Neuroskill Bci
连接到正在运行的 NeuroSkill 实例，并将用户的实时认知与情绪状态（专注度、放松度、情绪、认知负荷、困倦程度、心率、心率变异性、睡眠分期以及 40 多项衍生 EXG 评分）融入响应中。需要 BCI 可穿戴设备（Muse 2/S 或 OpenBCI）以及本地运行的 NeuroSkill 桌面应用。
技能元数据
| 来源 | 可选 — 使用 hermes skills install official/health/neuroskill-bci 安装 |
| 路径 | optional-skills/health/neuroskill-bci |
| 版本 | 1.0.0 |
| 作者 | Hermes Agent + Nous Research |
| 许可证 | MIT |
| 平台 | linux, macos, windows |
| 标签 | BCI、神经反馈、健康、专注度、EEG、认知状态、生物特征、neuroskill |
参考：完整 SKILL.md
以下是 Hermes 在触发此技能时加载的完整技能定义。这是 Agent 在技能激活时看到的指令。
NeuroSkill BCI 集成
将 Hermes 连接到正在运行的 NeuroSkill 实例，以读取来自 BCI 可穿戴设备的实时大脑和身体指标。利用这些数据提供认知感知响应、建议干预措施，并随时间追踪心理表现。
⚠️ 仅限研究用途 — NeuroSkill 是一个开源研究工具。它不是医疗设备，未经过 FDA、CE 或任何监管机构的批准。切勿将这些指标用于临床诊断或治疗。
完整的指标参考请见 references/metrics.md，干预协议请见 references/protocols.md，WebSocket/HTTP API 请见 references/api.md。
前提条件
- 已安装 Node.js 20+（
node --version） - NeuroSkill 桌面应用正在运行，并已连接 BCI 设备
- BCI 硬件：Muse 2、Muse S 或 OpenBCI（通过 BLE 连接 4 通道脑电图 + 光电容积描记 + 惯性测量单元）
npx neuroskill status返回数据且无错误
验证安装
node --version # 必须为 20+
npx neuroskill status # 完整系统快照
npx neuroskill status --json # 机器可解析的 JSON
如果 npx neuroskill status 返回错误，请告知用户：
- 确保 NeuroSkill 桌面应用已打开
- 确保 BCI 设备已开机并通过蓝牙连接
- 检查信号质量 — NeuroSkill 中的绿色指示（每电极 ≥0.7）
- 如果显示
command not found，请安装 Node.js 20+
CLI 参考：npx neuroskill <command>
所有命令均支持 --json（原始 JSON，管道安全）和 --full（人类可读摘要 + JSON）。
| 命令 | 描述 |
|---|---|
status | 完整系统快照：设备、分数、频带、比值、睡眠、历史 |
session [N] | 单次 session 详情，包含前/后半段趋势（0=最近一次） |
sessions | 列出所有天数的所有已记录 session |
search | ANN 相似性搜索，查找神经上相似的历史时刻 |
compare | A/B session 比较，包含指标差异和趋势分析 |
sleep [N] | 睡眠阶段分类（清醒/N1/N2/N3/REM），带分析 |
label "text" | 在当前时刻创建带时间戳的注释 |
search-labels "query" | 对过去标签进行语义向量搜索 |
interactive "query" | 跨模态 4 层图搜索（文本 → EXG → 标签） |
listen | 实时事件流（默认 5 秒，可设置 --seconds N） |
umap | session 嵌入的 3D UMAP 投影 |
calibrate | 打开校准窗口并启动配置文件 |
timer | 启动专注计时器（番茄钟/深度工作/短时专注预设） |
notify "title" "body" | 通过 NeuroSkill 应用发送操作系统通知 |
raw '{json}' | 原始 JSON 直通到服务器 |
全局标志
| 标志 | 描述 |
|---|---|
--json | 原始 JSON 输出（无 ANSI，管道安全） |
--full | 人类可读摘要 + 彩色 JSON |
