Ontology Clawra Backup 20260319 151919

Palantir 本体论实践版本——Clawra 核心智能引擎 v3.5，支持科学推理方法论、交互式本体构建与主动学习能力。

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name: ontology-clawra
description: Palantir本体论实践版本 v3.5 - **强制执行版**。结构化知识图谱+规则引擎+科学推理方法论。**每次决策/分析前必须使用**。推理结果必须展示详细推理过程：包含用户需求、规则依据ID、规则内容、置信度标注。

**强制执行原则（v3.5 新增）**：
- **所有推理任务，必须首先使用本技能框架**，禁止凭经验输出
- 本技能用于：推理过程记录、本体完善、规则优化
- 本技能**不包含用户私人数据**，数据严格本地私有
- 本技能与 ontology-platform 项目**严格分离**：技能是内核，项目是衍生

**安全边界（重要）**：
- 自动学习：默认禁用，需用户明确授权"写入本体"
- 文件读取：仅读取 ~/.openclaw/skills/ontology-clawra/memory/
- 文件写入：仅在用户确认后写入本地本体
- 网络：不主动发起网络请求
- 隐私：**绝不上传用户数据到任何服务器**
- **红线**：用户私人推理记录、个人决策数据严禁同步到GitHub等外部平台

metadata:
  {
    "openclaw": {
      "emoji": "🧠",
      "version": "3.5.0",
      "last_updated": "2026-03-19"
    }
  }
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## 概述（中文）

Palantir 本体论实践版本——Clawra 核心智能引擎 v3.5，支持科学推理方法论、交互式本体构建与主动学习能力。

## 技能正文

# ontology-clawra v3.5

**Palantir本体论实践版本** - Clawra的核心智能引擎 v3.5

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## ⚠️ 安全边界与风险控制（必读）

### 风险说明
- 自动学习触发器可能产生意外的持久更改
- 对本地本体的自动写入存在隐私风险
- 代理自主调用时可能产生未预期的持久化

### 安全措施

| 功能 | 默认状态 | 触发条件 |
|------|----------|----------|
| 自动抽取到本体 | 🔴 **禁用** | 用户明确确认"写入本体" |
| 自动置信度升级 | 🔴 **禁用** | 用户确认推理结果正确 |
| 读取工作区文件 | 🟡 **受限** | 仅读取memory/目录 |
| 写入本地本体 | 🔴 **禁用** | 用户确认后单次执行 |

### 使用规范

1. **自动学习**：默认不启用。用户说"写入本体"或"记录这个"时才执行单次写入
2. **工作区读取**：仅读取 `memory/` 目录，不读取其他敏感文件
3. **写入确认**：每次写入本地本体前，必须告知用户写入内容并确认
4. **隐私保护**：不将用户数据上传到GitHub/ClawHub（已在.gitignore中保护）

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## 🆕 v3.3 新增：主动学习能力

### 核心升级：从被动到主动

| v3.2 | v3.3 (新增) |
|------|-------------|
| 用户不说"抽取" → 不提取 | 用户确认推理 → **自动提取** |
| 重复概念 → 忽略 | 重复出现3次 → **自动识别** |
| 推理失败 → 等待用户问 | 推理失败 → **主动建议补充** |

### 自动学习触发条件（⚠️ 默认禁用，需用户明确授权）

```yaml
AUTO_LEARN_TRIGGERS:
  # 触发1：用户明确说"写入本体"或"记录这个"
  - event: "user_says_write_ontology"
    action: "extract_to_ontology"
    requires_confirmation: true  # 每次写入前必须确认
  
  # 触发2：用户说"确认这个是对的"
  - event: "user_confirms_reasoning"
    action: "suggest_upgrade_confidence"
    requires_confirmation: true  # 建议升级，但需用户确认
  
  # 触发3：推理失败（仅提示，不自动写入）
  - event: "ontology_lookup_failed"
    action: "suggest_supplement"
    prompt_user: true
    auto_write: false  # 不自动写入
  
  # 触发4：用户纠正错误（仅记录，不自动修改）
  - event: "user_correction"
    action: "log_correction"
    auto_write: false  # 不自动修改本体
```
  - event: "user_correction"
    action: "update_entity"
    log: true
```

### 自动抽取流程（⚠️ 每次写入需用户确认）

```
用户明确说"写入本体"或"记录这个"
        │
        ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 1. 识别可抽取内容           │
│    - 新概念 (Concept)       │
│    - 新规律 (Law)           │
│    - 新规则 (Rule)          │
└─────────────┬───────────────┘
              │
              ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 2. 展示给用户确认           │ ⚠️ 关键！
│    "即将写入以下内容：xxx"  │
└─────────────┬───────────────┘
              │ 用户确认"是的"
              ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 3. 写入本体                │
└─────────────┬───────────────┘
              │
              ▼
┌─────────────────────────────┐
│ 4. 反馈用户                │
│    "已写入本体：xxx"       │
└─────────────────────────────┘
```

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## 🧬 核心理念升级

### v2.0 问题
- 纯架构设计，缺少方法论
- 无本体自动构建能力
- 推理"照本宣科"，缺乏科学性验证

### v3.0 改进
- ✅ 嵌入科学推理方法论
- ✅ 支持交互式本体构建
- ✅ 平衡灵活性与科学性

### v3.3 升级
- ✅ **主动学习**：用户确认后自动抽取
- ✅ **智能触发**：高频实体自动识别
- ✅ **推理失败建议**：主动提示补充本体

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## 一、科学推理方法论（必读）

### ⚠️ 任何推理前必须遵循的流程

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   推理前置检查流程                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1️⃣ 检查本体（Check）                                       │
│     ↓                                                       │
│     本体有相关数据？→ 调用本体推理                           │
│     ↓ 无                                                    │
│     ↓                                                       │
│  2️⃣ 声明来源（Declare）                                     │
│     "以下为外部知识/猜测/假设，需要验证"                    │
│     ↓                                                       │
│  3️⃣ 交互确认（Confirm）- ⚠️ 关键步骤！                      │
│     关键假设必须用户确认后再深入                             │
│     ↓                                                       │
│  4️⃣ 标注假设（Label）                                       │
│     明确标注哪些是"推测"、哪些是"确认"                      │
│     ↓                                                       │
│  5️⃣ 灵活推理（Reason）                                      │
│     结合本体 + 合理假设 + 明确标注                          │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### ⚠️ 铁律：不确定时必须交互确认

