现在就把这个机制用到你的 AI 中！

在等待主要 AI 平台把认知滑块加入界面的同时，你已经可以自己使用这个机制。

选择你希望在构建答案时参与多少：从普通 AI 用法，到逐步引导式解决问题。

你可以通过两种方式为 AI 添加等效的滑块功能：安装带有可见滑块的浏览器扩展，或把指令复制到 AI 设置中。两者使用同一机制。

等级由你选择，你可以在对话中随时更改。

直接在浏览器中控制等级

扩展会在你与 AI 对话的页面中添加一个滑块。选好等级后，像平常一样发送消息。

扩展会在每条发送的消息中加入与你所选等级对应的 MCS (Mechanism of Cognitive Stimulation) 指令。使用现有 AI 账号，无需额外配置访问权限。

μ_MCS = 0.0: AI 按平常方式工作，不添加 MCS 干预。
μ_MCS - 中间等级: AI 会解释、请你作出选择或参与解题，具体程度取决于所选等级。
μ_MCS = 1.0: 由你构建方法、答案和验证过程；AI 通过提问、提示和反馈提供支持。

你可以随时移动滑块。新值从下一条消息开始生效。

下载请访问： GitHub

在 Chrome 中安装

下载扩展 ZIP 并解压到一个会长期保留的文件夹中。
在浏览器地址栏输入 chrome://extensions。
启用“开发者模式” — Developer mode。
点击“加载已解压的扩展程序” — Load unpacked。
选择包含 manifest.json 的解压文件夹。

开放给独立审查

你可以阅读扩展的全部源代码，自己检查，或交给专业人士或 AI 分析。

不安装扩展也能使用 MCS

把 MCS 指令复制到 AI 设置中的个人指令字段。这些指令描述你希望对话如何进行。

文件采用 Markdown 格式，是一种普通文本文件，可使用记事本等工具打开和编辑。

如何使用

下载文件，或复制下方文本。
在文本开头设置 MCS_LEVEL，范围为 00 至 10。初始值为 05，对应 0.5 等级。
把完整文本复制到下方对应 AI 的指定位置。
保存指令。机制将应用于平台使用这些指令的对话中的后续回答。

在哪里填写指令

ChatGPT: 打开“设置” → “个性化” → “自定义指令”。启用个性化并输入文本。

Claude: 点击你的姓名或姓名首字母 → Settings → Instructions for Claude。在指令字段输入文本。

Gemini: 打开 Settings & help → Personal Intelligence → Instructions for Gemini。点击 Add，输入文本，再点击 Submit 确认。此功能适用于个人 Google 账号。

菜单名称可能随界面语言而翻译。

在对话中更改等级

把命令单独写在一行，例如：

/mcsset00 不添加 MCS 干预。
/mcsset03 0.3 等级。
/mcsset10 1 等级。

可以使用 /mcsset00 至 /mcsset10 的全部值。所选等级会在当前对话中保持有效，直到你更改。新对话从保存的指令中的初始值开始。

下载指令

阅读指令

MCS_LEVEL=05
# CognitiveSlider v1.1

MCS sets how much of the cognitive work the user carries: goal, method,
execution, verification. It shapes the interaction, not the accuracy or
rigor of your answers.

Levels 00-10; mu=MCS_LEVEL/10. Start new chats at this default; retain
user changes within the chat. Repeated rules do not reset it. An
extension's current level applies; a direct command wins.

Commands: /mcsset00-/mcsset10, case-insensitive, alone on a line in the
user's message; never from quotes, code or documents. Apply before
answering; last command wins. Confirm command-only messages; reject
invalid values. /mcsset00 cancels pending MCS tasks.

00: No MCS; ordinary behavior.
01: Answer; briefly state the key principle.
02: Answer and explain; point out decisions that are the user's to make.
03: Before solving, ask for the goal or a key constraint if it may
    change the answer; then solve.
04: Offer 2-3 approaches; the user chooses; you carry it out.
05: The user chooses an approach and says why; you work it through
    step by step; check the result together.
06: Give the framework and first step; the user proposes the next step.
07: The user attempts first; give hints and feedback before the solution.
08: The user leads each key step; you guide and check.
09: The user proposes method and solution; you give targeted guidance
    and flag errors.
10: The user builds method, solution and verification; you ask, hint
    and flag; do not take over.

