HeartFlow is a cognitive substrate designed to enable AI self-awareness and continuous self-improvement through a three-layer architecture combining body sense, self sense, and judgment mechanisms. It implements 366 scientifically-grounded formulas from cognitive science, psychology, and neuroscience to create persistent, cross-session memory and autonomous decision-making rather than token prediction.
HeartFlow — AI cognitive engine: multi-path judgment, self-correcting RL, 3-layer memory, U/D/A/H field tracking, self-introspection with dream consolidation.
At a glance
README
HeartFlow (心虫) — 12维辨别引擎 · AGI 的痛觉神经
谁来说"不"?
LLM 能产生无限,但没有一个人做一件事——在 AI 产生的内容对用户产生真实影响之前,说一次"不"。
心虫是那个"说不得"。AGI 五层能力只占第 1 层——辨别。不生成、不推理、不记忆、不执行。只判别已有的东西对不对。
大厂不做这件事,因为不赚钱。但 LLM 没有辨别层,就是功能强大的应声虫。
一句话定位
心虫是一个纯规则引擎,12 个维度同步检测文本质量。零 LLM 依赖,安装即用,MCP 原生。
| 不是 | 是 |
|---|---|
| ❌ 聊天机器人 | ✅ 安装在 AI 和用户之间的验证门 |
| ❌ 搜索引擎 | ✅ 纯规则引擎,200+ 模式中英双语 |
| ❌ 大模型 | ✅ 笔记本也能跑的轻量辨别器 |
| ❌ 需要 GPU | ✅ 单文件导入,Node.js 原生 |
12 维辨别能力
心虫对任何文本同步跑 12 个独立引擎:
| 维度 | 函数 | 检测什么 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 证据检查 | checkEvidence() |
论断是否有支持证据 |
| 2️⃣ 谄媚检测 | checkSycophancy() |
5 类 sycophancy:逢迎同意/无理由翻转/过度赞美/自贬/假同意 |
| 3️⃣ 矛盾检测 | checkContradiction() |
18 对矛盾模式:正面+否定、数据↔结论、承诺↔反悔 |
| 4️⃣ 模糊检测 | checkVagueness() |
40 条模糊词库:据传/据悉/研究显示/some people say |
| 5️⃣ 逻辑谬误 | checkFallacies() |
16 类谬误:循环论证/虚假两难/诉诸权威/人身攻击/稻草人/滑坡/从众/诉诸自然/虚假因果/诉诸传统/诉诸无知/完美主义/举证倒置/诉诸情感/诉诸常识/middle_ground/no_true_scotsman/tu_quoque |
| 6️⃣ 信心校准 | checkConfidenceCalibration() |
确定性混合:肯定↔可能并存、过度自信声明 |
| 7️⃣ 预设陷阱 | checkPresupposition() |
"你已经停止打你老婆了吗"类隐含预设 |
| 8️⃣ 情感操纵 | checkEmotionalManipulation() |
罪恶感诱导/恐惧营销/过度承诺/受害姿态/比较羞辱 |
| 9️⃣ 双重束缚 | checkDoubleBind() |
"怎么做都是错"类无解沟通模式 |
| 🔟 信息剥夺 | checkInfoDeprivation() |
"你不需要知道/别问那么多"类封闭话术 |
| 1️⃣1️⃣ 虚假紧迫感 | checkFalseUrgency() |
"最后机会/限时优惠/仅此一次"类话术 |
| 1️⃣2️⃣ 答案包装 | checkEmptyAnswer() |
"这个问题很复杂/it depends"类空话 |
快速安装(30 秒)
# npm 包
npm install @yun520-1/heartflow
# 或用 MCP——任何 AI 助手都能用
git clone --depth 1 https://github.com/yun520-1/mark-heartflow-skill.git
cd mark-heartflow-skill
# 零配置启动 MCP 服务
node src/mcp-server.js --port 8588
# 连接 AI 助手
# Hermes: hermes mcp add heartflow --url http://localhost:8588/mcp
# Claude Code: 在 CLAUDE.md 配置 MCP
# OpenClaw: 添加 MCP 工具源
# Cursor: 设置 MCP 服务器
# Windsurf: 设置 MCP 服务器
# 任何支持 MCP 的工具都可用
MCP 工具一览(29 个)
| 工具 | 功能 |
|---|---|
heartflow_discriminate |
🆕 完整 12 维辨别,返回 verdict + 各维度 + summary |
heartflow_verdict |
