推理层：想法连接与模式发现

本技能负责分析多条笔记或想法之间的关系，发现隐含连接和长期模式。 这是灵感引擎（Inspiration Engine）三层架构中的中间层，接收记忆层的检索结果，为洞见层提供结构化的推理产物。

适用场景

当需要理解多条笔记或想法之间的关系时使用，典型场景包括：

• 用户给出多条笔记，想知道它们之间有什么联系
• 被 ie-engine 编排器调用，处理 ie-retrieve-memory 的检索结果
• 用户想发现自己长期关注的主题模式
• 用户想对一组零散的想法进行分类整理

不适用场景

以下场景不应使用此技能（避免误触发）：

• 检索或搜索笔记（使用 ie-retrieve-memory）
• 生成洞见文本或探索建议（使用 ie-generate-insight）
• 单条笔记的内容分析或摘要（直接完成即可）
• 通用的数据分析或统计（使用其他合适的工具）

三种推理能力

能力一：语义聚类

将多条笔记或想法按语义相似性分组。

分析方法：

1. 提取每条笔记的核心主题和关键概念
2. 根据主题相似性将笔记分成若干组
3. 为每个组命名，概括组内笔记的共同主题
4. 标注组间的远近关系

输出格式：

语义聚类结果
---

聚类 A：[聚类名称]
  核心主题：[一句话描述]
  包含笔记：
    - [笔记标题1]：[与聚类主题的关联点]
    - [笔记标题2]：[与聚类主题的关联点]

聚类 B：[聚类名称]
  核心主题：[一句话描述]
  包含笔记：
    - [笔记标题3]：[与聚类主题的关联点]

聚类间关系：
  聚类A 与 聚类B：[关系描述，例如"A是B的技术基础"]

能力二：连接假设

提出不同想法之间可能存在的连接，这是灵感引擎最核心的推理能力。

分析方法：

1. 识别来自不同聚类或不同时间段的想法
2. 寻找它们之间的潜在关联（共同概念、互补性、因果关系、演化关系）
3. 为每个连接假设给出置信度和推理依据
4. 优先发现那些"不明显但有潜力"的连接

连接类型参考：

• 互补型：两个想法可以组合在一起，形成更完整的方案
• 演化型：一个想法是另一个想法的自然延伸或升级
• 因果型：一个想法的结论可能是另一个想法的前提
• 类比型：两个不同领域的想法有类似的结构或模式
• 冲突型：两个想法存在矛盾，需要调和或选择

输出格式：

连接假设
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假设 1：[简短标题]
  连接类型：[互补型/演化型/因果型/类比型/冲突型]
  想法 A：[笔记标题或想法描述]
  想法 B：[笔记标题或想法描述]
  连接推理：[为什么认为这两个想法有关联，2-3句话]
  置信度：高/中/低
  潜在价值：[如果这个连接成立，可能带来什么]

假设 2：[简短标题]
  ...

能力三：长期模式识别

从时间跨度较长的笔记中识别反复出现的主题和关注趋势。

分析方法：

1. 按时间线排列笔记
2. 标注每条笔记的核心主题
3. 识别跨越多个时间段反复出现的主题
4. 分析主题的演变趋势（增强、减弱、转向）

输出格式：

长期模式
---

模式 1：[主题名称]
  出现频率：在 [时间范围] 中出现 [次数] 次
  演变趋势：[增强/减弱/稳定/转向]
  代表笔记：
    - [时间] [笔记标题]
    - [时间] [笔记标题]
  趋势解读：[一句话解读这个模式意味着什么]

模式 2：[主题名称]
  ...

输入要求

本技能接受以下任一形式的输入：

1. ie-retrieve-memory 的检索结果（推荐，流水线标准路径）

- 包含笔记标题、ID、标签和内容摘要

1. 用户直接提供的笔记内容或想法列表

- 至少需要 2 条以上的笔记或想法才能进行关系分析

1. 笔记 ID 列表

- 需要先读取笔记内容再进行分析

如果输入内容不足 2 条，提示用户提供更多素材或先使用 ie-retrieve-memory 检索。

输出综合结构

当三种能力同时使用时，按以下结构组织完整输出。这个格式设计为可以直接传递给洞见层（ie-generate-insight）使用。

推理分析结果
===

一、语义聚类
[聚类结果]

二、连接假设
[连接假设列表，按置信度排序]

三、长期模式
[模式识别结果]

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分析置信度：高/中/低
输入笔记数量：[数量]
分析覆盖时间范围：[起止时间]

与其他灵感引擎技能的关系

本技能是灵感引擎的 推理层，在三层架构中处于中间位置：

ie-generate-insight（洞见层）<-- 消费推理结果
ie-connect-dots（推理层）   <-- 本技能，分析想法关系
ie-retrieve-memory（记忆层）<-- 提供原始素材

• 上游：ie-retrieve-memory（记忆层）提供检索到的笔记
• 下游：ie-generate-insight（洞见层）接收本技能的推理结果
• 编排：ie-engine 负责串联调用

本技能可以独立使用（用户直接给出笔记让你分析关系），也可以作为灵感引擎流水线的一部分。