个人知识体系可视化-基于MBSE模型驱动系统工程进行建模

Hello，大家好，我是人月聊IT。今天继续聊AI辅助建模方面的话题。我在前面实际分享过两个通过AI辅助进行SVG绘图建模的例子。一个是基于MDA模型驱动+系统思维融合，一个是MBSE模型驱动的系统工程。

前几天突然有一个想法，就是我快20年的博客文章，公众号文章输入，我原来专注的数字化，思维，云原生，知识管理等各个知识域。每一个知识域本身就应该是一个完整的系统，我们完全可以试验MBSE系统建模的思路对我原来输出的文章内容进行知识体系化梳理和系统性建模。

包括MBSE建模核心思路，我在前面也谈过，核心还是：

概念-逻辑-物理

这个有点和我谈云计算的资源-服务-应用分层类似。但是更加体现了从概念到实现的完整链路。同时拆分为不同的组件。既分析同层内组件关系，又分析跨层之间组件的支撑和协同。

而这也正是我们构建一个知识系统核心。因此刚好尝试将我个人多年的文章基于上面的MBSE模型驱动的思路进行建模。对于MBSE模型驱动的建模提示语大家可以参考我前面公众号的历史文章。

思维系统六层架构模型

• 底层逻辑层：归纳、演绎、辩证逻辑 + 第一性原理
• 逻辑要素层：质料+形式、空间、时间、质、量、关系、模态
• 逻辑方法层：结构化思维、系统思维、批判性思维、深度思考、模式匹配、元认知
• 知识管理层：信息获取→知识内化→经验积累→模式库构建→知识图谱→第二大脑
• 实践应用层：问题定义→结构化分析→模式匹配→方案设计→执行实施→效果评估
• 持续迭代层：学习→实践→复盘→优化→进化的螺旋上升

个人学习系统建模

需求层 (Requirements Layer)

REQ-001: 构建完整思维能力体系

REQ-002: 知识经验库管理

REQ-003: 学习方法论

功能层 (Functional Layer)

事物认知功能、问题解决功能

学习实践功能、复盘总结功能

包含完整的功能流程和反馈循环

逻辑层 (Logical Layer)

思维框架逻辑块、知识管理逻辑块、学习方法逻辑块

定义了组件属性和接口关系

物理层 (Physical Layer)

个人大脑、知识库系统、实践环境、反馈系统

体现了物理组件的3D效果和端口连接

行为层 (Behavioral Layer)

学习状态、实践状态、复盘状态、进化状态

完整的状态转换和持续学习循环

preview

个人知识管理系统建模

2. 知识管理系统核心组件

需求层：

个人知识管理需求

思维能力提升需求

持续学习需求

功能层：

知识获取、处理、实践、应用、复盘五大核心功能

逻辑层：

知识库系统（资料库→知识库→经验库→模式库）

思维框架引擎（归纳演绎、模式匹配）

学习管理器

用户交互界面

物理层：

分布式存储系统

智能计算平台

网络通信架构

安全管控系统

行为层：

PDCA持续改进循环

知识转化流程

3. 体现复杂系统特征

思维双主线：事物认知主线（归纳演绎逻辑）+ 问题解决主线（模式匹配逻辑）

知识转化机制：资料库→知识库→经验库→模式库的四层转化

持续改进循环：学习-实践-复盘的PDCA闭环

组件协同关系：通过标准SysML关系表达组件间的依赖和协作

数字化转型系统建模

核心理论框架：

数字化转型三大要素：连接-数据-智能

底层逻辑：现实世界和抽象世界的时空统一

发展阶段：内部信息化→消费互联→产业互联

架构思想：平台化+服务化+场景化

关键技术组件：

云原生技术平台（容器、微服务、DevOps）

5G网络与物联网

数字孪生技术

AI/大数据分析

架构层次设计：

需求层：数字化转型战略需求、商业模式创新需求等

功能层：连接能力、数据能力、智能能力三大核心功能

逻辑层：业务能力中心、数据能力中心、应用场景层

物理层：云原生平台、5G网络、物联网、数字孪生、AI/大数据

云原生架构系统建模

1. 需求层 (Requirements Layer)

数字化转型需求: 敏捷交付、弹性扩展、持续集成与部署

云原生技术需求: 容器化、微服务化、DevOps支撑

业务敏捷需求: 快速响应市场变化、业务创新支撑

2. 功能层 (Functional Layer)

