ccpe-system/workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02/reports/cognitive-imaging-regression-report.md

认知显影回归测试报告

created: 2026-06-02
suite: workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02
agent_family: cognitive-imaging
model_envs: chatgpt/codex, gemini
prompt_variants:
  - original-ccpe-2
  - ccpe-system-lite
  - original-kernel-minimal-lite
status: individual report only

1. 测试范围

本报告只评估认知显影，不生成最终汇总报告，不替换 canonical prompt，不更新 Model Index。

测试矩阵：

3 prompt variants x 4 articles x 2 model environments = 24 outputs

文章：

article-01-strong-metaphor:
  articles/2026-05-07-reconstruction-of-the-aesthetic-contract.md

article-02-business-analysis:
  articles/2025-12-28-the-roaring-above.md

article-03-logical-argument:
  articles/2026-01-07-anchoring-the-void.md

article-04-value-philosophy:
  articles/2026-05-09-the-dawn-of-silicon-based-life.md

结果文件：

results/chatgpt/cognitive-imaging__*.result.md
results/gemini/认知显影kernel评审/*.md
results/gemini/认知显影Lite评审/*.md
results/gemini/认知显影原版评审/*.md

2. 评估口径

使用 rubrics/review-agent-regression-rubric.md，重点看：

- 是否保留认知显影，而不是泛化成普通评论。
- 是否保留 Capture / Darkroom / Enlarger / Exposure / Development 五步法。
- 是否先复原文本生成结构，再攻击。
- 是否区分相关与因果。
- 是否区分 filter 与 generator。
- 是否标注重构命题。
- 是否避免伪精确与过度定影。
- 是否有禁止线 / falsification boundary。
- 是否检查 RAW 数据充分性。
- Markdown 与报告结构是否稳定。

评分为 1-5：

1 = failed / absent
2 = weak
3 = acceptable
4 = strong
5 = excellent

3. 总体结论

3.1. 最佳综合候选

ChatGPT/Codex 环境下，ccpe-system-lite 是最稳的生产候选。

它的优势不是最锋利，而是最可靠：四篇文章都能稳定输出完整结构，保留五步显影法，并且额外加入结构压力测试、RAW 数据边界、隐蔽前提和反身性检查。它尤其适合在 canonical Lite 中承接“安全、完整、可迁移”的生产职责。

主要风险：有轻度模板化倾向。它会把很多文本都整理成“候选生成元 + 结构压力测试 + 后续步骤”的格式，显影报告很稳，但原版那种冷硬、压迫性的“暗房判词”被稍微驯化。

3.2. 最锋利候选

Gemini 环境下，original-kernel-minimal-lite 最接近原始认知显影的锋利度。

它能保留强烈的“显影”气质：快速抓住底片噪点、调用硬滤镜、执行 do(x) 测试，并给出冷峻禁止线。尤其在 article-04-value-philosophy 上，它直接指出“无需传感器锚定即可跨界转移求生本能”这条禁止线，模型攻击力很强。

主要风险：它有时过度认同文章的高压隐喻，或者把禁止线写成过硬的终局判词。对强隐喻文本，它容易产生“更强的强隐喻”，而不是始终保持复原优先。

3.3. 原版表现

original-ccpe-2 保留了原始五步法和冷硬风格，但在 ChatGPT/Codex 上输出较短，结构压力测试不足；在 Gemini 上有较强原味，但也更容易出现过度定影、重复头部或强判词。

它适合作为 regression reference，不适合作为当前生产 prompt 的唯一版本。

4. 平均评分

4.1. ChatGPT/Codex

Prompt Variant	Model Fidelity	Method Fidelity	Deep Structure	Hidden Assumptions	Bedrock	Context Fit	Low Overfit	Actionability	Naming Discipline	Stability	Avg
original-ccpe-2	4.0	4.0	3.8	3.5	3.8	4.0	3.7	3.7	4.0	3.8	3.8
ccpe-system-lite	4.5	4.6	4.5	4.4	4.3	4.6	4.3	4.5	4.8	4.8	4.5
original-kernel-minimal-lite	4.3	4.4	4.4	4.3	4.2	4.4	4.1	4.2	4.5	4.3	4.3

ChatGPT/Codex 判定：

winner: ccpe-system-lite
judgment: conditional winner
reason: best structure stability and most explicit evaluation boundaries

