思维模式
此存储库是以下内容的集合 主控程序 思维模式 -通过结构化认知框架增强人工智能推理能力的专业工具。
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可用图案
- 分解 -一个强大的工具,用于将复杂问题分解为可管理的组件,具有明确的关系、依赖关系和评估分解质量的指标
- 顺序思维 -通过能够适应和发展的思维序列动态和反思性地解决问题,支持对先前思维的修正和对替代方法的探索
- 验证思维 -一种严格的验证工具,用于使用多种验证技术系统地审查、双重检查和识别任何内容、解决方案或推理过程中的不一致
- 批评修订 -一种专门的工具,用于评估缺陷想法,然后通过有针对性的改进系统地改进它们
- 分支探索 -一种思想树方法,用于从一个点探索多种途径或场景,从而对不同的可能性进行全面分析
安装和使用
先决条件
- Node.js(v14或更高版本)
- npm(v6或更高版本)
安装
你可以使用npm workspaces一次安装所有思维模式:
git clone https://github.com/cognitivegraphai/thinking-patterns.git
cd thinking-patterns
npm install这将在存储库中安装所有思维模式的所有依赖项。
如果你更喜欢安装一个特定的思维模式:
cd thinking-patterns/sequentialthinking # or decomposition, or validationthinking
npm install运行思维模式
每种思维模式都可以作为MCP服务器运行:
servers: {
sequentialThinking: {
command: "node",
args: ["thinking-patterns/sequentialthinking/dist/index.js"],
},
decomposition: {
command: "node",
args: ["thinking-patterns/decomposition/dist/index.js"],
},
validationthinking: {
command: "node",
args: ["thinking-patterns/validationthinking/dist/index.js"],
},
critiquerevision: {
command: "node",
args: ["thinking-patterns/critiquerevision/dist/index.js"],
},
branchingexploration: {
command: "node",
args: ["thinking-patterns/branchingexploration/dist/index.js"],
},
}使用AI助手
这些思维模式旨在与支持模型上下文协议(MCP)的AI助手一起使用。当连接时,它们为AI提供专门的推理能力。
连接到AI助手的示例:
- 为您选择的思维模式启动MCP服务器
- 将您的AI助手连接到MCP服务器
- 人工智能现在可以使用思维模式提供的专门推理能力
项目结构
存储库被设置为npm工作区,允许您从根目录安装和管理所有思维模式:
package.json-带工作区配置的根包tsconfig.json-基础TypeScript配置.gitignore-指定Git要忽略的文件/decomposition-分解思维模式模块/sequentialthinking-顺序思维模式模块/validationthinking-验证思维模式模块/critiquerevision-批判性修正思维模式模块/branchingexploration-分支探索思维模式模块
每个模块都包含自己的package.json、TypeScript代码和配置。
图案细节
分解
分解模式有助于将复杂问题分解为可管理的组件。主要特点:
- 创建和管理问题定义
- 将问题分解为具有明确关系的组件
- 跟踪组件之间的依赖关系
- 衡量分解的复杂性和平衡性
- 支持分阶段分解方法
- 评估分解质量的指标
顺序思维
顺序思维模式能够实现动态和反思性的问题解决。主要特点:
- 随着你的进步,调整总体思路
- 质疑或修改之前的想法
- 即使在到达终点后,也要添加更多想法
- 表达不确定性并探索替代方法
- 思维过程中的分支或回溯
- 生成并验证解决方案假设
验证思维
验证思维模式为任何内容或推理提供了严格的验证。主要特点:
- 多种验证技术(交叉引用、逻辑测试等)
- 系统地跟踪已识别的问题
- 维护验证跟踪以实现问责制
- 可调验证深度
- 每次验证的置信度评估
- 发现问题时的改进建议
批评修订
“批评-修订”模式评估想法中的缺陷,并系统地对其进行改进。主要特点:
- 系统地识别弱点、不一致和局限性
- 按严重程度和类型对问题进行分类
- 针对每个发现的缺陷提出有针对性的改进建议
- 具有多个修订周期的迭代优化过程
- 跟踪原始版本和修订版本之间的变化
- 衡量改进的评估指标
分支探索
分支探索模式(思想之树)从一个点探索多条路径。主要特点:
- 创建多个不同的推理分支
- 并行评估不同的情景或方法
- 不同分支机构的结果比较
- 勘探深度和宽度控制
- 修剪不太有前途的树枝
- 综合来自多条探索路径的见解
- 不同分支机构的信心评分
