wpsnote 推理层：想法连接与模式发现
本技能负责分析多条笔记或想法之间的关系，发现隐含连接和长期模式。 这是灵感引擎（Inspiration Engine）三层架构中的中间层，接收记忆层的检索结果，为洞见层提供结构化的推理产物。
适用场景
当需要理解多条笔记或想法之间的关系时使用，典型场景包括：
- 用户给出多条笔记，想知道它们之间有什么联系
- 被 ie-engine 编排器调用，处理 ie-retrieve-memory 的检索结果
- 用户想发现自己长期关注的主题模式
- 用户想对一组零散的想法进行分类整理
不适用场景
以下场景不应使用此技能（避免误触发）：
- 检索或搜索笔记（使用 ie-retrieve-memory）
- 生成洞见文本或探索建议（使用 ie-generate-insight）
- 单条笔记的内容分析或摘要（直接完成即可）
- 通用的数据分析或统计（使用其他合适的工具）
三种推理能力
能力一：语义聚类
将多条笔记或想法按语义相似性分组。
分析方法：
- 提取每条笔记的核心主题和关键概念
- 根据主题相似性将笔记分成若干组
- 为每个组命名，概括组内笔记的共同主题
- 标注组间的远近关系
输出格式：
语义聚类结果
---
聚类 A：[聚类名称]
核心主题：[一句话描述]
包含笔记：
- [笔记标题1]：[与聚类主题的关联点]
- [笔记标题2]：[与聚类主题的关联点]
聚类 B：[聚类名称]
核心主题：[一句话描述]
包含笔记：
- [笔记标题3]：[与聚类主题的关联点]
聚类间关系：
聚类A 与 聚类B：[关系描述，例如"A是B的技术基础"]
能力二：连接假设
提出不同想法之间可能存在的连接，这是灵感引擎最核心的推理能力。
分析方法：
- 识别来自不同聚类或不同时间段的想法
- 寻找它们之间的潜在关联（共同概念、互补性、因果关系、演化关系）
- 为每个连接假设给出置信度和推理依据
- 优先发现那些"不明显但有潜力"的连接
连接类型参考：
- 互补型：两个想法可以组合在一起，形成更完整的方案
- 演化型：一个想法是另一个想法的自然延伸或升级
- 因果型：一个想法的结论可能是另一个想法的前提
- 类比型：两个不同领域的想法有类似的结构或模式
- 冲突型：两个想法存在矛盾，需要调和或选择
输出格式：
连接假设
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假设 1：[简短标题]
连接类型：[互补型/演化型/因果型/类比型/冲突型]
想法 A：[笔记标题或想法描述]
想法 B：[笔记标题或想法描述]
连接推理：[为什么认为这两个想法有关联，2-3句话]
置信度：高/中/低
潜在价值：[如果这个连接成立，可能带来什么]
假设 2：[简短标题]
...
能力三：长期模式识别
从时间跨度较长的笔记中识别反复出现的主题和关注趋势。
分析方法：
- 按时间线排列笔记
- 标注每条笔记的核心主题
- 识别跨越多个时间段反复出现的主题
- 分析主题的演变趋势（增强、减弱、转向）
输出格式：
长期模式
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模式 1：[主题名称]
出现频率：在 [时间范围] 中出现 [次数] 次
演变趋势：[增强/减弱/稳定/转向]
代表笔记：
- [时间] [笔记标题]
- [时间] [笔记标题]
趋势解读：[一句话解读这个模式意味着什么]
模式 2：[主题名称]
...
输入要求
本技能接受以下任一形式的输入：
- ie-retrieve-memory 的检索结果（推荐，流水线标准路径）
- 包含笔记标题、ID、标签和内容摘要
- 用户直接提供的笔记内容或想法列表
- 至少需要 2 条以上的笔记或想法才能进行关系分析
- 笔记 ID 列表
- 需要先读取笔记内容再进行分析
如果输入内容不足 2 条，提示用户提供更多素材或先使用 ie-retrieve-memory 检索。
输出综合结构
当三种能力同时使用时，按以下结构组织完整输出。这个格式设计为可以直接传递给洞见层（ie-generate-insight）使用。
推理分析结果
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一、语义聚类
[聚类结果]
二、连接假设
[连接假设列表，按置信度排序]
三、长期模式
[模式识别结果]
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分析置信度：高/中/低
输入笔记数量：[数量]
分析覆盖时间范围：[起止时间]
与其他灵感引擎技能的关系
本技能是灵感引擎的 推理层，在三层架构中处于中间位置：
ie-generate-insight（洞见层）<-- 消费推理结果
ie-connect-dots（推理层） <-- 本技能，分析想法关系
ie-retrieve-memory（记忆层）<-- 提供原始素材
- 上游：ie-retrieve-memory（记忆层）提供检索到的笔记
- 下游：ie-generate-insight（洞见层）接收本技能的推理结果
- 编排：ie-engine 负责串联调用
本技能可以独立使用（用户直接给出笔记让你分析关系），也可以作为灵感引擎流水线的一部分。