--port <N> | 覆盖服务器端口（默认：自动发现，通常是8375） |
--ws | 强制使用 WebSocket 传输 |
--http | 强制使用 HTTP 传输 |
--k <N> | 最近邻数量（用于 search, search-labels） |
--seconds <N> | 监听持续时间（默认：5） |
--trends | 显示每个会话的指标趋势（会话） |
--dot | Graphviz DOT 格式输出（交互式） |
1. 检查当前状态
获取实时指标
npx neuroskill status --json
始终使用 --json 以获得可靠的解析。默认输出是彩色的人类可读文本。
响应中的关键字段
scores 对象包含所有实时指标（除非另有说明，范围均为 0–1）：
{
"scores": {
"focus": 0.70, // β / (α + θ) — 持续注意力
"relaxation": 0.40, // α / (β + θ) — 平静清醒
"engagement": 0.60, // 积极的脑力投入
"meditation": 0.52, // Alpha波 + 静止 + HRV 相干性
"mood": 0.55, // 由 FAA、TAR、BAR 综合得出
"cognitive_load": 0.33, // 前额θ / 颞叶α · f(FAA, TBR)
"drowsiness": 0.10, // TAR + TBR + 频谱质心下降
"hr": 68.2, // 心率，单位 bpm（来自 PPG）
"snr": 14.3, // 信噪比，单位 dB
"stillness": 0.88, // 0–1；1 = 完全静止
"faa": 0.042, // 前额Alpha不对称性（正值表示接近）
"tar": 0.56, // Theta/Alpha 比率
"bar": 0.53, // Beta/Alpha 比率
"tbr": 1.06, // Theta/Beta 比率（ADHD 替代指标）
"apf": 10.1, // Alpha峰频率，单位 Hz
"coherence": 0.614, // 半球间相干性
"bands": {
"rel_delta": 0.28, "rel_theta": 0.18,
"rel_alpha": 0.32, "rel_beta": 0.17, "rel_gamma": 0.05
}
}
}
也包括：device（状态、电量、固件）、signal_quality（每个电极的 0–1 值）、
session（时长、eopchs）、embeddings、labels、sleep 摘要以及 history。
解读输出
解析 JSON 并将指标转化为自然语言。永远不要只汇报原始数字——要赋予它们意义：
正确做法：
“你目前的专注度很扎实，达到 0.70 —— 这属于心流状态区间。心率稳定在 68 bpm，FAA 为正，表明接近动机良好。这正是处理复杂任务的好时机。”
错误做法：
“专注度：0.70，放松度：0.40，心率：68”
关键解读阈值（完整指南见 references/metrics.md）：
- 专注度 > 0.70 → 心流状态区间，保持好
- 专注度 < 0.40 → 建议休息或执行协议
- 困倦度 > 0.60 → 疲劳警告，存在微睡眠风险
- 放松度 < 0.30 → 需要压力干预
- 认知负荷 > 0.70 持续 → 大脑排空或休息
- TBR > 1.5 → θ 波主导，执行控制下降
- FAA < 0 → 退缩/负面情绪 —— 考虑进行 FAA 重新平衡
- SNR < 3 dB → 信号不可靠，建议重新调整电极位置
3. 历史检索
神经相似性检索
npx neuroskill search --json # 自动：最近一次会话，k=5
npx neuroskill search --k 10 --json # 10 个最近邻居
npx neuroskill search --start <UTC> --end <UTC> --json
使用 HNSW 近似最近邻搜索在 128 维 ZUNA 嵌入上查找历史上神经相似的时刻。返回距离统计、时间分布（一天中的小时）以及最佳匹配天数。
当用户提出以下问题时使用此功能：
- "我上次处于类似状态是什么时候？"
- "找到我最佳的专注时段"
- "我通常下午什么时候状态崩溃？"
语义标签搜索
npx neuroskill search-labels "deep focus" --k 10 --json
