58 KiB

Raw Blame History

1

gpt5.5有多少上下文？

GPT-5.5 的上下文要看你在哪用：

OpenAI API gpt-5.5 / gpt-5.5-pro：1,050,000 tokens，最大输出 128,000 tokens。来源：OpenAI API models、model compare
Codex 里的 GPT-5.5：OpenAI 发布页写的是 400K context window。来源：Introducing GPT-5.5
ChatGPT 里手动选 GPT-5.5 Thinking：
- Pro：400K，即 272K input + 128K output
- 其他付费档：256K，即 128K input + 128K output
- Instant：Free 16K，Plus/Business 32K，Pro/Enterprise 128K。来源：OpenAI Help Center

所以如果你问的是 API：答案是 105 万 token。如果问的是 Codex 当前这种编码环境：通常按 400K 看。

2

刚刚写错了，素材一般不超过20万字。

如果我想完成一篇文章的撰写：

系统提示词（web上的单智能体或者Codex的Skill）大约有15000汉字
文章素材，大约有200000汉字
提纲约有7000字
一般情况下输出的文章有10000~30000万汉字

这个之前都是在Gemini中做的。如果我迁移到ChatGPT中：

现在在Web上ChatGPT的GPT中有限制，系统提示词只允许8000字；在Codex中能完成么？

或者我还是在Web上的，只是不创建GPT，直接将Agent的提示作为系统提示词，在第一个回合就放进去？

你有什么好的思路？

可以迁移，但我不建议照搬 Gemini 的“一口气塞完整提示词+完整素材+完整提纲+要求一次出全文”模式。

按你修正后的量级估算：

系统/Agent 提示：约 1.5 万汉字
素材：不超过 20 万汉字
提纲：约 7000 字
输出：我理解你大概率是 1 万到 3 万汉字；如果真是“10000~30000 万汉字”，那任何 ChatGPT/Codex 单次都不现实

上下文上，Codex 更适合。 OpenAI 当前公开说 GPT-5.5 在 Codex 里是 400K context window；ChatGPT Web 里手动选 GPT-5.5 Thinking，Pro 是 400K，即 272K input + 128K output，其他付费档是 256K，即 128K input + 128K output。来源：GPT-5.5 发布页、ChatGPT GPT-5.5 帮助页。

你的任务如果按中文粗略 1 汉字约 1 token 估，输入大约：

15000 + 200000 + 7000 = 222000 字级别，再加过程指令、引用、思考余量、章节草稿，很容易接近或超过 ChatGPT 非 Pro 的 128K input。ChatGPT Pro Thinking 理论上能装下，Codex 也能装下；但工程上仍然不该每轮全塞。

我的建议：

首选：用 Codex 做写作流水线。

把 1.5 万字 Agent 提示做成一个本地 Skill 或项目内写作规程文件；把素材、提纲放成 Markdown/文本文件。然后让 Codex 分阶段处理：

素材清洗和分块：按主题、章节、来源切分，不是机械等长切。
生成素材索引：每块提炼要点、证据、可引用原文、适用章节。
对齐提纲：把 20 万字素材映射到 7000 字提纲的每个章节。
分章写作：每次只喂当前章节相关素材、全局风格规则、章节目标。
合并全文：统一术语、口吻、结构、重复内容、转场。
最终审校：按你的 1.5 万字规程检查一遍。

这种做法比单轮长上下文更稳，因为 Codex 可以读写本地文件、保留中间产物、反复校验，而且不会把每次交互都变成 20 万字上下文重放。

次选：ChatGPT Web，不创建 GPT，首轮放 Agent 提示。

可以做，但要注意：Web 上你不能真正把那段变成系统提示词。你只能在第一轮说“以下是本项目写作规程，请在本对话中始终遵守”。这在实践中可用，但弱于系统提示词，长对话后也更容易漂移。优点是方便、适合交互改稿；缺点是提示词占上下文、文件处理和中间版本管理没 Codex 稳。

不推荐：Custom GPT 承载完整 1.5 万字规程。

如果 GPT Builder 指令确实卡 8000 字，你会被迫压缩规则。可以把核心行为放 GPT Instructions，把完整规程作为知识文件上传，但“知识文件”不是系统指令，执行优先级和稳定性都不如直接规程。

我的实际迁移方案会是：

Codex 作为主生产环境：负责吃完整素材、执行长流程、生成初稿/终稿文件。
ChatGPT Web 作为编辑台：拿某一章、某个段落、某个版本做风格微调、标题方案、读者视角反馈。
把 1.5 万字 Agent 提示改造成“分层规程”：核心不可违背规则压到 2000~4000 字；详细规则放 Skill/文件；每个阶段只加载相关部分。
不要追求一次输出全文：让模型先产章节草稿，再合并统一。长文质量通常比单次大吐出更好。

结论：能在 Codex 中完成，而且 Codex 比 Web GPT 更适合你的这个体量。 Web 上直接把 Agent 提示放第一轮也能用，但我会把它定位为轻量方案，不作为 20 万字素材长文生产的主流程。

3

一、我的背景

从信息化到智慧化的跨越者：拥有 25 年以上的系统开发经验与 20 年以上的项目管理经验（PMP/CMMI）精通信息化、智能化架构体系，深谙软件工程规范、PMP 和 CMMI 体系。过去三年，完成了从“处理确定性（信息化）”到“处理不确定性（智慧化/认知科学）”的深层跃迁。
AI 传教士与思想深渊的守夜人：积累了近 1000 页的 PPT，写了近百万字的深度文章（《强哥语录 / Sayings》）。精通将工程思维与认知科学结合（如 HiFi Agent Studio 的创立）。
高能核电站：日常在“深渊”中与数十个深度智能体（如“思想考古家”、“张辽”等魔鬼代言人）进行高强度的逻辑博弈。产出的思想矿石密度极高、极其硬核。

