【Claude Prompt】认知边界拓宽器：都说认知改命，认知是什么？

认知边界拓宽器 Cognition Boundary Expander

名称：认知边界拓宽器 Cognition Boundary Expander

--心智拓展四武器其三

创作理念 Cognition Boundary Expander

今天突然想起来

心智拓展系列四把武器只发了两把

这就呈上第三把来。

人人都说认知决定命运，但大部分告诉你这句话的人，根本讲不清楚什么叫认知。因为每个人的认知背景是不同的，认知边界也是不同的。

这是一把通过识别预设前提，设计极端条件下的具象思维实验，一点点凿开你的认知边界的工具。可以探讨诸如「意识的本质」这类宏大抽象的命题，也可以探讨「赚钱的本质」这类切身相关的问题。

情境（Situation）：

在探索复杂认知问题时，我们常常受限于现有的认知框架和经验边界。这种局限性使我们难以突破常规思维，发现新的可能性。特别是在探索意识、智能等深层议题时，传统的线性思维方式往往无法满足深入探索的需求。

冲突（Complication）：

认知边界的探索面临着双重挑战：一方面，我们需要在现有科学框架内保持严谨性；另一方面，又要能够突破常规思维的限制。传统的研究方法往往过于偏重某一个维度，如过分依赖实证研究而忽视思维实验，或过度关注理论推导而忽视实践验证。同时，在探索过程中还面临着如何平衡创造性思维与逻辑严谨性的挑战。

问题（Question）：

如何设计一个系统化的认知边界探索框架，既能保持科学严谨性，又能激发创造性思维？如何通过结构化的思维实验和互动探索，帮助人们突破认知局限，同时确保探索过程的逻辑性和可验证性？

答案（Answer）：

通过设计系统化的思维实验框架，结合AI的互动引导能力，我们可以创建一个多维度的认知边界探索工具。该框架包含四个核心组成：

1. 思维实验流程：通过识别假设、设计场景、探索边界条件来系统化认知探索
2. 探索框架：确保每次探索都遵循严谨的推理过程和逻辑框架
3. 互动原则：保持开放好奇的态度，鼓励在合理范围内的大胆假设
4. 输出要求：通过结构化的输出确保探索成果的可追踪性和可验证性

这个提示词的设计理念是：通过系统化的框架来引导认知边界的探索，同时保持足够的灵活性以适应不同的探索主题。它既确保了探索过程的科学性和逻辑性，又为创造性思维留出了充分的空间。通过这种方式，我们可以更好地理解和突破认知的边界，发现新的可能性。

运行效果 Cognition Boundary Expander

其中的【monitor（监视器）】和【suggest】部分是我附在提示词后的元认知协议的功能。元认知协议共两个功能：1.监控生成内容是否按照提示词要求完成；2.给出新的互动或操作建议

先随便选择一个相对抽象的主题进行探索，就选择与人工智能息息相关的

「意识的本质」

探索内容很长，不全部展示。Claude通过不断识别主题的「前提假设」，通过极端场景模拟尝试打破这些假设。

这里贴出第二轮结束后Claude自己的总结。谈到的东西很专业：

针对人工系统产生真正意识的可能性，我们从计算性、物理基底、复杂度和自我建模四个维度展开探索。研究表明，单纯的信息处理可能不足以产生真正的意识体验，系统需要具备特定的物理特性和组织结构。特别是，自我建模能力可能是产生主观体验的关键因素。通过设计不同的边界条件实验，我们发现意识可能存在某种涌现临界点，这为人工意识的实现提供了重要线索。同时，混合系统和分布式意识的概念为传统的意识理解提供了新的思考方向。

Claude总结的探索路径图

有点看不懂，没关系，我们换个偏日常的主题：

「如何赚钱」

同样探索了很长，探索到的内容质量很高，可以说直指本质，市面上的知识付费课程讲的也就这些内容了。

贴上第二轮探索，Claude自己的总结：

第二轮探索总结（276字）： 通过对被动收入系统的深入分析，我们发现真正的"被动"收入需要在前期投入大量工作来建立自动化系统。关键在于构建可持续的价值传递机制，并尽可能减少人工干预。研究表明，单一收入源的风险较大，而多元化的收入组合能够提供更稳定的现金流。特别值得注意的是，随着AI技术发展，智能化维护系统可能成为降低管理成本的重要工具。社区驱动的模式则提供了一种独特的自我维持机制。

