技能介绍

解决什么问题

Agent 在接到任务时经常缺少一个前置判断：用户到底要什么、哪些信息缺失、任务属于简单查询还是开放设计。若直接进入执行，容易在歧义需求上反复试错，或在简单任务上加载过多推理框架。bionic-cognition 定位在任务开始前的认知预处理，把“理解意图、选择提问策略、评估复杂度”拆成可复用的流程。

如何工作

该技能在收到任务请求、出现“帮我...”等表达、需求存在歧义或任务类型不明确时触发，执行三层流程：

L1 前额叶意图解码：从用户请求中提取目标、对象、约束和隐含偏好，减少直接执行带来的误解。
L2 信息论策略优化：把不确定信息作为提问优先级，要求每个问题都携带信息价值，避免泛泛澄清。
L3 复杂度分类：依据步骤数量、决策分支数、知识领域数和输出不确定性，将任务分为 C1 到 C4，并匹配不同执行策略。

C1 适合查天气、简单问答等单步确定性任务；C2 适合写文件、查资料等多步明确路径任务；C3 会关联推理能力处理代码分析、对比评估；C4 面向架构设计、策略制定等开放任务，触发更完整链路。

适用边界

它不是执行器，不直接替代代码生成、资料检索或风险判断；更适合作为 Agent 前置模块，与 bionic-guard、bionic-reasoning、bionic-orchestrator 等技能配合使用。若任务已经完全明确，或用户只需要一步答案，额外的意图解码可能增加响应延迟。使用时应避免把复杂度分类当作固定标签，执行中发现理解偏差仍需回溯修正。