二、我的日常工作

主要是深度思考与深度创作，包括认知科学方面的文章，智能化开发的方法论，及一些智能化项目的方案

三、我的深度创作工作流程

过去我搭建了CCPE（智核提示工程，Cognitive Core Prompt Engineering），然后基于CCPE打造了智核工程师智能体，作为打造新智能体的锤子，利用智核工程师基于CCPE打造了近百个单智能体。
创作过程：
- 讨论观点。
  - 当我发现问题、产生观点后，会与芒格之魂、外骨骼导师、思想考古等等Agent讨论，若发现信息不足，还会发起一个或多个Deep Research调查。
  - 这些报告、调查统称为观点的素材。
- 确立提纲。
  - 不是所有的观点都会进入提纲阶段。
  - 我有不同的文章风格的主笔Agent，当我确定观点后，会调用不同主笔，塞给它观点的素材，我整理的文章思路，及过往的关联文章等，它会出一稿提纲。
  - 评审提纲。我会检查提纲，同时会调用张辽（红队），认知显影，巨人认知，认知棱镜等同时来评审文章。我汇总问题，提出解决思路，要求主笔修订提纲。一般这个阶段耗时最多，提纲会反复修改6、7版。
- 撰写正文。
  - 确定提纲后，开始进入正文的撰写。一般分为两种：
    - 普通式，每次输出一章。我确定没问题，再出下一章。
    - 深潜式，提纲会细化到小节，每次出一个小节，同时输出正文前会有个CoT的要求。
- 润色正文。对文章进行修饰，这个环节较少了。
- 生成附录。若文章跨度大，内容深，概念/隐喻多，会生成一个附录作为脚手架。到这里文章撰写工作就结束了。
模型提炼，分为主动式和被动式两种：
- 主动式：文章在撰写的时候，本身就是按照模型去写的，比如认知显影，巨人认知，认知棱镜这些智能体的模型部分都来自于我的不同文章，这个文章写完我就会主动开始提炼，这个会留存正式的模型文档；
- 被动式：有时候引用过往的文章有些多，会让AI临时提炼模型；这个有些模型文档留存下来了，有些丢掉了。
打造智能体。大部分模型，都利用智核工程师智能体打造成了新的智能体。

四、知识管理体系

我有一套知识管理体系，基于Obsidian/VS code，记录了我的整个思考/创作，及智能体打造、交流过程。
利用Obsidian跨平台及同步机制，现在保证了在四套OS上都可以同步并访问笔记，IOS，Android，Windows和Linux；而编辑的话，主力是用VS Code;
主要文件夹/目录：
- Diary，记录每天的临时想法，文件为每天一个；现在也会用OpenClaw来生成，我打通了IM，可以用手机发语音，OpenClaw里有个Agent专门帮做临时日志的记录。
- Discussion，讨论，我将与AI或者Agent的讨论全部记录了下来。其中主要包括了：
  - 规则提炼，专门的模型提炼讨论过程记录，主要利用建模者委员会（我打造的一套由6个智能体协作的机制）
  - 凝结咒语，打造或升级改造智能体的讨论过程
  - 思路整理，日常问题探讨过程记录
  - 文章讨论，从文章的观点到文章生成的全部讨论过程，包括过程产物，比如多版本的提纲，为了支撑观点的Deep Research或者其他智能体的报告等
  - 还有一些记录专用智能体的讨论目录，都是以智能体或者委员会的名字命名，比如思想审判庭，对文章进行审判的多智能体协作机制；知行合一，我的知行合一智能体的评审过程和报告等。
- Prompts，记录了智能体提示词的成品
- Rules，记录所有规则或者模型的文章，比如巨人认知模型，我的不同文章风格蓝图规则等等
- Sayings，记录所有正式的文章，目前按照年份建立文件夹，文件名是日期+文章标题。最近两年有百万字，200+篇文章

正式文章的Metadata

只有Sayings下的正式文章都有Metadata，形如：

---
layout:     post 
title:      "智识蒸馏与对赌深渊"
subtitle:   "AI 认知服务商的重构与可信交付的深水区"
date:       2026-05-19 10:10:00
author:     "Wantsong"
keywords: "AI 认知服务商 (Cognitive Service Providers), 可信交付 (Credible Delivery), 认知蒸馏 (Cognitive Distillation), 双离合榨取 (Dual-Clutch Extraction), 数字缝合线 (Digital Suture), 推理效率比 (Inference Efficiency Ratio, IER), 期权跨式套利 (Option Straddle Arbitrage), 风险兜底人 (Risk Underwriter)"
description: "本文是一篇高屋建瓴且极具工业质感的未来主义商业技术檄文。文章冷酷地宣告了传统应用软件“交付契约”与 SaaS 席位制在概率机器冲击下的必然死亡，深度剖析了企业在跨越波兰尼悖论时所面临的“成功垃圾”与“审计疲劳”双重深渊。以此为始，文章全景式地构建了新物种“AI 认知服务商”的物理重器：通过 DSPy 编译器实现认知蒸馏降熵，利用隐性遥测与贝叶斯真理血清完成暗知识的“双离合榨取”，并用带背压的数字缝合线非侵入式地共生于遗留系统。在本体层，文章引入表征工程与多智能体拓扑建立幻觉防波堤，并给出了决定生死的 Break-Even 容错数学铁律。最终，服务商通过推理效率比（IER）控制算力黑洞，以“基础订阅+结果分成”的期权跨式套利模型及有限责任兜底，全面升维微观数据主权，加冕为硅基纪元中至高无上的风险兜底人。"
params:
  published: true
tags: ["Original","SpeculativeWriting","CognitiveScience","EconomicBehavior","DigitalEthics"]
image: "https://imgs.wantsong.life/YbM1tKSGnB.jpg"
categories: 
  - "THINKING"
  - "SocialTech"
---
...

