6.4 建议修改清单

怎么读#

下面 12 条建议，每条都写明：

• 现行规则：产品里现在怎么规定，附出处；
• 建议：改成什么；
• 依据：对应的失败机制、原则和理论；
• 预测：采纳后应该看到什么变化，可以检验；
• 撤回条件：看到什么，就说明这条建议错了，应该撤回；
• 置信度：v3 对这条建议的把握。

再说一次：这些都是建议。v3 不改仓库里的任何东西，采纳与否由产品开发者决定。

总表#

优先级 1 的三条一起构成 6.2 里诊断的检验：只做这三条，看触达闭环数是否上升。

S1 实验卡降为可选附着#

• 现行规则：实验卡是「总纲贝叶斯环的一次运行」，一张卡对应一条信念的一次检验，含假设与竞争假设、观察字段、数值指标与基线、窗口、预测区间与概率、执行预测等〔产品，M17〕。
• 建议：〔建议修改〕默认的学习单位改为附在每个行动上的「一句预测 + 一个看点」，由 Agent 起草、人一键接受。只有当假设支撑不可逆或高成本的决定时，系统才建议升级为完整实验卡。
• 依据：F6.2 反馈成本高于产出、P14、P15、P26；有效投入 （Yardley 等, 2016）；PDSA 研究发现小而快的真实循环比形式完整更重要 （Taylor 等, 2014）。
• 预测：带预测的行动占比接近 100%；每周触达现实的闭环数上升；单次回报耗时中位数降到 60 秒以内。
• 撤回条件：采纳 4 周后，信念的置信度变化中「由现实证据触发」的比例下降（说明轻量预测的学习质量太差）；或者重要决定上出现了本可以被完整实验卡避免的错误。
• 置信度：高。

S2 按证据强度定步长#

• 现行规则：单条证据最多移动一档，两条独立同向证据可跨两档〔产品，M6 ⑦、A6〕。
• 建议：〔建议修改〕决定性证据（外部可查，并直接证实或证伪）可以移动两到三档，需要人确认；普通证据最多一档（保留）；AI 推断不能单独移动（保留 G3）；同源证据合并（保留 G5）。
• 依据：F2.5、P17；贝叶斯规则 （Jaynes, 2003）；超级预测者的更新方式 （Mellers 等, 2014）；v2 已指出固定上限对决定性证据反应过慢（v2 10.3）。
• 预测：遇到决定性证据时，置信度在一轮内到位，而不是三四轮。
• 撤回条件：采纳后出现「被一条看似决定性、实际有误的证据大幅带偏」的情况，且一个周期内发生不止一次。
• 置信度：中高。

S3 准入按后果分级#

• 现行规则：新信念先成为候选，只有本人能准入；候选每次最多 3 条，每条写明支撑哪个决定〔产品，M6、A7〕。
• 建议：〔建议修改〕准入权仍然归人（主人层，P22），改的是准入的方式：只影响可逆小动作的候选，可以先作为「工作假设」使用（标为很低置信度，不进入账本正文），在周复盘时批量准入或驳回；影响不可逆或高成本决定的候选，仍然逐条确认。
• 依据：P26、P21；混合主动 （Horvitz, 1999）。
• 预测：信念准入相关的打扰次数下降；周复盘批量准入的平均耗时短于原来逐条准入的总耗时。
• 撤回条件：工作假设在未准入的情况下被当作确定的事实使用，影响了不该影响的决定。
• 置信度：中。产品现有的「每次最多 3 条、写明支撑哪个决定」已经限制了准入的负担，这条建议的收益可能有限。

S4 规则审计，强制字段 ≤5#

• 现行规则：v0.6 §14 列出 R01–R27 共 27 条规范性规则，由校验脚本检查〔产品，v0.6 §14、M17〕。实验卡字段多。
• 建议：〔建议修改〕对 R01–R27 和实验卡字段做一次审计：每条规则补上「防的失败机制」一栏；找不到对应失败机制的，删除或降为建议；人必须亲自填写的字段 ≤5 个，其余由系统起草或推导。
• 依据：P27、P15；F6.2；国家的视角 （Scott, 1998）。
• 预测：审计后规则数明显减少；建卡和回报的耗时下降；规则拦截率（被校验拦下的提交比例）下降，但实质性差错不增加。
• 撤回条件：审计删掉的规则所防的问题在之后的运行中真实发生了。
• 置信度：高。

