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应用介绍
认知脚手架 ThinkingModels
从一个问题，搭起你的思考结构。
认知脚手架是一套从真实问题出发的思维工具。你可以用文字或语音向认知助手提问，借助思维模型梳理判断、检查依据，再确定下一步要验证什么。适合做选择、拆解卡住的项目，也适合学习和复盘。
先把眼前的问题说清楚
“面对两个都不错的选择，我该怎么判断？”
不必先知道该用哪个模型。你可以先说出困惑，补充自己的背景和限制。认知助手会结合问题推荐可能有用的模型，区分事实、推断、待验证假设与缺失信息。背景、回答风格和展开程度可以调整，也可以跳过设置直接提问。
新版回答先呈现核心判断和关键见解，需要时再展开依据、来源和参考模型。比如比较两个工作机会，可以先拆开成长空间、收入和投入成本，找出最影响选择、又还没弄清的条件，再决定要向谁了解什么。这里是使用场景示意，实际分析会随问题和信息变化。
你也可以继续追问，补充新条件，检查原来的判断是否还成立。把脑中的想法写成可以检查的条目，用模型整理它们，再用新信息修正，这就是“脚手架”的用法。
查依据，也留住不确定的地方
开启联网检索后，可以查看公开事实的来源，以及证据支持、修正或尚不足以判断的部分。中文环境支持对照译文和原文；证据分歧、时间限制和信息不足会保留在页面上，方便继续核对。
需要时，再往模型里走一步
模型知识库提供分类浏览和搜索，可查看定义、用途、使用边界、最小行动及参考来源。图谱用来查看模型之间的关系，对比功能帮助比较适用条件。历史对话、收藏与个人路径方便接着之前的问题往下做。
在自己的 AI 工具里使用
主页提供三套 Skill：问题拆解、决策与验证、学习与复盘。可下载 ZIP，也可复制面向 Codex、Claude Code 的安装提示词；三套 Skill 已发布到 SkillHub。
需要查询知识库时，可以通过 MCP 接入公开模型、分类、关系和来源。MCP 只读，不查询个人对话或学习记录，也不执行数据写入。
模型条目仍在持续整理，AI 也可能漏掉信息或用错模型。来源和边界供你核对，最终判断仍需要结合自己的处境。
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