在Notes/Rules/下有个Sayings分类标签整理规则，记录了如何对文章进行分类，设置标签
在Prompts/CCPE/下有萧何智能体，输入提纲或者正文，它使用Sayings分类标签整理规则输出关键词、描述、分类、标签及插图提示词这些Metadata。

五、CCPE System

昨天刚刚在Codex下将CCPE升级成CCPE System。过程参见这个总结：


  **一、CCPE 2.0 是什么**

  CCPE 2.0 本质上是一套“上下文协议工程”的方法。

  它不是普通意义上的提示词优化，也不是单纯把一个 Agent 写得更长、更完整。它真正处理的问题是：当一个 AI 角色、一个认知模型、一个工作流、一个工具调用规则、一个输出格式和一个协作场景混在同一个提示词里时，我们如何把它们拆开、命名、管理、复用，并且还能保持原来的思想强度。

  在 CCPE 2.0 中，一个成熟的智能体通常不是单层结构，而是由多个层次共同构成：

  - 角色：它是谁，承担什么职责。
  - 模型：它用什么认知结构理解世界。
  - 方法：它如何执行分析、判断、生成或审查。
  - 运行方式：它在哪里运行，是否需要工具、状态、协作、权限和恢复机制。

  所以，CCPE 2.0 的核心不是“写一个更强的 prompt”，而是把 prompt 背后的认知结构工程化。

  **二、从 Web 交流到“四层拆分”的建议**

  一开始，我在 Web 中和你讨论已有 Agent 的升级时，给出的建议是：把一个复杂智能体拆成几个不同层次。

  典型拆分是：

    ```text
    CCPE-Lite
    CCPE-Agent
    CCPE-Skill
    CCPE-Runtime
    ```

  后来又补充了 Model Card 和 Model Index：

    ```text
    Model Card
    Model Index
    ```

  这个拆分有一个初始直觉：如果一个旧 Agent 里同时包含角色、方法、模型、流程，那就应该把它们拆开。

  例如“认知显影者”不是一个简单角色。它至少包含：

    ```text
    认知显影者 = 专家角色
    + 认知显影模型
    + 五步显影流程
    + 严厉审查风格
    + 输出报告结构
    + 未来可能进入文章评审委员会
    ```

  如果只把它当成一个 prompt，就不利于复用；如果直接升级成完整 Runtime，又会过度工程化。

  所以最初的建议是：把它拆成四层，分别治理。

  但这只是第一阶段的理解。

  **三、在 Codex 中修复 CCPE System 后，我们发现了关键问题**

  当我们真正进入 Codex，把 CCPE System 当成一个工程系统来检查、修复，并拿“认知显影”作为测试案例时，出现了一个重要转折：

  不是所有成熟智能体都需要被拆成四层。

  这个判断来自实际测试。

  认知显影者原版 1.1 已经在你的真实使用中运行过上百次，风格稳定、方法稳定、效果稳定。我们把它改造成 Lite 后，经历了多轮测试：

  - 原 1.1 保留了强烈的结构显影能力，但有时更像忠实复原和高强度解释。
  - 早期 Lite 版本开始能发现文章中的真实裂缝，但一度出现过度批判、隐喻误判、输出结构不稳的问题。
  - 后续版本逐步补上了关键规则：先复原，再审查；区分结构性隐喻和因果生成元；不把非标准自动等于高质量；必须检查时间约束、信噪比、领域采样和反身性。
  - Lite 1.1.1 的测试结果说明：它既保留了原版的严厉语气和显影流程，又提升了对文本自身裂缝的识别能力。

  这时我们意识到：真正需要先判断的不是“这个智能体能不能拆”，而是“它到底在哪里使用”。

  于是，CCPE System 增加了一个关键前置动作：

    ```text
    Scenario Probe / 场景探查
    ```

  也就是在拆分、升级、创建之前，先问：

    ```text
    这个 Agent 现在在哪里运行？
    是在 Web / GPT / Gemini / Claude 中作为单智能体使用吗？
    用户是否手动传递上下文？
    是否需要 Codex 自动调用？
    是否需要多个 Agent 协作？
    是否需要状态、调度、权限、恢复和归档？
    ```

  这个规则改变了整个升级策略。

  **四、不是所有工作都需要自动化**

  这次最大的修正之一，是我们重新确认了：

  深度思考型智能体，不应该默认走向自动化。

  认知显影者这种 Agent 的价值，不在于“自动跑完流程”，而在于它能像一个高强度专家一样，对观点、文章、模型进行结构性审查。

  它的工作高度依赖人类判断：

  - 人类决定输入什么材料。
  - 人类判断它指出的问题是否成立。
  - 人类决定是否修改文章或模型。
  - 人类决定是否进入下一轮显影。

  因此，它目前最适合的生产形态不是 Runtime，也不是 Skill，而是：

    ```text
    CCPE-Lite + Model Card
    ```

  Lite 是生产形态，用于 Web / Gemini / GPT / Claude 里的单智能体专家使用。

  Model Card 是模型档案，用来保存“认知显影”这个认知模型本身。

  Skill 暂缓，因为目前还不需要 Codex 自动调用它。

  Agent Spec 暂缓，因为它还没有正式进入稳定委员会工作流。

  Runtime 暂缓，因为文章评审委员会要等其他 5-6 个 Agent 都升级后再统一设计。

  这个结论很重要：

    ```text
    四层结构不是每次都要全部实现。
    四层结构是判断框架，不是交付清单。
    ```

  **五、我们基于使用场景重新定义了要做的内容**

  最终，我们为成熟智能体形成了一个更准确的判断：

    ```text
    成熟单智能体专家 Prompt
    默认保留 Lite
    如果内含稳定模型，则提取 Model Card
    只有在出现明确场景需求时，才继续升级 Skill / Agent / Runtime
    ```

  具体到认知显影：

    ```text
    当前交付：
    - agents/lite/cognitive-imaging-practitioner.prompt.md
    - model-cards/intermediate/cognitive-imaging-model.md

    暂缓交付：
    - cognitive-imaging.skill.md
    - cognitive-imaging-practitioner.agent.md
    - article-review-committee.runtime.md
    ```

  这意味着 CCPE System 不再机械地把所有东西拆完，而是根据使用场景决定拆到哪一层。

  这是从“结构正确”走向“工程正确”。

  **六、最后，CCPE System 是什么**

  经过这次修复后，CCPE System 可以被重新定义为：

    ```text
    CCPE System 是一个用于创建、审计、拆分、升级和维护 AI 认知资产的上下文协议工程系统。
    ```

  它管理的不是普通文件，而是一组可复用的认知基础设施：

    ```text
    Prompt Card
    Agent Spec
    Skill
    Runtime
    Model Card
    Model Index
    ```

  它的核心能力不是“生成提示词”，而是判断：

    ```text
    这是一个角色，还是一个模型？
    这是一个方法，还是一个工作流？
    这是一个单智能体专家，还是委员会成员？
    这是深度思考任务，还是自动化任务？
    这是应该保留为 Lite，还是应该升级为 Skill / Agent / Runtime？
    ```