S5 北极星改为每周触达现实的闭环数#

• 现行规则：北极星是闭环学习率 =「已落账、并且至少写回了一个模型对象的卡 ÷ 应落账的卡」，前 4 周目标不低于 80%〔产品，v0.6 §20.1〕。
• 建议：〔建议修改〕北极星改为每周触达现实的闭环数：一个动作碰到了外部世界（人、市场、物），并且现实的反应（包括「没反应」）被记录回系统。闭环学习率保留为实验卡的驱动指标。详见 6.7。
• 依据：F8.4 激励错配、F6.1 零闭环；命题一；古德哈特定律 （Manheim & Garrabrant, 2018）。
• 预测：北极星切换后的第一周就能看清当前的触达水平；之后几周，产品的改动会自然地向「增加触达」倾斜。
• 撤回条件：触达闭环数上升，但目标里程碑的进展没有改善（说明触达的质量太低，指标被「刷」了），并且反古德哈特措施（6.7）也没能纠正。
• 置信度：高。

S6 A8、A12、A14、A15 与签到签退降级为工程规范#

• 现行规则：v2 把原话优先（A8）、双口（A12）、正本与投影（A14）、单一写者（A15）列为公理〔v2 第一部分〕；签到签退是引擎写入的必经流程〔产品，E2、M9〕。
• 建议：〔建议修改〕把它们从「理论公理」降级为「工程规范」：照旧执行，但不再出现在面向用户的方法论述里，也不作为新增规则的理由。签到签退已经对本人透明（本人不需要说「签到」「签退」〔产品，E2〕），不需要改动。
• 依据：P26、P27。这些规范保护的是数据完整性，不直接影响行动效果。
• 预测：方法层文档变短；新增规则时，「防的失败机制」一栏能区分「行动效果」类和「数据完整」类。
• 撤回条件：降级后，数据完整性问题（丢写、重复写、原话丢失）增加。
• 置信度：中低。这主要是文档组织上的改动，收益有限。

S7 本人模型加掌握记录#

• 现行规则：本人模型五层：现状、行动、预测、表现、能力与容量〔产品，M8〕。
• 建议：〔建议修改〕在「能力与容量」层加入掌握记录：本人新学会了什么；哪些事从「AI 做」变成了「本人能做」；本人选择用「脚手架模式」学习的技能清单。每个阶段做一次能力回收检查。
• 依据：P20、F4.5、H3；（Bastani 等, 2025；Bandura, 1997；Sitzmann & Yeo, 2013）。
• 预测：阶段复盘时，本人能说出至少一项新掌握的能力；能力回收检查不出现明显退化。
• 撤回条件：掌握记录长期没有内容，或者本人觉得它是负担。
• 置信度：中。

S8 「每天主动问 ≤2」推广为注意力预算#

• 现行规则：主动问本人的问题每天合计不超过 2 个（状态问询与明日时间问询各 1 个），不含指令和决策请求本身〔产品，M8 §4.1〕；在手指令 ≤3〔产品，M5〕。
• 建议：〔建议修改〕把提问、决策请求、待确认队列、需要阅读的 AI 产出统一折算成「人要花的分钟数」，每天有预算上限，状态差时自动降低；超出部分排队、合并到复盘，或由 AI 在授权内处理。现有的「≤2」和「≤3」保留为预算内的硬上限。
• 依据：P21、H7、H8；（Becker 等, 2025；Horvitz, 1999；Simon, 1971）。指令卡已有「预计耗时」「实际耗时」字段〔产品，T06〕，可直接作为计量基础。
• 预测：每日注意力分钟数稳定在预算内；待确认队列不再增长；主观负担下降。
• 撤回条件：预算限制导致重要的决策请求被延误，并造成实际损失。
• 置信度：中高。

