# Reflect

> 深度反思引擎 — 让知识卡片的深度思考真正产生行动价值

- Skill: `zzyong24/reflect` (Agent Skill, multi-file: 10 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add zzyong24/reflect`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zzyong24/reflect/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: zzyong24 (https://skillmd.com/u/zzyong24)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/zzyong24/reflect

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# 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 `reading`
- `days`（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

1. **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

2. **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

3. **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

```markdown
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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