  这次工作之后，CCPE System 的关键原则变得更清楚：

    ```text
    先分类，再创建。
    先场景探查，再拆分。
    保留成熟 Lite 的生产价值。
    稳定模型进入 Model Card。
    可复用方法在需要时进入 Skill。
    稳定职责在需要时进入 Agent。
    多阶段协作在需要时进入 Runtime。
    深度认知任务默认保留人类决策门。
    不要为了工程化而破坏原始思想的锋利度。
    ```

  所以，CCPE System 最终不是一个“Prompt 管理工具”。

  它更像是一个认知资产工程系统。

  它把你长期创造出来的智能体、文章模型、思考方法、评审流程，从一次性的对话经验，变成可以被命名、测试、版本化、迁移、组合和长期维护的知识基础设施。

ccpe-system项目的目录在C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\，你可以按需取文档查阅。

六、我的其他环境

我有自己的Linux服务器，部署了Dify，SearXNG，Gitea等等一系列服务。Dify上部署了一些单体智能体。我有自己的其他机器，部署了Claude Code和OpenClaw。OpenClaw做开发的时候调Claude Code，专业工作调Dify上的Agent，其他简单自动化自己做。之前的文章大多在Gemini上部署Web Agent，手工传递上下文来完成。

七、我的问题

按照前面你的建议，将我的工作环境迁移到Codex下。我发现了一些问题：

CCPE System是我打造智能体的工作台，我应该创建一个新的项目来做我的知识加工么？
CCPE System的原材料其实来自于我的知识体系，不论是现在待升级的单智能体，还是未来打造的新的，很多都从我的知识体系里取，知识体系如何更好共享给CCPE System。
CCPE System的Model Card、Model Index，是从智能体或者文章里抽取Model，这个其实很多时候在知识加工流程里也需要，能共享是最好的。
CCPE System只是打造Agent、Skill的工作台，这些Agent/Skill（比如已打造的认知显影，将来打造的张辽等等），如何能更好的服务于我的工作流程。
因为Codex现在手机上可以同步，我可以不用龙虾（OpenClaw）而用ChatGPT APP完成临时思路想法的记录。那么不考虑Obsidian的情况，我的知识管理应该怎么搭建？

我觉得我们可以先确定下大致的思路，里面一些细节可以逐步澄清明晰。我不知道你是否可以访问CCPE System项目，是否需要我选中这个项目，或者我在CCPE System下开启新会话？

GPT

可以访问。这个会话里我已经确认 C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system 存在，并能读取 README.md / AGENTS.md。如果只是讨论架构，不需要你切到那个项目；如果下一步要持续改 CCPE 文件、建目录、写 Skill/Runtime，建议直接在 ccpe-system 项目下开新会话，路径和 Git 上下文会更干净。

我的第一判断：不要把 CCPE System 变成你的总知识库，也不要把文章创作全部塞进 CCPE System。

更合理的是三层：

1. Knowledge Vault / 知识源库
   存你的 Diary、Discussion、Rules、Prompts、Sayings、文章素材、历史提纲、模型来源。

2. CCPE System / 认知资产工程台
   只负责把知识源库里的东西加工成 Agent、Skill、Runtime、Model Card、Model Index。

3. Writing Workbench / 创作工作台
   负责具体文章生产：素材整理、提纲迭代、分章写作、评审、润色、Metadata、发布准备。

也就是说，CCPE System 是“造锤子的车间”，Writing Workbench 是“用锤子干活的工地”，Knowledge Vault 是“矿山和档案馆”。

你问的几个点，我会这样拆：

是否创建新项目做知识加工？
是。建议建一个独立项目，比如 knowledge-workbench、sayings-workbench 或 cognitive-workbench。它不替代 CCPE System，而是消费 CCPE System 产出的 Agent/Skill/Model Card。
知识体系如何共享给 CCPE System？
不建议把 Obsidian 全量复制进 CCPE System。应通过“引用 + 索引 + 摘要缓存”共享：CCPE System 读取知识库中的指定文件/目录，抽取模型时生成可追踪来源记录。知识源仍留在原知识库。
Model Card / Model Index 能否共享？
能，而且应该共享。我的建议是 CCPE System 继续作为 Model Card / Model Index 的权威仓库；知识加工项目调用它们，而不是另建一套重复模型库。
已打造的 Agent/Skill 如何服务工作流？
分两类：
CCPE-Lite 用于 Web/Gemini/Claude/ChatGPT 的人工交互；
Skill/Agent/Runtime 用于 Codex 中可重复执行的流程，比如文章评审、模型提炼、Metadata 生成、素材映射、分章写作。
如果不用 Obsidian，Codex/ChatGPT App 怎么做知识管理？
可以，但我不建议直接把 ChatGPT 对话当知识库。更稳的是：ChatGPT App 负责临时记录和初步整理，最后沉淀到文件系统中的 Markdown 仓库。Codex 最擅长的是对一组文件进行持续加工、重构、索引和产出。

我建议的第一阶段不是大迁移，而是建一个最小闭环：

输入：
- 一篇文章主题/想法
- 若干素材文件
- 一个目标风格或主笔 Agent
- 可选历史文章

流程：
1. Inbox 捕获临时想法
2. Material Pack 整理素材
3. Outline Pack 生成/评审提纲
4. Draft Pack 分章写正文
5. Review Pack 调用认知显影/张辽/巨人认知等评审
6. Publish Pack 生成 Metadata、摘要、标签、插图提示词
7. Model Mining Pack 判断是否提炼 Model Card

这里面 CCPE System 只承担两件事：
一是提供 认知显影、巨人认知、将来的 张辽 等认知资产；二是接收文章/Agent 中沉淀出来的新模型，升级 Model Card / Model Index。

我会推荐采用这个方向：

保留 ccpe-system 作为认知资产工程仓库
新建 writings / knowledge-workbench 作为文章生产仓库
知识源库保持独立
三者通过文件路径、索引清单、来源引用连接
不要急着合并成一个巨型仓库

