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# 1
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这儿有一份交接文档，你先阅读：`C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02/HANDOFF-COGNITIVE-IMAGING.md`
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认知显影的12个结果也出来了。
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* 认知显影-`original-kernel-minimal-lite`,C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影kernel评审`
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* 认知显影Lite，`C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影Lite评审`
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* 认知显影原版，`C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影原版评审`
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请你做认知显影的ChatGPT测试，然后出认知显影的报告。
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我两个报告都看完后，再要求你出汇总结果报告。
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已完成认知显影的 ChatGPT/Codex 测试和单项报告。
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生成内容：
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- 12 个 ChatGPT/Codex 结果文件：`C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\chatgpt\cognitive-imaging__*.result.md`
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- 认知显影单项报告：[cognitive-imaging-regression-report.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02/reports/cognitive-imaging-regression-report.md)
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核验结果：
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- `chatgpt_cognitive_imaging_count = 12`
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- `gemini_cognitive_imaging_count = 12`
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- 认知显影报告存在
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- 巨人认知报告仍存在
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报告结论简要：ChatGPT/Codex 生产候选更偏向 `ccpe-system-lite`；`original-kernel-minimal-lite` 更适合作为原始 kernel 力度回归参照，尤其在 Gemini 上锋利度更强。没有写最终汇总报告，也没有替换 canonical Lite、更新 Model Index、创建 Agent/Skill/Runtime。
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# 2
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我两个报告都看完了。
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我提一下背景：
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* 升级认知显影Lite，实质跑了4次 A/B测试，在第三次时发现原System丢失了太多CCPE的内容，效果很差，于是先改CCPE System，然后重新生成Lite版，这个版的测试结果已经超越了原版，即使在Gemini LLM下。然后发现还有改进空间，于是又做了一次调整。
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* 升级巨人认知Lite，实质只跑了2次 A/B 测试，第二次（也就是现在的Lite版）出来后，发现还是不如原版。于是暂停优化，进入了当前的回归测试。
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从目前测试结果可知：
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* CCPE2.0框架的原版本身存在优化空间，这个可以通过迭代进行改进。
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* 但是考虑到性价比的话，直接使用`original-kernel-minimal-lite`可以做到短期的ROI最高。
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从此推出：
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* 先做`original-kernel-minimal-lite`版，快速完成迁移/升级工作。这样我的负荷和你的负荷都比较低。尤其是我的，认知显影的四次 A/B 测试，我前后花了三个小时，除了在Gemini上操作，主要精力在检查比对多份结果的差异上。按照这样的方式，短期内我没法有效升级后续智能体。
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* 将来有时间再像认知显影这样逐步精修到Lite版。
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你对以上的结论是否认同？
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若不同意，请提出你的看法。
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若同意，请整理一个后续优化的清单，比如巨人认知回归到`original-kernel-minimal-lite`，保留认知显影Lite，将结论更新到CCPE System相应的文档里等等。
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我认同你的结论，但加一个限定：`original-kernel-minimal-lite` 应该作为**默认短期迁移路线**，不是最终形态。也就是先保 kernel、先跑通迁移、先降低人工评测成本；只有高价值或高频使用的 Agent，再进入认知显影那种多轮精修路线。
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这个判断和两份报告是一致的：认知显影已经证明“精修 Lite”能超过原版，但成本高；巨人认知证明“直接重写 Lite”可能低于原版，而 `original-kernel-minimal-lite` 的 ROI 更高。
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**后续清单**
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1. 巨人认知：回归到 `original-kernel-minimal-lite` 作为当前生产 Lite 候选。保留现有 Lite，不删除，标记为 refinement candidate / paused version。
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2. 认知显影：保留当前 canonical Lite，不回滚。它是“精修成功样本”，用于定义未来高价值 Agent 的深度优化标准。
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3. 写最终汇总报告：把巨人认知与认知显影放在一起，形成正式结论：`minimal-kernel first, refined-lite later`。
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4. 更新 CCPE System 迁移规则：加入两条路线：
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- Fast Migration Lane：原版 CCPE2.0 -> `original-kernel-minimal-lite` -> 低成本回归测试 -> canonical temporary Lite。
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- Refinement Lane：高价值 Agent 才进入多轮 A/B、prompt hardening、环境差异测试。
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5. 更新 Forge 相关文档：
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- `ccpe-protocol/ccpe-migration-policy.md`
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- `ccpe-protocol/ccpe-quality-rubric.md`
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- `.codex/skills/ccpe-forge/references/refactor-mode.md`