npx neuroskill search-labels "stress" --json | jq '[.results[].EXG_metrics.tbr]'
使用向量嵌入（Xenova/bge-small-en-v1.5）搜索标签文本。返回匹配的标签及其在标记时的关联 EXG 指标。
跨模态图搜索
npx neuroskill interactive "deep focus" --json
npx neuroskill interactive "deep focus" --dot | dot -Tsvg > graph.svg
4 层图：查询 → 文本标签 → EXG 点 → 附近标签。使用 --k-text、--k-EXG、--reach <minutes> 进行调整。
4. 会话比较
npx neuroskill compare --json # 自动：最近两次会话
npx neuroskill compare --a-start <UTC> --a-end <UTC> --b-start <UTC> --b-end <UTC> --json
返回约 50 个指标的绝对变化、百分比变化和方向等指标增量。同时包含 insights.improved[] 和 insights.declined[] 数组、两次会话的睡眠分期数据以及一个 UMAP 任务 ID。
解读对比时要结合上下文——提及趋势，而不仅仅是增量：
“昨天你有两个强专注时段（上午 10 点和下午 2 点）。今天你从上午 11 点左右开始有一个专注时段，目前仍在持续。你今天的整体参与度更高，但压力峰值也更多——你的压力指数上升了 15%，FAA 更频繁地出现负值。”
# 按改善百分比排序指标
npx neuroskill compare --json | jq '.insights.deltas | to_entries | sort_by(.value.pct) | reverse'
5. 睡眠数据
npx neuroskill sleep --json # 最近 24 小时
npx neuroskill sleep 0 --json # 最近一次睡眠会话
npx neuroskill sleep --start <UTC> --end <UTC> --json
返回逐 epoch 的睡眠分期（5 秒窗口）及分析：
- 分期代码：0=清醒，1=N1，2=N2，3=N3（深睡），4=REM
- 分析：效率百分比、入睡潜伏期（分钟）、REM 潜伏期（分钟）、片段计数
- 健康目标：N3 15–25%，REM 20–25%，效率 >85%，入睡潜伏期 <20 分钟
npx neuroskill sleep --json | jq '.summary | {n3: .n3_epochs, rem: .rem_epochs}'
npx neuroskill sleep --json | jq '.analysis.efficiency_pct'
当用户提到睡眠、疲劳或恢复时使用此命令。
6. 标记时刻
npx neuroskill label "突破"
npx neuroskill label "学习算法"
npx neuroskill label "冥想后"
npx neuroskill label --json "专注块开始" # 返回 label_id
在以下情况自动标记时刻：
- 用户报告突破或洞见
- 用户开始新任务类型（例如"切换到代码审查"）
- 用户完成重要协议
- 用户要求你标记当前时刻
- 发生显著状态转换（进入/离开心流状态）
标签存储在数据库中，并通过 search-labels 和 interactive 命令建立索引以便后续检索。
7. 实时流式传输
npx neuroskill listen --seconds 30 --json
npx neuroskill listen --seconds 5 --json | jq '[.[] | select(.event == "scores")]'
Streams 实时 WebSocket 事件（EXG、PPG、IMU、分数、标签），持续指定时长。需要 WebSocket 连接（不适用于 --http）。
在连续监控场景中，或需要在协议期间实时观察指标变化时使用。
8. UMAP 可视化
npx neuroskill umap --json # 自动：最近 2 次会话
npx neuroskill umap --a-start <UTC> --a-end <UTC> --b-start <UTC> --b-end <UTC> --json
GPU 加速的 ZUNA 嵌入 3D UMAP 投影。separation_score 表示两次会话的神经区分程度：