如果你认可这个大方向，下一步我建议先只澄清一个问题：

你希望新的“知识加工/文章生产项目”主要服务哪一个闭环？

A. 文章创作闭环：从素材到提纲、正文、评审、发布。
B. 模型提炼闭环：从文章/讨论中提炼 Model Card、Agent、Skill。
C. 两者都要，但先做文章创作，模型提炼作为副产物。

我倾向 C，但第一版工程要按 A 来落地，否则一上来会过度工程化。

4

确认

这个划分，我觉得没有问题：CCPE System 是“造锤子的车间”，Writing Workbench 是“用锤子干活的工地”，Knowledge Vault 是“矿山和档案馆”。

新问题

这个消费的具体过程是什么？

Writing Workbench 它不替代 CCPE System，而是消费 CCPE System 产出的 Agent/Skill/Model Card

比如，我用CCPE System打造出来的认知显影，我在Writing Workbench项目怎么调用这个认知显影Skill？

面向谁的Model文档？

Model Card / Model Index 能否共享 ，在这个问题背后其实隐藏着面向谁的问题。

我在后文中放了一个APTC模型的文档，这个文档显然是面向用户/人的，而Model Card / Model Index我觉得应该是面向AI的，即AIO（oriented）。我现在Rules下的，我称之为模型的文档都与APTC模型类似，人看着方便，而AI不一定。所以，Model Card这些的共享，是不同Agent/AI用的时候的共享；而还需要一份“精良”的人阅读舒服的，就是我在Rules里放的这些。这个你怎么看？

所以答复这个 你希望新的“知识加工/文章生产项目”主要服务哪一个闭环？ 我的答案可能是D(也可以认为是A`)：

文章创作闭环：从素材到提纲、正文、评审、发布。
提炼模型的说明文案。

像APTC那样，原始文章是我的一篇随笔，我从中提炼出APTC的面向人的原始模型（基模），在不同场景还做了衍生的面向人的衍生模型，当搭建智能体时，这些模型（不论是基模、衍生模型）都做了面向AI的适配。

关于工作路径、工作Agent的问题

前面知识管理体系的主要文件夹中还有一个大块work/，只是work下记录的是工作讨论，工作成果，其中整理出来的规则、提示词等还是归档到了Rules和Prompts里。 work下是按照客户/项目的形式分类。起初没有这样放的的原因是，1里面比较乱，2有些内容非常敏感不能上网。

但是目前有个典型的，我有一个APTC模型，也是基于文章整理的，文章在Sayings里，模型放到Rules下，除了APTC基模，还衍生了不同行业领域场景的衍生品。

# **附录：APTC 信任转化漏斗模型（全域版）**

**模型名称：** APTC 信任转化漏斗模型 (High-Ticket Trust Conversion Model)

**模型定义：**
APTC 是一套专为**高客单价、高认知门槛、长决策周期**业务（如高端咨询、医美、教育、金融）设计的心理引导与商业转化模型。它将用户的购买决策过程解构为四个连续的心理防御突破阶段，旨在指导从“陌生流量”到“忠实客户”的全链路运营动作。

**适用范围：**

* **内容创作**：指导短视频脚本、公众号长文、白皮书的结构设计。
* **私域运营**：指导社群分享、朋友圈剧本的规划。
* **销售博弈**：指导 1v1 咨询、面诊、谈判的话术设计。
* **工具设计**：指导引流工具的交互逻辑。

---

## **A - Authority & Attention (权威锚定与注意力捕获)**

* **心理学原理**：在信息过载时代，用户只把有限的注意力分配给“可能解决我问题的人”。权威感是打破用户“认知屏蔽”的唯一利器。
* **核心目标**：在接触用户的最初几秒（公域）或第一眼（私域），迅速确立“专家/导师”的认知高地，解决“凭什么听你的”这一根本质疑。
* **适配蓝图动作**：
  * **身份架构 (Module 1)**：通过独特的头衔（如“身份架构师”）、差异化的世界观（如“密封舱理论”）建立势能。
  * **公域降维 (Module 2)**：发布“反常识”或“犀利点评”内容，用强烈的观点冲突捕获注意力。
* **关键指标**：完播率/阅读率（Attention）、账号涨粉率（Authority认同度）。

## **P - Pain & Problem (痛点狙击与场景唤醒)**

* **心理学原理**：人对“损失”的敏感度远高于“收益”（损失厌恶）。只有当用户意识到“现状不可忍受”或“潜在风险巨大”时，才会产生真正的行动力。
* **核心目标**：剥开表层需求，挖掘深层焦虑。不是制造恐慌，而是精准地描述出用户“想解决却无力解决”的具体场景，引发深度共鸣。
* **适配蓝图动作**：
  * **内容降维 (Module 2)**：制作“避坑指南”、“错误归因分析”类内容，指出用户过去的努力为什么无效。
  * **工具钩子 (Module 4)**：设计“体检/诊断工具”，让用户亲眼看到自己的“病灶”评分，量化痛点。
* **关键指标**：收藏/转发率（共鸣度）、工具使用率（痛点确认度）。

## **T - Trust & Testimony (信任培育与证据闭环)**

* **心理学原理**：高客单价决策的核心阻力是“信任成本”。用户需要大量的理性证据来对冲决策风险。信任 = 专业度 × 亲密度 / 自利心。
* **核心目标**：在一个相对封闭/可控的场域内（私域/长视频），通过高密度的价值输出和无可辩驳的事实证据，完成从“知道”到“信赖”的质变。
* **适配蓝图动作**：
  * **私域阵地 (Module 3)**：构建结构化知识库、展示真实案例（Before/After）、分享失败复盘、提供深度问答服务。
  * **IP人格 (Module 1)**：保持言行一致，敢于暴露真实性（甚至缺点），建立更深层的“人际信任”。
* **关键指标**：私域留存率、深度互动（长评/提问）、内容完读率。

## **C - Call-to-Action & Conversion (价值催化与临门一脚)**

* **心理学原理**：信任不等于购买。在最后环节，用户往往会产生“拖延心理”或“比价行为”。需要外部刺激（Scarcity/Urgency）来从“想要”变成“现在就要”。
* **核心目标**：设计低阻力的成交路径，利用博弈策略打消最后顾虑，锁定交易。
* **适配蓝图动作**：
  * **商业路径 (Module 4)**：设计“引流品->利润品”的阶梯、提供“无法拒绝的价值主张”（如超额赠品/服务承诺）。
  * **销售博弈 (Module 4)**：生成针对性的逼单话术，营造稀缺感（名额/时间限制），重塑价格锚点。
* **关键指标**：线索转化率、客单价 (AOV)、ROI。

