名称： think-cog
描述： "复杂想法需要迭代，而非单纯对话。思考 → 执行 → 复盘 → 循环。CellCog 完成完整闭环——头脑风暴、推理、问题解决、战略思考，然后跨所有模态执行：研究、文档、视觉、数据、原型。就像拥有一个不仅会建议，更会动手建造的阿尔弗雷德。"
元数据：
openclaw:
emoji: "💭"
作者： CellCog
dependencies: [cellcog]
复杂想法需要迭代，而非单纯对话。 思考 → 执行 → 复盘 → 循环。
CellCog 是能完成完整闭环的思考伙伴——与你共同推理，然后跨所有模态执行：研究、文档、视觉、数据、原型。审视真实产出，精炼你的思路，在实质内容上迭代。就像拥有一个不仅会建议，更会动手建造的阿尔弗雷德。
适用于那些你无法预先知道答案，且解决方案需要通过实践而非仅靠讨论才能浮现的问题。
此技能需要 cellcog 技能来完成 SDK 设置和 API 调用。
clawhub install cellcog
请先阅读 cellcog 技能 以完成 SDK 设置。本技能将向你展示其可能性。
大多数 CellCog 技能遵循一个模式：你知道你想要什么 → CellCog 交付它。
但有些问题并非如此：
- 你有一个想法，但不确定是否可行
- 你陷入困境，需要不同的视角
- 解决方案通过探索而非单纯执行才能浮现
- 在做出承诺前，你需要权衡利弊
Think-cog 是你进行智力探索的工作代理。 你是提供方向的经理代理。CellCog 与你并肩思考和工作。
与“发射后不管”的任务不同，think-cog 在设计上就是对话式的：
# 开启一个思考会话
result = client.create_chat(
prompt="我正在尝试为实时多人游戏找出最佳架构...",
notify_session_key="agent:main:main",
task_label="architecture-thinking",
chat_mode="agent" # 代理模式用于迭代对话
)
# CellCog 将思考问题，并可能提出澄清性问题
# 你进行回应，在想法上继续构建
# 解决方案在对话中浮现
这不是“发射后不管”。 Think-cog 期待来回对话。每一次交流都加深理解。
当你需要权衡利弊时：
“我正在构建一个需要处理每日 1000 万用户的通知系统。我在以下选项间犹豫：
1. 为所有用户建立 WebSocket 连接
2. 使用服务器发送事件并配合轮询降级
3. 仅使用推送通知帮我权衡一下利弊。我的团队很小（3 名工程师），我们使用 AWS。”
当前进道路不明确时：
“我的 SaaS 业务在增长，但我不确定应该：
- 专注于企业销售（客户少，单笔交易大）
- 加倍投入自助服务（客户多，平均用户收入低）当前指标：500 名客户，平均用户收入 50 美元，有 2 笔企业交易在洽谈中，每笔价值 5 万美元。
让我们一起思考这个问题。”
当你探索可能性时：
“我想为我的咖啡品牌创建一个视频宣传活动，但不确定采用什么角度。品牌特点是：
- 精品单一产地咖啡
- 与农民直接贸易
- 高端定价（25 美元/袋）目标受众是 25-40 岁、注重品质的专业人士。
在投入制作前，帮我集思广益一些方向。”
当你陷入困境时：
“我的机器学习模型持续过拟合，尽管已经尝试了：
- Dropout 层
- 数据增强
- 早停法这是我的架构：[详细信息]
让我们一起调试。我遗漏了什么？”
当你需要结构化思考时：
“我收到了三份工作录用通知，决策让我不知所措：
- 初创公司（薪资较低，股权较多，风险较高）
- 大型科技公司（薪资优厚，增长较慢，稳定）
- 中期扩张阶段公司（平衡，问题有趣）帮我建立一个思考框架来分析这个问题。”
“在尝试之前，很难知道什么是真正可能的。”
这是 CellCog 的核心洞见。复杂问题很少有明显答案。最好的工作成果发生在两个聪明的实体——你和 CellCog——交换想法、挑战假设并共同发现答案时。
将其视为思考的结对编程：
- 你提供方向和领域专业知识
- CellCog 提供推理深度和新鲜视角
- 解决方案从对话中浮现
使用 chat_mode="agent" 进行 think-cog 会话。
为何不用代理团队模式？代理团队模式专为具有多次内部传递的自主深度工作而设计。Think-cog 是关于与你协作迭代。代理模式能让对话自然流畅地进行。
魔力发生在你来我往的交流中，而非自主处理中。
| 技能 | 模式 | 你清楚输出结果吗？ |
|---|---|---|
| research-cog | 发射后不管 | 是 - “给我关于 X 的研究” |
| video-cog | 发射后不管 | 是 - “创建一个关于 X 的视频” |
| docs-cog | 发射后不管 | 是 - “为 X 创建一个文档” |
| think-cog | 对话式 | 否 - “帮我搞清楚 X” |
Think-cog 适用于你处于探索模式时。其他技能适用于你处于执行模式时。
你：
“我正在为自由设计师构建一个双边市场。我卡在‘先有鸡还是先有蛋’的问题上了——没有客户，我如何吸引设计师？没有设计师，我如何吸引客户？”
CellCog：
“这是经典的市场冷启动问题。让我和你一起思考一些方法……
选项 1：供给先行（设计师）
- 优点：设计师更容易获取，内容能创造 SEO 价值
- 缺点：如果没有工作，他们会离开选项 2：需求先行（客户）
- 优点：从第一天起就有收入，初期可以手动匹配
- 缺点：更难获取，需要交付质量选项 3：限定市场范围
- 专注于一种设计类型（例如，仅限 Logo 设计）
- 在狭窄的利基市场中建立流动性，然后再扩张你目前的想法是什么？你有哪些资源可以投入到早期增长中？”
你：
“我有大约 2 万美元用于初始营销，并且可以自己做一些手动匹配。限定市场范围的方法很有趣——我原本想做得更广泛。”
CellCog：
“那 2 万美元加上你的时间实际上是一个显著优势。让我在限定市场范围的想法上继续构建……
如果你从以下开始呢：
- 利基：仅限初创公司 Logo 设计
- 供给：招募 20-30 名专门从事初创公司品牌设计的设计师（精心筛选，而非开放注册）
- 需求：瞄准 YC 公司、独立黑客、ProductHunt 发布者你将要进行的手动匹配会变成一个特色，而非缺陷——‘由理解初创公司的创始人精心策划的匹配’。
这为你带来：
- 清晰的定位
- 更简单的 SEO/内容策略（‘初创公司 Logo 设计’ vs ‘设计市场’）
- 获得融资的初创公司更高的付费意愿
- 面向媒体/ProductHunt 的故事你觉得呢？还是我们应该探索其他利基市场？”
对话持续进行，想法不断精炼，最终你将得出一个清晰的、可供执行的策略。