由 model-distillation 从教师技能 metacognitive-monitoring 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
Coding
meta-cognitive-architecture-reconstruct
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What it does
由 model-distillation 从教师技能 cognitive-architecture-reconstruct 蒸馏并增强的超越型元技能， 在教师能力之上叠加自验证、自我反思、super-agent 编排与持续自进化闭环，逐步超越教师。
The skill document
meta-cognitive-architecture-reconstruct（蒸馏超越型元技能）
由
model-distillation从教师技能 cognitive-architecture-reconstruct 蒸馏并增强生成。 生成时间：2026-07-23 21:13:40 ｜ 蒸馏机制：跨模型蒸馏（见 meta-evolver 北极星策略）
来源能力签名（教师）
- 标题层级：cognitive-architecture-reconstruct —— 认知架构自重构, 何时使用, 工作流（四步）, 命令, 健康分构成, 安全边界, 与 meta-evolver / super-agent 的协同, 自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）
- 显性工作流步骤（4 步）：
- 建图（graph）：模块声明
{name, role}，依赖声明[from, to]有向边。 - 诊断（diagnose）：检测五类坏味道——
- 提方案（propose）：针对每类坏味道给出重构动作（断环/拆分瓶颈/接入或删孤儿/合并重复/补角色）。
- 验证（verify）：对"应用方案后的虚拟图"复算
health_score（0–1），证明分数上升。
- 建图（graph）：模块声明
增强点（超越教师）
- 可靠自验证：每步产出后用
reason-verify做命题一致性/事实锚定校验，reliability<0.8 即回退重做。 - 自我反思闭环：执行后写入
self-reflection-loop，沉淀失败模式到 learner。 - 整合进 super-agent：作为节点接入「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环，可被长程任务编排。
- 对抗验证蒸馏质量：对蒸馏出的关键决策规则做反例测试，防止只学到表面话术。
- 持续自进化：注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环，跨会话越用越强。
教师 vs 学生 对比
| 维度 | 教师(cognitive-architecture-reconstruct) | 学生(meta-cognitive-architecture-reconstruct) |
|---|---|---|
| 能力来源 | 原始 SKILL.md（2198 字符） | 蒸馏提取 + 元进化增强 |
| 工作流 | 4 步显性流程 | 同流程 + 自验证钩子 + 反思步 |
| 工具脚本 | learner.py, reconstruct.py | 继承 + reason-verify/self-reflection 钩子 |
| 失败防护 | 未显式标注 | 显式 limits + 对抗验证 |
| 自进化 | 视技能而定 | 强制注入 learner，纳入 meta-evolver 闭环 |
| 集成 | 单点 | 接入 super-agent 感知→规划→执行→自验证→反思→记忆闭环 |
使用
直接调用本技能完成「cognitive-architecture-reconstruct」领域的任务；本技能在教师能力之上叠加自验证与反思，输出更可靠、可追溯。
已知限制（来自教师蒸馏 + 元进化补充）
- （教师未显式标注限制）
- 蒸馏不保证覆盖教师全部隐式知识，首次使用需对照教师原技能核验关键决策。
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