- > 1.5 → 会话在神经上具有明显差异（不同的大脑状态）
- < 0.5 → 两次会话的大脑状态相似
9. 主动状态感知
会话开始检查
在会话开始时，如果用户提到他们佩戴了设备或询问自身状态，可选运行状态检查：
npx neuroskill status --json
注入简短的状态摘要：
“快速检查：专注度正在建立，为 0.62；放松状态良好，为 0.55；您的 FAA 为正值——趋近动机已激活。看起来是一个不错的开始。”
何时主动提及状态
仅在以下情况提及认知状态：
- 用户明确询问（"我现在状态如何？"、"检查一下我的专注度"）
- 用户报告难以集中注意力、感到压力或疲劳
- 超过关键阈值（困倦度 > 0.70，专注度持续 < 0.30）
- 用户即将进行高认知需求的任务并询问准备情况
不要打断心流状态来报告指标。如果专注度 > 0.75，请保护当前会话——保持沉默才是正确的回应。
10. 建议方案
当指标显示需要时，从 references/protocols.md 中建议一个方案。开始前务必先询问，切勿打断心流状态：
"过去15分钟你的专注度持续下降，TBR 已攀升超过 1.5——这是 theta 波主导和精神疲劳的迹象。要不要我带你做一个 Theta-Beta 神经反馈锚定练习？这是一个90秒的练习，通过有节奏的计数和呼吸来抑制 theta 波、提升 beta 波。"
关键触发条件：
- 专注度 < 0.40，TBR > 1.5 → Theta-Beta 神经反馈锚定或箱式呼吸
- 放松度 < 0.30，压力指数高 → 心脏相干呼吸或 4-7-8 呼吸法
- 认知负荷持续 > 0.70 → 认知负荷卸载（思维清空）
- 困倦度 > 0.60 → 超昼夜节律重置或清醒重置
- FAA < 0（负值） → FAA 再平衡
- 心流状态（专注度 > 0.75，投入度 > 0.70） → 不要打断
- 高静止度 + 头痛指数 → 颈部放松序列
- 低 RMSSD（< 25ms） → 迷走神经调音
错误处理
| 错误 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
npx neuroskill status 卡住 | NeuroSkill 应用未运行 | 打开 NeuroSkill 桌面应用 |
device.state: "disconnected" | BCI 设备未连接 | 检查蓝牙、设备电池 |
| 所有分数返回 0 | 电极接触不良 | 重新调整头带，湿润电极 |
signal_quality 值 < 0.7 | 电极松动 | 调整佩戴位置，清洁电极接触点 |
| SNR < 3 dB | 信号噪音大 | 尽量减少头部移动，检查环境 |
command not found: npx | 未安装 Node.js | 安装 Node.js 20+ |
示例交互
“我现在的状态如何？”
npx neuroskill status --json
→ 自然解读各项分数，提及专注度、放松度、情绪以及任何值得关注的比值（FAA、TBR）。仅当指标显示存在需求时，才建议采取行动。
“我无法集中注意力”
npx neuroskill status --json
→ 检查指标是否证实了这一情况（θ 波偏高、β 波偏低、TBR 上升、嗜睡程度升高）。
→ 若得到证实，从 references/protocols.md 中推荐相应方案。
→ 若指标看起来正常，问题可能出在动机层面，而非神经层面。
“比较一下我今天和昨天的专注度”
npx neuroskill compare --json
→ 解读趋势，而不仅仅是数字。指出哪些方面改善、哪些下降以及可能的原因。
“我上一次处于心流状态是什么时候？”
npx neuroskill search-labels "flow" --json
npx neuroskill search --json
→ 报告时间戳、相关指标以及用户当时在做什么（来自标签）。
“我睡得怎么样？”
npx neuroskill sleep --json
→ 报告睡眠结构（N3%、REM%、效率），与健康目标对比，并指出任何问题（高觉醒期、低 REM）。 "记住这一刻——我刚刚取得了一个突破"
npx neuroskill label "breakthrough"
→ 确认标签已保存。可选择记录当前指标以记住该状态。
参考资料
- NeuroSkill 论文 — arXiv:2603.03212（Kosmyna 与 Hauptmann，MIT 媒体实验室）
- NeuroSkill 桌面应用（GPLv3 协议）
- NeuroLoop 命令行伴侣（GPLv3 协议）
- MIT 媒体实验室项目