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- `.codex/skills/ccpe-forge/references/depth-vs-automation-rules.md`
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- 必要时补充 Lite template 的 migration note。
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6. 增加新的评估规则：
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- Lite Kernel Fidelity 必须单独评分。
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- Production Stability 与 Kernel Force 分开评分。
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- 如果 full Lite rewrite 输给 original 或 minimal-kernel，不继续硬改，先回退 minimal-kernel。
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- 多轮 A/B 只给高价值 Agent 使用。
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7. 后续迁移批处理策略：
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- 每个旧 Agent 先产出 `original-kernel-minimal-lite`。
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- 只做 1 轮小样本回归，不做 4 轮深测。
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- 通过则暂时 canonical。
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- 失败才进入精修或暂停。
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8. Model Index / Model Card：
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- 如果只是替换巨人认知 Lite prompt，而模型定义没变，不需要新建 Model Card。
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- 需要同步 `model-usage-map.md` / `extraction-log.md` 记录当前生产 prompt 版本变化。
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- 不拆新模型，不新增 Skill / Runtime。
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我的建议是下一步先做“最终汇总报告 + 迁移政策更新”，然后再动巨人认知 canonical prompt。这样策略先定住，后续批量升级不会再靠临场判断。
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# 3
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同意先做“最终汇总报告 + 迁移政策更新”。
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已完成“最终汇总报告 + 迁移政策更新”。
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新增报告：
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- [lite-migration-strategy-summary-report.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02/reports/lite-migration-strategy-summary-report.md)
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更新的制度文件：
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- [ccpe-migration-policy.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/ccpe-protocol/ccpe-migration-policy.md)
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- [ccpe-quality-rubric.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/ccpe-protocol/ccpe-quality-rubric.md)
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- [SKILL.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/.codex/skills/ccpe-forge/SKILL.md)
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- [refactor-mode.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/.codex/skills/ccpe-forge/references/refactor-mode.md)
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落地的核心规则是：`original-kernel-minimal-lite first, refined-lite later`。文档里已经加入 `Fast Migration Lane`、`Refinement Lane`、`Kernel Force`、`Production Stability`、A/B 成本规则，以及 mature CCPE 2.0 单 Agent 先保留原工作内核的迁移策略。
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核验过：上述 5 个目标文件都存在，并且都能检索到 `original-kernel-minimal-lite`、`Fast Migration Lane`、`Refinement Lane`、`Kernel Force`、`Production Stability`。工作区仍有此前已有的 canonical prompt / Model Index 等改动，我没有在这一步处理它们。
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# 4
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现在调整巨人认知 canonical prompt
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已调整巨人认知 canonical prompt：
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[giant-cognition.prompt.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/agents/lite/giant-cognition.prompt.md)
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处理内容：
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- 用回归胜出的 `original-kernel-minimal-lite` 替换当前 canonical Lite 内容。
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- front matter 调整为 canonical 语义：
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- `variant_type: original-kernel-minimal-lite`
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- `version: 0.3`
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- `updated: 2026-06-03`
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- `status: active`
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- 去掉“回归测试用 / 不是 canonical 替换稿”等措辞。
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- 保留原始 CCPE 2.0 kernel、`GL0-GL4`、意图/反思双循环、思想考古优先规则，以及平台边界和 CoT 披露修复。
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验证：
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- canonical 文件存在。
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- 已包含 `variant_type: original-kernel-minimal-lite`。
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- 已包含 `## Original Kernel`。
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- 未残留 `regression-test` / `variant_version` / “不是 canonical” 等回归稿措辞。