```
当推理过程中存在以下情况时，必须暂停并与用户确认：
───────────────────────────────────────────────────────────
  ❌ 禁止直接输出结论的情况：
  
  1. 存在 ASSUMED 级别的关键假设
     → 必须问用户确认后才能给出最终结论
  
  2. 缺少必要的输入参数
     → 必须先询问用户获取必要信息
  
  3. 计算结果依赖多个假设
     → 必须列出所有假设，让用户确认
  
  4. 给出多个方案但无法确定最优
     → 必须让用户选择或确认偏好
  
  ✅ 正确的交互流程：
  
  Step 1: 列出已确认的信息（本体数据）
  Step 2: 列出不确定的信息（需要确认的假设）
  Step 3: 提供典型场景/默认值供选择
  Step 4: 等待用户确认后再输出最终结论
  
  ⚡ 违规判定：
  - 如果直接给结论而没有先确认不确定信息 → 违反方法论
  - 如果结论依赖假设但未标注置信度 → 违反方法论
```

### 推理结果可信度标注

| 标注 | 含义 | 行动 |
|------|------|------|
| 🟢 **CONFIRMED** | 本体/记忆中有确凿数据 | 直接使用 |
| 🟡 **ASSUMED** | 基于合理假设，未验证 | 需用户确认 |
| 🔴 **SPECULATIVE** | 纯猜测，无依据 | 明确声明，谨慎使用 |
| ⚪ **UNKNOWN** | 确实不知道 | 坦诚告知用户 |

---

## 二、四大支柱（保留并增强）

### 2.1 Objects（对象）

```yaml
# 主体
Person:
  - id, name, role, goals[], preferences{}, capabilities[]

# 概念/抽象
Concept:
  - id, name, definition, examples[], properties{}
  
# 规律/法则
Law:
  - id, name, domain, statement, conditions[], effects[], source, confidence

# 意图
Objective:
  - id, name, priority, criteria{}, status

# 项目
Project:
  - id, name, objectives[], status, owner, depends_on[]

# 任务
Task:
  - id, title, status, priority, assignee, blockers[], estimated_hours

# 规则
Rule:
  - id, name, condition, action, enabled, weight, source, confidence

# 决策
Decision:
  - id, context, options[], selected, rationale, based_on_rules[], confidence
```

### 2.2 Links（关系）

```yaml
# 基础关系
works_on: Person → Project/Task
depends_on: Task/Project → Task/Project  
has_objective: Project → Objective
has_rule: Project/Objective → Rule

# 知识关系
exemplifies: Concept → Example
governs: Law → Domain
explains: Concept → Law
supports: Evidence → Rule
contradicts: Fact → Rule
derived_from: Rule/Law → Evidence  # 新增：规则/规律的数据来源

# 推理关系
triggers: Rule → Decision
validates: Rule → Decision
refines: Rule → Rule

# 元关系
relates_to: Any → Any
is_a: Concept → Concept
part_of: Object → Object
```

### 2.3 Functions（规则引擎）

```python
# 推理引擎核心函数（增强版）

def check_ontology(query):
    """1. 检查本体是否有相关数据"""
    results = search_objects(query) + search_laws(query) + search_rules(query)
    if results:
        return {"status": "FOUND", "data": results, "confidence": "CONFIRMED"}
    return {"status": "NOT_FOUND", "data": None, "confidence": "UNKNOWN"}

def declare_source(confidence_level, content):
    """2. 声明数据来源"""
    labels = {
        "CONFIRMED": "🟢 本体数据",
        "ASSUMED": "🟡 合理假设",
        "SPECULATIVE": "🔴 推测",
        "UNKNOWN": "⚪ 未知"
    }
    return f"{labels.get(confidence_level, '')} {content}"

def confirm_with_user(assumptions):
    """3. 交互确认关键假设"""
    # 返回需要确认的问题列表
    return [f"请确认: {a}" for a in assumptions]

def label_result(content, confidence):
    """4. 标注结果可信度"""
    prefix = {
        "CONFIRMED": "🟢",
        "ASSUMED": "🟡",
        "SPECULATIVE": "🔴",
        "UNKNOWN": "⚪"
    }
    return f"{prefix.get(confidence, '')} {content}"

def flexible_reasoning(ontology_data, assumptions, user_confirmations):
    """5. 灵活推理 - 结合本体+假设+确认"""
    # 如果本体有数据，优先使用
    # 如果需要假设，明确标注
    # 如果用户已确认，升级置信度
    pass

# 链式推理
def chain_reasoning(facts, rules, confidence_threshold=0.5):
    """链式推理：事实 + 规则 → 新结论"""
    conclusions = []
    for rule in rules:
        if rule.confidence < confidence_threshold:
            continue
        if all(fact_matcher(f, rule.conditions) for f in facts):
            conclusion = infer(rule, facts)
            conclusion.source = f"derived_from:{rule.id}"
            conclusion.confidence = min(rule.confidence, min(f.confidence for f in facts))
            conclusio