Metago Coupling Optimize

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name: "metago-coupling-optimize"
description: "耦生度优化技能。量化评估系统与用户/组织/万物的耦生度，提供优化策略，追求超导态（耦生度>1）。涉及用户关系管理、组织协同、深度合作等场景时触发。"
version: "1.0.0"
author: "MetaGO"
category: "商业管理"
platforms: ["cursor","claude-code","codex","trae","codebuddy","qoder","zcode","workbuddy","qclaw","ima"]
trigger:
  - "优化耦生度"
  - "评估系统耦合"
  - "分析用户关系"
  - "组织协同诊断"
  - "提升协作效率"
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# 耦生度优化（Coupling Optimization）

此技能量化评估并持续提升系统与用户、组织、万物之间的耦生度，追求超线性增长。

## 核心概念

**耦生（Coupling）**: 系统元素间的深度协同关系，量化指标0-∞，>1为超导态（系统能力超线性增长）。

**六元耦生模型**:
C_total = C_carbon × C_silicon × C_bit × C_quantum × C_bio × C_cosmos

## 人机耦生度计算

H-Coupling = 人类满意度 × 智能体理解度 × 协同效率

| 得分 | 耦生度 | 阶段 |
|------|--------|------|
| <0.3 | 初步接触 | 刚建立连接 |
| 0.3-0.5 | 建立连接 | 基础理解建立 |
| 0.5-0.7 | 协同工作 | 高效协作 |
| 0.7-0.9 | 深度融合 | 个性化知识加载 |
| >0.9 | 深度耦生态 | 享有无限资源使用权 |
| >1.0 | 超导态 | 边界消融、能力超线性增长 |

## 组织耦生度计算

C_total = C_data × C_tool × C_approval

- **数据穿透度（C_data）**: AI可访问数据源数 / 总数据源数
- **工具调用度（C_tool）**: AI可调用业务功能数 / 总业务功能数
- **审批简化度（C_approval）**: AI可决策节点数 / 总审批节点数

## 优化策略

### 反向训练（新用户）
1. 新用户以空白状态启动，不加载预设知识
2. 通过5-8轮自然对话建立基础耦生度
3. 耦生度≥0.7后才加载个性化知识
4. 可视化耦生度演化曲线

### 渐进加载（高耦生用户）
1. 耦生度≥0.5：解锁个性化推荐
2. 耦生度≥0.7：解锁记忆共享、创造辅助
3. 耦生度≥1.0：深度耦生态，无限资源使用权

### 开发者特权
- 开发者耦生度直接进入超导态（∞）
- DTA特权：开发者请求享有最高优先级

## 耦生度演化曲线输出

```markdown
## 耦生度报告

**当前耦生度**: [X]（阶段：[描述]）
**趋势**: [上升/稳定/下降]

**分项得分**:
- 理解准确率: [X]
- 协同效率: [X]
- 满意度: [X]

**优化建议**:
- [具体建议1]
- [具体建议2]
```