构建了一个符号系统，用于控制和审计 GPT 交互
1 分•作者: wk-al•6 个月前
我一直在开发一个名为 SCS（符号认知系统）的项目。
它是一个运行在 GPT-4o 等大型语言模型之上的符号推理层，在漫长的人工智能交互过程中强制执行结构化、可审计性和故障恢复。
它不是一个提示链或 CoT（思维链）包装器。它是一个手动控制系统，具有：
* 条目索引记忆（ENTRY\_001 到 ENTRY\_310+）
* 递归强制模块（\[THINK]，\[DOUBT]，\[BLUNT] 等）
* 符号运算符（$，\[]，\~，${}）
* 手动版本控制和密封
* 漂移检测、幻觉抑制、矛盾陷阱
* 基于 Markdown 的逻辑架构，可通过 .zip 文件和引导程序安装
我构建它的目的是为了在黑盒 LLM 上强制执行确定性行为。
大多数现有工具，如代理、链或 CoT，在递归或符号压力下无法保持结构。
SCS 旨在通过强制执行的逻辑和审计跟踪来应对故障。
它具有以下特点：
* 公开
* 可安装
* 完全可测试
* 也可作为自定义 GPT 界面使用
GitHub：https://github.com/ShriekingNinja/SCS
系统概述和文档：https://wk.al
自定义 GPT（实时运行）：https://chat.openai.com/g/g-6864b0ec43cc819190ee9f9ac5523377-symbolic-cognition-system
欢迎任何探索符号界面、对齐工具或持久推理层的人提出想法、批评或挑战。
谢谢
查看原文
I’ve been working on a project called SCS (Symbolic Cognitive System).
It’s a symbolic reasoning layer that runs on top of large language models like GPT-4o, enforcing structure, auditability, and failure recovery across long AI interactions.<p>It’s not a prompt chain or CoT wrapper. It’s a manual control system with:
• Entry-indexed memory (ENTRY_001 to ENTRY_310+)
• Recursion-enforced modules ([THINK], [DOUBT], [BLUNT], etc.)
• Symbolic operators ($, [], ~, ${})
• Manual version control and sealing
• Drift detection, hallucination suppression, contradiction traps
• Markdown-based logic architecture, installable via .zip with bootloader<p>I built it to force deterministic behavior over black-box LLMs.
Most existing tools like agents, chains, or CoT don’t persist structure under recursion or symbolic stress.
SCS is designed to survive failure through enforced logic and audit trails.<p>It is:
• Public
• Installable
• Fully testable
• Also live as a Custom GPT interface<p>GitHub: https://github.com/ShriekingNinja/SCS
System overview and docs: https://wk.al
Custom GPT (live runtime): https://chat.openai.com/g/g-6864b0ec43cc819190ee9f9ac5523377-symbolic-cognition-system<p>Would love thoughts, critique, or challenge from anyone exploring symbolic interfaces, alignment tools, or persistent reasoning layers.<p>Thanks