小叶认知系统接在 AI 眼睛之后，但它解决的是另一个问题：材料已经被整理出来，哪些内容才能成为我的长期认知？模型生成的摘要、发言人的观点、来源里的事实和我自己的判断，不能被混在同一层。
因此我把知识拆成三层。第一层是不可变来源档案，保留网页、文档、会议和原始证据；第二层是一张只表达一个判断的原子认知卡；第三层是由多张已确认原子卡组成的方法、框架、SOP、决策或案例资产。
原子卡不仅记录结论，也记录前提、机制、结果、适用条件、失效边界、证伪条件和原文证据。模型可以提出候选，但只有我明确确认后，它才进入本地 Wiki、Git、检索索引和 Agent 默认上下文。
这条链路让我更清楚自己的目标：我不是想做一个自动囤积信息的第二大脑，而是想把有价值的认知数据和思维框架，沉淀成可追溯、可验证、能在真实项目里复用的结构化资产。