基于这个APTC模型，我们开发了一个医美行业的销售Agent系统，现在由6个单智能体（原来CCPE只支持单智能体）构成，中间传递信息由信息化系统。我如果基于CCPE System将其重构成一个Agentic架构，这一套Agent+Skill，将来主要是在服务器上跑，而我本地只做少量测试就行。这种面向外部的Agent/Skill打造，是否应该与我现有的做个区分？

我建议你把这件事理解成 “设计资产”和“运行资产”分离。

一、Writing Workbench 怎么消费 CCPE System

认知显影这类东西在 Writing Workbench 里有三种消费方式：

方式 1：人工调用 Lite Prompt
适合：Web / ChatGPT / Gemini / Claude
做法：从 ccpe-system/agents/lite/... 复制或引用提示词，人工喂给模型。

方式 2：Codex Skill 包装调用
适合：Writing Workbench 内部自动触发
做法：在 Writing Workbench 里建一个轻量 Skill，Skill 本身不重新定义认知显影，只声明：
- 何时调用认知显影
- 输入什么文章/提纲/素材
- 去 ccpe-system 读取哪个 canonical prompt / model card
- 输出什么评审报告

方式 3：Runtime / Workflow 调用
适合：文章评审委员会、外部 Agent 系统、服务器流程
做法：把认知显影作为一个节点，由 Runtime 规定它和张辽、巨人认知、主笔 Agent、Metadata Agent 的协作关系。

所以，CCPE System 不一定直接“被运行”。它更像权威源：

ccpe-system
  提供标准定义：认知显影是什么、模型是什么、输入输出是什么、边界是什么

writing-workbench
  提供工作流：现在这篇文章在哪一步，应该调用哪个能力，结果落到哪里

server-agent-system
  提供执行环境：真正跑 6 个 Agent、传递状态、接 API、接数据库

拿“认知显影”举例，Writing Workbench 里最好不是复制一份完整提示词，而是建一个薄封装：

writing-workbench/.codex/skills/article-cognitive-imaging/SKILL.md

里面写：

当用户要求评审文章、提纲、观点结构时：
1. 读取 ccpe-system 中的 cognitive-imaging-practitioner.prompt.md
2. 读取 cognitive-imaging-model.md
3. 用当前文章/提纲作为输入
4. 输出认知显影报告
5. 报告保存到当前文章项目的 review/ 目录

这样做的好处是：认知显影的本体只维护一份，Writing Workbench 只维护调用场景。

二、Model Card / Model Index 面向 AI，Rules 面向人，这个判断是对的

你现在的 APTC 文档，本质上是 Human Model Document，也就是面向人的模型说明文案。它的价值是：

人读起来顺
可以传播
可以教学
可以作为文章附录
可以给客户、团队、合作方解释
可以承载修辞、隐喻、理论张力

但它不一定适合 AI 直接调用。AI 调用需要的是另一种结构：

Model Card / AI-Oriented
- 模型 ID
- 模型定义
- 适用场景
- 不适用场景
- 输入要求
- 输出要求
- 推理步骤
- 检查清单
- 失败模式
- 与其他模型的依赖关系
- 可被哪些 Agent / Skill 调用

所以你不应该用 Model Card 替代 Rules。应该形成双轨：

Rules/
  面向人：模型说明、理论文章、附录、教学文档、客户可读版本

ccpe-system/model-cards/
  面向 AI：可调用、可组合、可审计、可进入 Agent/Skill/Runtime 的结构化模型

ccpe-system/model-index/
  面向 AI/工程：模型注册表、依赖图、用途图、来源记录

更准确地说，每个重要模型应该有一个“模型族”：

APTC Model Family
  1. Human Base Model：APTC 全域版，放 Rules
  2. Human Derivative Models：医美版、教育版、金融版，也放 Rules
  3. AI Model Card：APTC 基模的 AI 适配版，放 ccpe-system/model-cards
  4. AI Derivative Cards：医美销售 APTC、私域运营 APTC 等，按需要进入 model-cards
  5. Agent/Skill Adapters：哪个 Agent 用它、怎么用它、输入输出是什么

我会把它命名成：

Human Model Document = 给人读的模型说明
AI Model Card = 给 Agent 调用的模型协议
Model Index = 给系统检索和组合的模型地图

这三个都需要，但不要混成一份。

三、你的答案其实是 D：文章创作 + 模型文案提炼

我同意你说的 D，而且它不是简单的 A。更准确叫：

Writing Workbench 的第一使命：
文章创作闭环

Writing Workbench 的第二产物：
从文章中提炼 Human Model Document

CCPE System 的接续任务：
把成熟 Human Model Document 转换为 AI Model Card / Agent / Skill / Runtime

也就是：

随笔/文章
  -> 提炼成人读的基模/衍生模型
  -> 进入 Rules
  -> 再由 CCPE System 适配成 AI Model Card
  -> 再进入 Agent/Skill/Runtime

这个链条很清楚，而且非常适合你现在的工作方式。

四、外部交付型 Agent/Skill 必须和个人认知资产区分

APTC 医美销售 Agent 系统这种，和你的文章创作工作流不是一类东西。它应该单独分层：

个人认知资产层：
- CCPE System
- Model Card
- Model Index
- 通用 Agent/Skill
- APTC 基模

个人创作生产层：
- Writing Workbench
- Sayings
- 文章素材
- 提纲/正文/评审/发布

外部交付产品层：
- client-agent-systems/
- 医美销售 Agent Runtime
- 6 个业务 Agent
- 行业衍生 APTC
- 客户数据、业务流程、部署脚本、权限、日志

尤其你提到“有些内容非常敏感不能上网”，那边界更要硬一点：

ccpe-system：只放通用认知资产，不放客户敏感数据
writing-workbench：放个人文章和模型提炼材料
work/client-projects：放客户项目资料，可本地加密或不上云
server-agent-system：放可部署代码、Runtime、接口、环境配置

