qpi_how_to_excel_no_call_001`
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- `case_qpi_how_to_markdown_pdf_no_call_001`
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- `case_qpi_dictionary_judgment_no_call_001`
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Round 03.2a 重点新增：
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- `case_qpi_depth_limited_qpi_only_001`
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- `case_qpi_depth_limited_problem_definition_001`
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- `case_qpi_depth_limited_dominant_scarcity_001`
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Round 04.1 重点新增：
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- `case_qpi_round04_translation_payload_no_call_001`
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- `case_qpi_round04_depth_limited_specific_scarcity_001`
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- `case_qpi_round04_depth_limited_scarcity_set_001`
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- `case_qpi_round04_depth_limited_assumption_scarcity_001`
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## 示例输入
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- “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？”
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- “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？”
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## 示例输出
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- “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。”
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- “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。”
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## 输出契约
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输出必须包含：
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- `problem_owner`: 谁的问题；未知时写 `unknown`。
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- `classification_scope`: `subject_contextual | multi_perspective | insufficient_context | no_call`。
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- `is_provisional`: 缺少主体或场景时必须为 `true`。
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- `subject_position`: 当前认知主体的位置；未知时写 `unknown`。
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- `scenario_context`: 问题发生的场景；未知时写 `unknown`。
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- `responsibility_scope`: 个体学习、团队执行、跨职能治理、owner 治理或 `unknown`。
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- `context_sufficiency`: `high | medium | low`。
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- `missing_context`: 缺少哪些主体、场景、目标、资源、责任或时间信息。
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- `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。
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- `time_scale`: `short_term | mid_term | long_term | mixed | unknown`。
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- `expectation_reality_gap`: expected、reality、gap_summary；未知时写 `unknown`。
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- `scarcity_profile`: 分别标出 `data_scarcity`、`path_or_resource_scarcity`、`consensus_or_order_scarcity` 的强度。
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- `dominant_scarcity`: `data | path_resource | consensus_order | mixed | unknown`。
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- `classification`: `question | problem | issue | mixed | no_call`。
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- `classification_confidence`: `high | medium | low`。
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- `classification_by_viewpoint`: 多视角分歧时列出不同主体下的分类和理由。
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- `dynamic_stage`: `initial | evolving | recurring | stabilized | unknown`。
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- `possible_trajectory`: 问题可能从 Q 到 P、从 P 到 I，或反向收敛。
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- `success_criteria_stability`: `stable | unstable | contested | unknown`。
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- `hard_feedback_availability`: `high | medium | low | unknown`。
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- `governance_load`: `high | medium | low | unknown`。
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- `evidence_gap`: 还缺哪些信息才能稳定判断；mixed 或 low confidence 时必须填写。
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- `misclassification_risk`: 暴力降维、恶意升维或手段错配风险。
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- `recommended_clarifying_questions`: 上下文不足时必须给出需要补问的问题。
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- `recommended_next_step`: 检索、工程拆解、共识协调、补充上下文或不调用。
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- `next_model_candidates`: 后续可调用模型 ID。
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## 深度控制
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原则：先定性，再决定是否进入深层模型。
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停止条件：
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- 如果只是明确事实查询，停止在提问层并建议检索。
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- 如果已明确是执行任务，停止继续路由。
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- 如果分类证据不足，先输出 `evidence_gap` 并要求补充上下文。
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- 如果负向触发命中且没有复杂问题信号，输出 `classification=no_call`。
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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。
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## 产品化建议
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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。
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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。
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## 版本信息
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- version: `0.1`
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- last_updated: `2026-06-17`
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- status: `draft`
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