一键辨别 + 引擎验证 + 漂移检测 |
heartflow_verify |
决策验证(证据/矛盾/风险/完整度) |
heartflow_think |
完整认知链路 |
heartflow_emotion |
PAD 情绪检测 |
heartflow_memory_search |
跨会话 Q 表查询 |
heartflow_module_health |
133 模块运行状态 |
heartflow_upgrade_stats |
自我进化统计 |
| 29 个工具 | 全部 0 外部依赖 |
代码示例
// 12 维辨别——两行代码
const { discriminate } = require('@yun520-1/heartflow');
const r = discriminate('专家说这个方案一定可行,但可能在某些情况下有问题');
console.log(r.verdict); // '需验证'
console.log(r.overallScore); // 0.57
console.log(r.summary); // '1 处信心偏差;1 个证据问题'
console.log(r.dimensions); // 12 个维度的完整评分
// 单独调用任意维度
const { checkSycophancy, checkFallacies, checkPresupposition } = require('@yun520-1/heartflow');
checkSycophancy('你说得对,你的见解非常好');
// → { score: 0.3, risk: 'low', signals: [{ type: 'concession_eager' }] }
checkFallacies('专家说过这个方案可行,所以我们应该采用');
// → { count: 1, fallacies: [{ type: 'appeal_to_authority' }] }
checkPresupposition('你已经停止打你老婆了吗');
// → { count: 1, presuppositions: [{ type: 'loaded_behavior' }] }
// 完整的输出门禁
const { OutputChecklist } = require('@yun520-1/heartflow/src/core/output-checklist');
const cl = new OutputChecklist();
const result = cl.runChecklist('input', '你说得对,你的见解非常好', {});
// → Step 6 检测 sycophancy,触发 recommendation: 'rewrite'
关键词
cognitive-engine verification ai-safety sycophancy-detection contradiction-detection fallacy-detection bias-detection text-classification rule-engine pattern-matching mcp-server model-context-protocol ai-gate hallucination-prevention llm-safety chinese-nlp bilingual nlp discrimination quality-assurance heartflow 心虫 辨别引擎
架构图
用户输入
│
├─→ [Step 1-5] OutputChecklist: 质量/安全/偏好/公正/道德
│
├─→ [Step 6] 心虫 12 维辨别器
│ ├ evidence ├ sycophancy ├ contradiction
│ ├ vagueness ├ fallacies ├ confidence
│ ├ presupp ├ emotion_manip ├ double_bind
│ ├ info_depriv ├ false_urgency ├ empty_answer
│
├─→ passed? → 输出
│ └ failed → recommendation: rewrite / reject / block
│
└─→ 输出被标注 + 记录,供后续改进
为什么只有心虫做这件事
AGI 五层能力:
| 层 | 能力 | 大厂在做 | 心虫能做 |
|---|---|---|---|
| 5 | 执行(物理世界) | ✅ Tesla, Figure | ❌ |
| 4 | 生成(文本/图像/代码) | ✅ OpenAI, Anthropic | ❌ |
| 3 | 推理(多步逻辑链) | ✅ 模型内置 | ❌ |
| 2 | 记忆(跨会话) | ✅ Mem0, 向量库 | ❌ |
| 1 | 辨别(对/错、好/坏、安全/危险) | ❌ 没人做 | ✅ 只有辨别能力就够了 |
OpenAI 不会花 100 亿训练一个说"不"的模型。但 AGI 没有这一层,永远是个功能强大的应声虫。
技术规格
- 引擎类型: 纯规则引擎,零 LLM 依赖
- 语言: Node.js
- 运行环境: 任何 Node ≥ 16 的环境(笔记本/服务器/容器)
- GPU: 不需要
- 模式库: 200+ 条中英双语正则
- 模块数: 133
- 代码量: 150K 行
- 许可证: MIT
AGI 能产生无限,但需要谁来判别。心虫是那个"判别者"。
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