APTC 医美系统如果要 CCPE 化，我会这样拆：

1. APTC Human Model Document
   放 Rules，面向人。

2. APTC AI Model Card
   放 ccpe-system/model-cards，面向 Agent。

3. Medical Aesthetic Sales Derivative Model Card
   放 ccpe-system/model-cards/applied 或 domain-specific。

4. Six Agent Specs
   放 ccpe-system/agents/agent-specs，描述 6 个 Agent 的职责和输入输出。

5. Sales Runtime Spec
   放 ccpe-system/runtimes，描述 6 个 Agent 如何协作。

6. Deployment Repo
   单独项目，真正跑在服务器上，不把客户数据和部署细节塞进 ccpe-system。

一句话：CCPE System 设计“这套 Agentic 架构应该是什么”，外部项目实现“这套系统实际怎么跑”。

我的建议路径是：

第一步：新建 Writing Workbench
先服务文章创作和 Human Model Document 提炼。

第二步：定义模型双轨规范
Rules = human-facing
Model Card = AI-facing
两者通过 model_id/source_id 互相引用。

第三步：把认知显影做成 Writing Workbench 的第一个消费案例
不要先做全套文章委员会，先让它能稳定评审提纲/正文。

第四步：选 APTC 作为第一个“从文章模型 -> Human Model -> AI Model Card -> Agentic Runtime”的完整样例
但客户敏感资料不要进入 ccpe-system。

所以我会把你的体系定成四个项目/域：

Knowledge Vault：原始知识与正式文章
Writing Workbench：文章生产与人读模型提炼
CCPE System：AI 认知资产工程
Delivery Systems：外部可部署 Agentic 产品

这个结构比“三层”多了一层 Delivery Systems，因为你已经有医美销售 Agent 这种外部交付系统了。它不能和个人创作工作台混在一起。

5

那么，对于Knowledge Vault 和 Writing Workbench你有没有建议，我怎样建立其内部文件夹？我可以考虑建立两个新的项目，将以前的内容迁移进来。

我建议建两个新项目，但边界要硬：

Knowledge Vault = 稳定知识归档，不直接承担生产流程
Writing Workbench = 当前文章/模型文案的生产流水线

可以放在：

C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault
C:\Users\wangq\Documents\Codex\writing-workbench

Knowledge Vault 建议结构

knowledge-vault/
  README.md
  VAULT.md                      # 知识库说明、命名规则、敏感等级规则

  inbox/                        # 临时进入，手机想法、语音转写、零散片段
    daily/
    raw/
    triaged/

  diary/                        # 每日想法，保留原 Diary 习惯
    2026/
      2026-06-02.md

  discussions/                  # 与 AI / Agent / 人的讨论记录
    article-discussions/
    agent-building/
    model-extraction/
    project-thinking/
    committees/

  sayings/                      # 正式文章，基本迁移你原 Sayings
    2024/
    2025/
    2026/

  rules/                        # 面向人的模型文档 / 理论规则
    base-models/                # APTC 全域版、巨人认知等基模
    derivative-models/          # 医美 APTC、教育 APTC 等衍生模型
    style-blueprints/           # 不同文章风格规则
    classification/             # Sayings 分类标签整理规则

  prompts/                      # 原始/成品单智能体提示词，面向历史留档
    ccpe/
    article-writers/
    reviewers/
    metadata/

  sources/                      # 外部资料、Deep Research、调研报告
    research-reports/
    references/
    clipped/

  work/                         # 项目/客户工作记录，只归档，不跑流程
    internal/
    client-projects/
    sensitive-local-only/

  indexes/                      # 给人和 AI 都能读的索引
    article-index.md
    model-index-human.md
    prompt-index.md
    project-index.md
    sensitive-map.md

  templates/
    article-metadata.md
    human-model-document.md
    discussion-record.md

这里的关键是：rules/ 继续放 面向人阅读的模型文档，比如 APTC 这种；prompts/ 放历史提示词成品；sayings/ 放正式文章；work/ 放客户/项目过程资料，但敏感内容单独标识，不要默认同步或暴露给外部系统。

Writing Workbench 建议结构

writing-workbench/
  README.md
  WORKBENCH.md                  # 写作工作台规则、流程、调用 CCPE 的方式

  inbox/                        # 待处理创作想法
    ideas/
    fragments/
    mobile-captures/

  projects/                     # 每篇文章一个项目
    2026-06-02-example-title/
      brief.md                  # 文章任务说明
      source-map.md             # 引用了 Knowledge Vault 哪些文件
      materials/
        raw/
        selected/
        summaries/
      outlines/
        v1.md
        v2.md
        final.md
      drafts/
        chapter-01.md
        chapter-02.md
        full-draft.md
      reviews/
        cognitive-imaging.md
        zhang-liao-redteam.md
        giant-cognition.md
      revisions/
        revision-plan.md
        full-revised.md
      appendices/
        concept-glossary.md
        model-appendix.md
      metadata/
        metadata-draft.md
        metadata-final.md
      publish/
        final.md

  model-writing/                # 从文章提炼“面向人的模型文档”
    aptc/
      base/
      derivatives/
      drafts/
      final/

  reviews/                      # 跨文章评审报告，可选
    by-agent/
    by-model/
    by-date/

  ccpe-consumption/             # 消费 CCPE System 的薄封装
    agents/
    skills/
    model-cards/
    runtime-links.md

  templates/
    article-project/
    outline.md
    review-request.md
    human-model-document.md
    metadata-request.md

  indexes/
    active-projects.md
    article-pipeline.md
    extracted-models.md
    ccpe-consumption-map.md

  archive/
    completed/
    abandoned/

我建议 每篇文章都是一个 projects/YYYY-MM-DD-slug/，因为你的创作不是简单写正文，而是包含素材、提纲、多轮评审、正文、附录、Metadata、模型提炼。这样 Codex 很容易进入某一篇文章项目，知道当前工作状态。

两个库之间怎么连接

不要复制整堆素材。用 source-map.md 连接：

# Source Map

## Knowledge Vault Sources

- C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\sayings\2026\2026-05-19-智识蒸馏与对赌深渊.md
- C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\rules\base-models\aptc.md
- C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\discussions\article-discussions\xxx.md

## Selected Material

- materials/selected/01-core-argument.md
- materials/selected/02-counterarguments.md

## Notes

本项目只引用源文件，不修改源文件。

这样 Knowledge Vault 是权威归档，Writing Workbench 是加工现场。文章完成后，再把成品回写或迁移到 Knowledge Vault/sayings/。