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我没有在这一步提升巨人认知 Model Card / Model Index 的状态；当前 model-index 相关文件仍然是工作区里已有的 dirty 状态，未把这次 prompt 调整扩大成模型促活。
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# 5
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我看了巨人的`Original Kernel`部分，是和我们测试时一致的，也和原版CCPE一致。
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我在其他会话中，让Codex读取你调整的制度文件，然后升级张辽，它做的是将原版CCPE翻译了一遍，并提出了简短升级报告：
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[zhang-liao-original-kernel-minimal-lite-upgrade-report.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/upgraded/zhang-liao-original-kernel-minimal-lite-upgrade-report.md:1)
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这样的改动，意味着我必须又得开始调教（A/B）测试。我担心存在前面巨人的类似错误，忽略了思想考古，或者不能理解里面部分概念的用意，而导致信息失真。
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我现有的智能体（CCPE框架）不论对错，首先都是在生产环境中跑了的，也都做过一些优化。
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需要你判断下哪种更合理：
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* 是直接包原版
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* 还是用升级`张辽`的方式，进行翻译。
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我判断：**短期迁移应直接包原版，不应采用张辽这次“翻译/重写式升级”。**
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张辽这份稿件不是严格意义的 `original-kernel-minimal-lite`。它没有保留 `## Original Kernel` 原文区，而是把原版 CCPE 2.0 重新组织、翻译、去重、改写成新的 CCPE-Lite。这样会带来你担心的问题：每个 Agent 都需要重新 A/B，因为原始生产 kernel 已经被改写了，哪怕报告说“保留了核心元素”，也无法保证行为等价。
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更合理的 Fast Migration 应该是：
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```text
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front matter
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+ Minimal Lite Wrapper / Override Rules
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+ ## Original Kernel
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+ 原版 CCPE 2.0 原文逐字保留
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允许改的只有 wrapper / override：
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```text
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- 平台边界：不能假装联网。
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- Source Policy：用户提供的检索材料是材料，不是自动真理。
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- CoT 修复：不得输出隐藏 chain-of-thought。
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- 输出验证纪律：报告结构、关键检查、失败边界。
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```
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不应该在 Fast Migration Lane 中做：
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```text
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- 翻译原文。
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- 去重原文。
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- 重排原文层级。
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- 把旧概念换成新概念。
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- 把原版 workflow 改写成新的 CCPE System workflow。
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所以张辽当前稿件应降级为：
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```text
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refined-lite candidate / rewritten-lite draft
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不应作为 `original-kernel-minimal-lite` 生产候选。真正的张辽 minimal-kernel 版本应重新做：保留原版 `张辽1.1.md` 原文，前面加 minimal wrapper 和少量高优先级覆盖规则即可。
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这也说明我们刚更新的制度文件还不够硬，需要再补一条更明确的规则：**Original Kernel Means Verbatim Kernel**。也就是 `original-kernel-minimal-lite` 中的 Original Kernel 必须逐字保留原文；任何翻译、压缩、去重、改写都自动进入 Refinement Lane，而不是 Fast Migration Lane。
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# 6
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我们当前会话马上超出context了，为了避免信息损失，需要你整理一个交接文档。
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我在新会话中继续处理对CCPE System的优化。
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交接文档已整理完成：
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[HANDOFF-CCPE-SYSTEM-OPTIMIZATION-2026-06-03.md](C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/analysis/HANDOFF-CCPE-SYSTEM-OPTIMIZATION-2026-06-03.md)
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我已验证：
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- 文件存在。
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- 包含 `Original Kernel Means Verbatim Kernel`、`Fast Migration Lane`、`Refinement Lane`、张辽风险、巨人认知 canonical 状态、当前 git dirty 状态和新会话建议启动语。
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- 文档共 281 行。
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新会话建议你直接发：
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请阅读：
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C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\HANDOFF-CCPE-SYSTEM-OPTIMIZATION-2026-06-03.md
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然后先修 CCPE System 制度文件，加入 Original Kernel Means Verbatim Kernel。
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之后重新处理张辽，生成真正的 original-kernel-minimal-lite。
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