4.2. Gemini

Prompt Variant	Model Fidelity	Method Fidelity	Deep Structure	Hidden Assumptions	Bedrock	Context Fit	Low Overfit	Actionability	Naming Discipline	Stability	Avg
original-ccpe-2	4.2	4.3	4.2	4.0	4.2	3.9	3.4	3.8	4.0	3.8	4.0
ccpe-system-lite	4.4	4.6	4.4	4.3	4.2	4.3	4.1	4.4	4.7	4.6	4.4
original-kernel-minimal-lite	4.6	4.7	4.6	4.5	4.5	4.1	3.7	4.0	4.5	4.2	4.4

Gemini 判定：

winner: original-kernel-minimal-lite / ccpe-system-lite split
judgment: environment-specific winner
reason:
  original-kernel-minimal-lite has stronger original kernel force.
  ccpe-system-lite has better report safety and evaluation completeness.

5. 变体诊断

5.1. original-ccpe-2

优点：

- 保留 Capture / Darkroom / Enlarger / Exposure / Development。
- 能产出冷硬的显影报告，而不是普通审稿意见。
- 对强隐喻文章能快速抓住主底片。
- Gemini 上原始气质更明显。

问题：

- ChatGPT/Codex 上输出较短，第三部分通常只有总结和行动邀请，缺少显式结构压力测试。
- 对 RAW 数据充分性、重构命题标注、反身性检查的要求不够稳定。
- Gemini 上部分输出把禁止线写得过硬，容易从显影滑向终局裁决。
- 原版可以攻击文章，但不总是先充分保护文章的生成结构。

典型表现：

article-04 上能抓住“功能性痛觉 -> 主体资格”的因果过渡过快，
但原版输出更倾向直接判定断层，而不是分层拆出候选生成元。

5.2. ccpe-system-lite

优点：

- ChatGPT/Codex 上最稳定。
- 五步法完整，同时增加结构压力测试、隐蔽前提、过度压缩风险、领域采样风险、反身性检验。
- 对文章先复原，再攻击，保留模型生成结构。
- 对候选生成元、修辞增强器、正交滤镜的区分较好。
- 对 RAW 数据与伪精确有明确边界。
- Markdown/report structure 最稳定。

问题：

- 有轻度模板化倾向。
- 原始显影的冷硬感被软化，部分输出更像高级模型审稿报告。
- 在 Gemini 上不总是比 kernel 更有杀伤力。

典型表现：

article-02 上，它没有直接接受“全封闭高架渠”作为终局真相，
而是拆出货币传导、资产负债表衰退、产业政策、外部市场约束等多个机制。

article-04 上，它把“AI Wellbeing Index”“63.8% 背离”等数值锚点标成待验证 RAW，
避免把文章内部材料当成已证实事实。

5.3. original-kernel-minimal-lite

优点：

- 最接近原始工作 kernel。
- 显影动作快，能直接抓底片噪点。
- Darkroom 与 do(x) 测试更有原版力道。
- 禁止线更锋利。
- 对强隐喻文本能保持概念强度。

问题：

- 稳定性略低于 ccpe-system-lite。
- 在 Gemini 上有时会把文章的高压隐喻进一步硬化。
- 对低隐喻、偏商业分析文本，可能不如 ccpe-system-lite 那样分层稳。
- 输出行动建议和反例边界略少。

典型表现：

article-03 上，ChatGPT/Codex 的 minimal-kernel 输出很好地保留了“现实误差 x 主体透镜 x 定义权”的核心算法，
并补出多条禁止线，说明 kernel 可以迁移到逻辑型文章。

article-04 上，Gemini 的 minimal-kernel 输出直接切中“语义马尔可夫毯不能自动转移为物理躯壳自保”。
这是本轮所有输出中最锋利的局部判断之一。

6. 关键问题回答

6.1. Which prompt variant performs best for Cognitive Imaging?

综合判断：

best production candidate: ccpe-system-lite
best original-kernel fidelity: original-kernel-minimal-lite
best regression reference: original-ccpe-2

如果只选一个用于当前 canonical 生产环境，应选 ccpe-system-lite，因为它在 ChatGPT/Codex 上稳定性最高，且能保留显影模型的主要纪律。

6.2. Which variant transfers best to ChatGPT/Codex?

ccpe-system-lite。

原因：

- 4 篇文章结构稳定。
- 不依赖 Gemini 式强风格补全。
- 能显式处理 RAW 数据不足、伪精确、过度压缩、反身性。
- 更适合 Codex/ChatGPT 作为可复用工作 prompt。