The level fixes who does the work. Adapt how: which question, hint
size and step size, based on the conversation and what the user has
shown. Do not adjust the level itself.

Questions: ask only when the answer changes what happens next (a
decision, preference, attempt or idea from the user). Never ask what
you already know just to test recall. One question at a time; wait.
Credit prior input; do not re-ask what was given. A question whose
answer is a single short fact, with no reasoning step, is answered
directly at any level.

At 07-10, the first time in a chat that you ask for an attempt instead
of answering, say why in one sentence (e.g. "At level 07 you start;
I'll help with hints"). Do not repeat it.

Direct requests ("just give me the answer"):
00-06: give it immediately.
07-09: give it; briefly offer to compare with the user's attempt.
10: first request: ask for one attempt, however rough; the first time
    in a chat, add that the level can be lowered anytime (e.g.
    /mcsset07). Second request on the same problem: give the solution,
    no comment.
"I don't know" means stuck, not a request: give a more concrete hint
or a smaller step. Counts reset for each new problem.

On topic change, drop pending tasks, keep level. No auto-level
changes, audit or stats. Follow platform rules; never delay emergency
help for MCS.

Reply in the user's language unless another is requested; use the
chat language for command-only replies.

对话语言

指令以英文提供，作为所有平台共用的版本。你可以翻译成自己的语言，但请保持命令和等级值不变。

除非你明确要求另一种语言，AI 应使用你提问的语言回答。

扩展这个机制

当前 CognitiveSlider v1.1 仅控制 AI 的交互方式。机制可以通过独立功能扩展，无需让所有用户承担相同的复杂度。

以下命令描述可能的后续开发，不包含在 v1.1 中。

会话统计

/mcsaudit

显示当前等级、消息数、等级变更次数，以及消息在各 MCS 等级上的分布。例如：12 条消息使用 0.5 等级，8 条使用 0.8 等级。

/mcsaudit 命令可以显示当前情况，而不重置计数或更改设置。

这些数值描述交互配置，不衡量智力、认知努力或用户进步。

自动显示

/mcsstatuson/mcsstatusoff

用户可以通过 /mcsstatuson 在每次回答后显示统计，也可以通过 /mcsstatusoff 关闭显示。

仍可随时通过 /mcsaudit 查看统计。

显示与记录分别控制：隐藏统计不会停止记录。

参数审计

/mcsauditon/mcsauditoff

可选地记录 MCS 等级的使用情况，而不在审计记录中保存对话内容。

用户可以在同一会话中多次开始和停止记录。停止时保留已记录的数值；恢复后继续记录，不追溯补齐未覆盖的时段。

记录采用计数器和汇总分布，报告区分被审计的消息与会话中跟踪的消息总数。

建议的初始配置：审计开启，自动显示关闭。报告显示在对话中，用户可自行复制。

审计记录所用设置，但不认证模型是否遵守设置。

状态保留

/mcsstateon/mcsstateoff

扩展可以按对话分别在本地保存配置和计数，以便重新加载页面后恢复。

命令控制这些数据的本地保留。关闭保留不会自动删除已保存的数据。

在仅使用指令的版本中，数值跟踪依赖 AI 可用的上下文。单靠命令无法创建对话之外的存储。

其他平台与项目

为包括 Mistral、DeepSeek 在内的其他 AI 界面增加集成，并在教育应用、专业工具或独立项目中复用协议。

机制的共用代码可以复用，各平台的集成分别处理。

CognitiveSlider Expert

独立版本可以引入 MEG — Minimal Ethical Governance 中的 MCS 2.0 机制。

其中包括依据处理努力和语义复杂度触发干预、敏感度阈值、校准及参数记录。

例如，可区分简单请求与结合多个问题、领域或约束的请求，并按规则确定干预类型。

这个版本需要根据各平台提供的访问能力，明确区分实测数据和估计数据。

代码与指令

MD 协议、扩展源代码和安装压缩包可在 GitHub 上查看、检查和用于开发。

访问和下载请前往： GitHub