一键安装此套包中的所有插件:
42plugin install kimasplund/kit/claude_cognitive_reasoningkimasplund
初始化 Claude Code 工作区,配置代理、技能和认知推理结构,帮助用户快速开始项目。
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用于多方协调决策,适用于涉及竞争利益、不同价值体系或组织政治的情况。当多个利益相关者需达成一致时,或在权力动态影响决策时,使用本插件以解决利益相关者之间的紧张关系。
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该插件用于支持辩证推理过程,帮助用户分析和解决复杂问题,促进深度思考和逻辑推理。
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用于逐步推理的插件,具备深度自我反思和回溯功能。适合处理依赖关系复杂的问题,进行逻辑推理或错误修正,理想用于调试、数学证明、顺序规划或因果分析。
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该插件用于通过类比推理来提升模型的学习能力,帮助用户在解决问题时借鉴相似案例。
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用于复杂推理会话中的认知模式交接,定义了.reasoning/目录结构、交接模式和IR-v2编排集成。适用于需要中途模式转换、并行分支合并、状态检查点或多模式编排的推理会话。
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用于认知推理任务的并行执行模式。当独立子问题可以同时解决、需要探索多种解决方案、要求集成置信度或时间允许深入而无序列限制时使用。与 ToT、BoT、HE 和 AT 集成,加速推理过程。
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全面的解决方案空间探索方法。适用于解决方案空间未知、需要多个可行选项或不能错过替代方案的情况。并行探索8-10种方法,保留超过40%的信心,返回3-5个可行解决方案。
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适用于时间紧迫的情况,帮助在事件、紧急情况或截止日期前快速做出决策。优化“现在足够好”而非“以后完美”,在保证可接受质量的同时最大化决策速度。
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该插件用于自动识别和消除不必要的假设,从而提高代码的准确性和可读性。
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使用 ralph-loop 的 Stop hook 机制,为认知推理模式提供持久迭代封装。适用于需要高置信度、复杂多模式协调、迭代优化或长时间运行任务的场景。
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该插件帮助用户以树状结构组织和可视化思维过程,促进创意生成和问题解决。
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该插件用于实现对抗性推理,帮助用户在机器学习模型中识别和应对潜在的对抗攻击。
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增强的元编排功能,用于选择和组合推理模式。支持9种方法论的加权多维选择,适用于应对复杂问题时的最佳推理策略选择。
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该插件为选择最佳推理模式提供元协调指南,分析问题特征并推荐使用的认知方法,如树状思维、广度思维、自我反思链或直接分析,适用于面对复杂问题时不确定最佳推理方法的情况。
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一个严格的 A/B/C 测试框架,用于实证评估推理模式。适用于需要数据驱动的模式选择、量化模式之间的权衡或验证认知方法效果的场景。