微服务架构功能: 服务拆分与治理、API接口管理

容器化部署功能: Docker容器封装、K8s编排调度

DevOps流程功能: 持续集成交付、自动化运维

服务治理功能: 服务发现注册、负载均衡限流

3. 逻辑层 (Logical Layer)

云原生技术中台: 容器云平台、DevOps支撑、微服务治理、API网关、监控运维

业务中台: 用户中心、订单中心、库存中心、支付中心、会员中心

数据中台: 数据湖、数据仓库、数据服务、数据治理、实时计算

4. 物理层 (Physical Layer)

混合云基础设施: 私有云、公有云、边缘计算、多云管理

体现了从传统IT架构向云原生架构的演进路径

5. 行为层 (Behavioral Layer)

DevOps流程: 代码开发→持续集成→自动化测试→容器部署→监控运维

微服务生命周期管理: 完整的服务设计、开发、部署、治理流程

企业架构系统建模

注意，这个MBSE建模有明显偏差，太偏软件系统架构和实现层面。可能是当时AI输出的时候上下文没有及时清理导致。

个人成长体系系统建模

体系架构理解：全面理解了您的个人成长体系核心要素：

哲学基础：本体论和认识论，空间+时间+逻辑的第一性原理

思维框架：事物认知和问题解决的双主线架构

逻辑体系：归纳逻辑、演绎逻辑、辩证逻辑三大支柱

知识体系：概念-结构-逻辑的三层架构

能力框架：基础知识→过程管理→专业知识→应用实践的四层体系

SVG架构图特点

需求层：体现个人成长系统需求、长期主义、自我觉醒、价值创造等核心需求

功能层：展现学习实践复盘闭环、思维框架构建、知识体系管理、关系处理能力等主要功能

逻辑层：包含哲学认知基础、三大逻辑体系、知识架构模型等逻辑支撑

物理层：展示四层能力框架体系的具体实现

行为层：描述长期主义实践状态机和个人成长PDCA循环

金刚经脉络系统建模

需求层：解脱生死、度化众生、断除执着、善护念等核心需求

功能层：六度波罗蜜完整修行体系

逻辑层：空性、无住、无相三大核心理念

物理层：一日一生、受持读诵、福慧双修、入世修行等实践

行为层：从发心到成佛的修行状态转换过程

数字化转型微服务，软件架构系统建模

功能性架构与非功能性架构：

包括业务流程建模、组件划分、性能安全等

平台+应用思想：体现分层架构，共享服务能力

领域驱动建模：限定上下文、聚合、微服务划分

4A架构体系：业务架构、数据架构、应用架构、技术架构

架构思维模式：分解、集成、抽象、复用、分层等

完整架构层次：

业务架构层（业务流程建模、业务能力组件）

数据架构层（领域对象建模、数据治理）

应用架构层（平台+应用模式，包含微服务、业务中台、数据中台、技术中台）

技术架构层（容器化、存储、消息、DevOps、监控、安全）

领域驱动建模层（限界上下文、聚合）

非功能性架构质量属性（性能、可用性、可扩展性、安全性、可维护性）

西方哲学系统建模

1. 完整的六层架构体系：

价值体系层：伦理学、美学、政治哲学、社会哲学、宗教哲学、人生哲学

本体论层：存在与实在、实体与属性、因果关系、时空概念、形而上学、心物关系

认识论层：知识来源、真理标准、知识确定性、先验知识、意识哲学、知识体系

方法论层：理性主义方法、经验主义方法、批判哲学方法、现象学方法、分析哲学方法

逻辑层：形式逻辑、辩证逻辑、数理逻辑、模态逻辑、非经典逻辑

实践层：道德实践、政治实践、科学实践、教育实践、生活实践

2. 西方哲学特色元素：

哲学发展历程时间轴（古希腊→中世纪→近代→现代→当代）

主要哲学流派标识（理性主义、经验主义、德国古典哲学）

核心问题域（存在、认识、价值、方法问题）

最后再看下非我个人知识库内容，对查理芒格的多元思维模型系统MBSE系统工程学建模后的输出如下：

具体的提示语参考下面这篇文章：

模型系统工程MBSE提示语

今天的分享就到这里，大家都可以参考我上面方法基于你个人的知识库用MBSE建模提示语进行可视化建模。