S9 授权升级路径#

• 现行规则：默认可以先做：只读取数、分析、起草、内部核对；默认必须等统筹或本人：写模型正本、用新授权或新数据来源、对外发送、花钱、以本人名义承诺；每个单元只能收窄，不能放宽〔产品，M4 ②〕。名册授权按引擎、按范围授予，可撤销〔产品，E1〕。
• 建议：〔建议修改〕保留现有设定作为起点（约为所有域 L1，经名册授权的引擎在写正本域 L2），增加按行动域的升级路径：写明每个域升到下一级需要的可靠性证据、由谁批准、怎样回收；降级由代码在出现实质性差错时立即执行。详见 4.2。
• 依据：P13、P24、P25；H10；（Parasuraman, Sheridan & Wickens, 2000；Lee & See, 2004；Shavit 等, 2023；Feng, McDonald & Zhang, 2025；Kwa 等, 2025）。产品决定〔v2.2〕。
• 预测：可靠的 AI 模块在低风险域逐步升级后，人的审批次数下降，AI 完成的触达动作增加，AI 差错率不上升。
• 撤回条件：升级后 AI 差错率上升，或者出现超出授权的对外行动。
• 置信度：中。需要先积累足够的可靠性记录，短期内效果有限。

S10 个人尺度闭环被证明之前，暂停组织版设计#

• 现行规则：v2 第三部分设计了从个人到团队、组织的尺度扩展〔v2 第三部分〕。
• 建议：〔建议修改〕在个人尺度上的触达闭环被证明之前（例如连续 8 周每周有稳定的触达闭环），暂停组织版的设计工作。
• 依据：P04、P27；工程原则：不为未来扩展写投机性设计。
• 预测：开发精力集中在个人尺度的主路径上。
• 撤回条件：出现明确的组织版使用需求，并且个人版的主路径已经稳定。
• 置信度：中。

S11 懒建模#

• 现行规则：冷启动 P1 依次写目标卡、要素图、系统动力图（五步）、路径图、单元清单、信念账本〔产品，P1〕。
• 建议：〔建议修改〕新目标的最小模型只有三样：目标卡、3 个候选行动（至少一个触达现实）、1 个最大的不确定性（「现在最不确定、而且会改变下一步选择的是什么」）。要素图、系统动力图、路径图、单元清单在行动中按需长出来，第一次周复盘时整理成首版。「最大的不确定性」通常就是三道门（2.6）里最弱的那一道：够不够得着、有没有人真的要、卡在哪道坎。三道门的快检由 Agent 在内部跑，浮给人的问题最多两个。
• 依据：P04、P08、F2.3；信息价值 （Howard, 1966）；效果推理 （Sarasvathy, 2001）；Cynefin （Snowden & Boone, 2007）。
• 预测：新目标的首次触达前置时间从「数天」降到「一天以内」；第一次周复盘时整理出的模型，比冷启动时一次建齐的模型更贴近实际（由人主观判断，或看模型元素被后续证据修改的比例）。
• 撤回条件：懒建模的目标在头几周出现了「因为没有先建模而走错方向、浪费大量投入」的情况。
• 置信度：高。

S12 四种模式、三种角色、三重闭合留作 Agent 内部框架#

• 现行规则：v0.6 方案吸收了 RCU 的状态转移和若干分类结构（例如四种模式），部分进入了实验卡的字段和规则（如 R04「模式由代码计算」）〔产品，v0.6〕。
• 建议：〔建议修改〕这类分类框架作为 Agent 的内部思考工具保留，不作为用户必填或必须理解的概念。用户界面只出现候选、回报、在手事项和复盘。
• 依据：P15、P21；2.4 中的策略象限同样只作为 Agent 的内部判断。
• 预测：用户需要理解的概念数减少；新用户的上手时间缩短。
• 撤回条件：用户需要这些概念来理解系统的建议，隐藏后反而更困惑。
• 置信度：中。