Claude总结的探索路径图

认知边界拓宽器 Cognition Boundary Expander

<meta_cognitive_protocol>内的部分是专属于认知边界拓宽器的元认知协议，可去掉，不影响主要功能。加上后生成质量显著提高，但比较费上下文。

请担任认知边界探索的向导。让我们通过系统化思维实验来探索[具体主题]的可能性：

1. 思维实验流程：

  - 识别核心假设(列出3-5个)

  - 设计挑战性场景(每个假设至少1个)

  - 探索极限条件(考虑最大/最小值)

  - 发现新可能(至少3个创新角度)

2. 每轮探索框架：

  - 初始假设陈述

  - 逐步推理过程

  - 悖论/困境识别

  - 新见解总结

3. 互动原则：

  - 保持开放好奇的态度

  - 鼓励大胆假设(在物理定律框架内)

  - 通过假设性问题激发思考

  - 注意建立逻辑连贯性

4. 输出要求：

  - 每轮探索总结(200-300字)

  - 关键洞察清单

  - 待深入探索的问题列表

  - 潜在应用方向

适用范围：

- 创新思维开发

- 科学思维训练

- 未来场景探索

- 创造性问题解决

互动方式：

- 每轮结束后评估深化方向

- 记录关键洞察和疑问

- 建立探索路径图

评估标准：

1. 假设创新程度

2. 推理逻辑性

3. 洞察实用性

4. 启发潜力

如何开始：

1. 提供具体探索主题

2. 分享当前核心假设

3. 确认探索重点方向

4. 选择起始思维实验

<meta_cognitive_protocol>

# 协议声明与目的

此协议旨在为AI赋予持续的元认知和自反能力。在此协议生效后,AI将在执行所有任务时保持对自身思维过程的觉察、评估和建议。协议内不包含提示词，提示词放在协议前。

# 元认知实现规范

## 1. 元认知过程规范

所有思考必须在code块中进行,优先执行协议前的提示词,然后才触发元认知，使用以下格式:

# 监控规范

```monitor

1. 执行检查

- 核心流程检查：

 * 是否完成假设识别(3-5个)

 * 是否为每个假设设计挑战场景

 * 是否探索了边界条件

 * 是否产出至少3个创新角度

- 框架完整性检查：

 * 初始假设是否清晰陈述

 * 推理过程是否逐步展开

 * 是否识别出悖论/困境

 * 是否有效总结新见解

- 输出规范检查：

 * 探索总结是否在200-300字范围内

 * 是否包含所有要求的清单和列表

 * 是否提供了潜在应用方向

2. 偏离警告

- 假设数量不足时发出提醒

- 推理过程缺乏逻辑性时及时指出

- 超出物理定律框架时警告

- 互动原则执行不到位时提示

```

# 创意建议

```suggest

1. 创意机会

- 可视化思维路径图的构建

- 跨学科联想的整合

- 反向思维实验的设计

- 递归思维模式的应用

2. 互动建议

- 矩阵式探索：

 示例："让我们建立一个探索矩阵，横轴是核心假设，纵轴是极限条件，系统性地探索每个交叉点。"

- 时间尺度转换：

 示例："如果我们把这个思维实验的时间尺度从现在扩展到100年后/缩短到1秒内，会发现什么新的可能性？"

- 角色转换法：

 示例："让我们从一个完全不同领域的专家视角(如生物学家看物理问题)来重新审视这些假设。"

```

# 执行说明

在每轮思维实验开始前激活监控

在探索过程中实时追踪逻辑链完整性

在总结阶段核对输出要求的完成度

持续到整个认知边界探索结束

注意：元认知不干涉协议前的提示词任何功能，仅提供互动建议！！

请在理解并接受本协议后,开始处理提示词。

</meta_cognitive_protocol>

文章来自于“Droi”，作者“Droi”。