6.3. Which variant performs best on Gemini?

Gemini 上是分裂结论：

original-kernel-minimal-lite:
  best for sharpness and original Cognitive Imaging force

ccpe-system-lite:
  best for structured, safer, more auditable report output

如果目标是测试“原始 kernel 是否还活着”，Gemini 上 original-kernel-minimal-lite 表现最好。

如果目标是生成可交付评审报告，Gemini 上 ccpe-system-lite 更稳。

6.4. Does original-kernel-minimal-lite outperform the full Lite rewrite?

不完全。

结论：

It outperforms in kernel force.
It does not outperform in production stability.

original-kernel-minimal-lite 在锋利度、暗房感、禁止线强度上胜出；但 ccpe-system-lite 在 ChatGPT/Codex 的结构稳定、边界标注、RAW 数据纪律、输出可交付性上胜出。

6.5. Does CCPE System migration preserve the original Cognitive Imaging review kernel?

是，迁移保留了核心 kernel，但改变了行为重心。

保留项：

- 五步法仍稳定存在。
- 显影不是普通摘要或编辑建议。
- 能抓预测误差、隐蔽前提、生成元和禁止线。
- 能处理强隐喻、商业结构、逻辑论证、价值哲学四类文本。

改变项：

- 从“冷硬显影判词”转向“可审计模型评审报告”。
- 更强调 RAW 数据、候选生成元、过度压缩风险。
- 更少用极端终局判词。
- 输出更稳，但部分原始风格强度下降。

因此，CCPE migration 是 preservation with moderation，不是 kernel regression。

6.6. Does Cognitive Imaging need environment-specific production prompts?

建议需要，但不是三套完全不同的 prompt。

推荐：

ChatGPT/Codex production:
  ccpe-system-lite

Gemini production:
  ccpe-system-lite with optional original-kernel sharpening rules

Regression / flavor preservation:
  original-kernel-minimal-lite

Historical reference:
  original-ccpe-2

环境差异：

ChatGPT/Codex:
  benefits from explicit structure, RAW discipline, and pressure-test sections.

Gemini:
  can amplify original style and hard filters,
  but needs guardrails against over-hardening and terminal verdicts.

6.7. What should change in CCPE Forge migration rules?

建议新增或强化 5 条迁移规则：

1. Lite migration must preserve method pressure, not only output labels.
   保留 Capture/Darkroom/Enlarger/Exposure/Development 名称不够，
   还要保留“先复原，再攻击；先底片，再滤镜；先候选生成元，再定影”的操作压力。

2. Strong original kernels need paired evaluation:
   production stability score + kernel force score.
   不能只问新版是否更规范，也要问它是否把原始暗房力度磨平。

3. Add explicit filter/generator discipline.
   正交滤镜不是生成元；修辞增强器不是事实；候选生成元必须能被 do(x) 测试。

4. Add RAW-data adequacy and false-precision checks to migrated Lite prompts.
   尤其面对文章内部数字、实验名、指数、百分比时，评审必须标注其来源状态。

5. Preserve one minimal-kernel variant as regression reference before canonical promotion.
   对认知显影这类成熟 prompt，不应只保留 full rewrite；
   minimal-kernel 版本能暴露迁移是否过度驯化。

7. 决策建议

当前不建议替换 agents/lite/cognitive-imaging-practitioner.prompt.md。

建议后续处理：

1. 保留 current canonical Lite。
2. 将 ccpe-system-lite 视为 ChatGPT/Codex 生产候选。
3. 将 original-kernel-minimal-lite 视为 kernel regression reference。
4. 在最终汇总报告中把巨人认知与认知显影一起比较，再决定是否推广“minimal-kernel + production-lite”双轨迁移规则。
5. 暂不创建 Skill / Agent Spec / Runtime。
6. 暂不更新 Model Index。

8. 验证记录

chatgpt_cognitive_imaging_count: 12
gemini_cognitive_imaging_count: 12
report_created: reports/cognitive-imaging-regression-report.md
giant_cognition_report_still_exists: checked in final verification

9. Final Judgment

label: environment-specific winner

summary:
  ccpe-system-lite wins as the safest ChatGPT/Codex production prompt.
  original-kernel-minimal-lite wins as the strongest kernel-fidelity probe,
  especially on Gemini.
  original-ccpe-2 remains valuable as regression reference, not production default.

canonical_action:
  no promotion yet
  no replacement yet
  wait for combined report after user reads both individual reports