zzyong24 Reflect — 深度反思引擎
概述
当用户通过知识引擎 Skill（WebFetch + Write 采集网页内容，生成知识卡片保存到 03-知识/card/）并回答了深度思考问题后，reflect 技能负责闭环：读取用户的思考回答，生成三层反馈，帮助用户从"想明白"走向"做出来"。
工作流
Step 1: GATHER（采集思考素材）
调用 gather_reflections 工具，传入：
topic（可选）：指定主题，如readingdays（可选，默认 7）：回溯天数file_path（可选）：指定单个知识卡片路径
工具返回：用户已回答的深度思考问题 + 回答内容 + 文章元数据
Step 2: REFLECT（AI 生成反思反馈）
AI 阅读用户的思考回答，生成以下内容：
三层反馈模型
Mirror（认知照镜）
- 指出回答中反复出现的认知模式
- 发现用户可能没意识到的盲区和矛盾
- 跨多篇卡片发现变化趋势
Deepen（深度追问）
- 针对浅层/模糊的回答，生成 2-3 个追问
- 逼出更具体、更可行的思考
- 挑战舒适区的假设
Bridge（行动搭桥）
- 连接不同卡片之间相关的思考
- 识别技能缺口，推荐具体学习方向
- 生成一个本周可执行的微行动
Step 3: SAVE（保存反思成果）
调用 save_reflection 工具保存 AI 生成的反思内容：
- 保存到
{VAULT}/02-日记/反思/YYYYMMDD_主题.md - 使用 Obsidian 格式，包含双向链接回源卡片
- 追踪成长轨迹
输出格式
---
created: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"
tags: ["reflection", "成长", ...]
type: reflection
source_cards:
- "[[03-知识/xxx.md]]"
---
# 反思：{主题标题}
## Mirror — 认知照镜
...
## Deepen — 深度追问
- [ ] 追问 1
- [ ] 追问 2
- [ ] 追问 3
## Bridge — 行动搭桥
### 技能缺口
| 缺口 | 为什么重要 | 推荐起步 |
|------|-----------|---------|
| ... | ... | ... |
### 微行动
> 本周一件事：...
## 成长轨迹
（跨卡片的认知变化记录）
注意事项
- 只读取用户已回答（checkbox 被勾选
[x]）的思考题，忽略未回答的 - 反思内容要诚实、直接，不讨好用户，像一个严厉但关心你的导师
- 微行动必须足够小，小到"不可能失败"
- 跨卡片分析时，优先关注用户认知的变化而非重复