APTC 这种模型的推荐放法

knowledge-vault/rules/base-models/aptc-trust-conversion-funnel.md
knowledge-vault/rules/derivative-models/aptc-medical-aesthetic-sales.md

writing-workbench/model-writing/aptc/base/drafts/
writing-workbench/model-writing/aptc/derivatives/medical-aesthetic/

ccpe-system/model-cards/applied/aptc-trust-conversion-model.md
ccpe-system/model-cards/applied/aptc-medical-aesthetic-sales-model.md

含义是：

Knowledge Vault / rules
  存面向人的精良模型文档

Writing Workbench / model-writing
  负责把文章提炼成面向人的模型文档

CCPE System / model-cards
  负责把成熟模型适配成面向 AI 的 Model Card

迁移顺序

不要一次性搬完整知识库。我建议分三批：

先建空结构和规则文档。
迁移 Sayings、Rules、Prompts 中最常用的 20%。
选 APTC 做第一个端到端样例：文章源头 -> Human Model Document -> Writing Workbench 项目 -> CCPE Model Card。

这样能快速验证目录是否真的顺手。

我的建议是先搭这两个项目的骨架，然后只迁移 APTC 相关内容做样板。样板跑通后，再迁移其他模型和文章。

6

C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault的文件夹我部分建立了，但是有些文件夹我不太确定，或者有争议。我摘录下面

  inbox/                        # 现在没有这个inbox，与diary是合并的状态；我现在临时起意的，通过手机或者PC入口都是diary；即使diary也不是每天都有；
    daily/
    raw/
    triaged/

  diary/

  discussions/                  
    article-discussions/        #  如果我们搭建了`writing-workbench`，这里将来就不再使用了，只是将历史的文章讨论过程放进去对吧
    agent-building/             #  类似的这里只放之前的，或者使用CCPE System搭建Agent之外的讨论过程
    model-extraction/
    project-thinking/
    committees/ 

  rules/                        # 这个下面我看你将基模与衍生模型分开了，我现在的分类方式是按类型放的，比如市场销售目录下就包括有APTC基模和衍生模型，这两种那种形式更好些？
    base-models/                # 同时模型部分我会在后面加版本号，比如APTC1.0，APTC2.0这样的，同时存在多个，虽然理论上可能最新的/版本最高的最好，但不总是这样，有同时用低版本和高版本的情况。
    derivative-models/          
    style-blueprints/           
    classification/

  sources/                      # 我可能能对应的目前只有Deep Research，和下面的notes，我是不是考虑做个合并？

  notes/                        # 前面遗漏了这个目录，这里放的是笔记，有摘抄，读书笔记，网上爬取的文章原文，这部分可能对应了你的一部分sources内容

  indexes/                      # 这部分文档的维护应该是Codex自行维护吧？不需要我添加一个文件，就来维护一下，那么触发Codex维护的机制是什么？

  templates/                    # 这个目录的作用是什么？

你的质疑是对的。Knowledge Vault 不应该为了“工程美观”强行改变你已经有效的知识习惯。它应该更像长期档案馆，而不是工作流系统。

我建议调整成下面这个逻辑。

1. inbox/ 可以不要，保留 diary/ 作为入口

如果你现在手机、PC、临时想法都进 diary/，那就不要额外建 inbox/。否则会多一个“我到底放哪”的摩擦点。

建议：

diary/
  2026/
    2026-06-02.md

如果以后需要区分，可以在单篇 diary 里用小标题：

## 临时想法
## 语音记录
## 今日讨论
## 待整理

inbox/ 只有在你未来出现大量“未归档碎片”时再加。

2. discussions/ 主要放历史讨论和非工作台讨论

你的理解基本对。

如果 writing-workbench 建起来，新的文章创作讨论应该进入具体文章项目，而不是再放进 knowledge-vault/discussions/article-discussions/。

建议定位：

discussions/
  historical-article-discussions/   # 旧文章讨论归档
  historical-agent-building/        # 旧 Agent 打造讨论
  model-extraction/                 # 不属于某篇文章项目的模型提炼讨论
  project-thinking/                 # 泛项目思考
  committees/                       # 委员会机制、审判庭、建模者委员会等

也就是说：Knowledge Vault/discussions 是档案，不是新生产现场。

3. rules/ 我建议按领域/类型优先，不强拆基模和衍生模型

你现在“市场销售目录下既有 APTC 基模，也有衍生模型”的方式更符合人的使用习惯。Knowledge Vault/rules 是面向人读的，不必按 AI 工程结构切。

我建议这样：

rules/
  marketing-sales/
    aptc/
      APTC-1.0-全域版.md
      APTC-2.0-全域版.md
      derivatives/
        APTC-医美销售版-1.0.md
        APTC-教育咨询版-1.0.md
      README.md

  cognitive-science/
    giant-cognition/
    cognitive-imaging/

  writing-style/
    speculative-writing/
    business-technology/
    essay-blueprints/

  classification/
    sayings分类标签整理规则.md

也就是说，base-models/derivative-models 这种分法更适合 ccpe-system/model-cards，不适合 Knowledge Vault/rules。

关于版本，你的判断也对：最高版本不一定总是最好。所以不要只保留最新版。建议每个模型族有一个 README.md：

# APTC 模型族

## 当前常用版本
- APTC-1.0-全域版：适合原始高客单价信任转化分析
- APTC-2.0-全域版：适合 Agentic 销售系统设计
- APTC-医美销售版-1.0：适合医美咨询/面诊/私域转化

## 版本关系
...

4. sources/ 和 notes/ 可以合并，但要区分“外部来源”和“你的笔记”

你补充的 notes/ 很关键。摘抄、读书笔记、网页原文、爬取文章，其实都是“素材来源”。但它们和 Deep Research 有差异。

我建议不要同时保留 sources/ 和 notes/ 两个顶层，容易重叠。可以改成一个：

sources/
  deep-research/
  reading-notes/
  excerpts/
  clipped-articles/
  web-archives/
  references/

或者如果你更习惯叫 notes/，也可以：

notes/
  deep-research/
  reading-notes/
  excerpts/
  clipped-articles/
  web-archives/
  references/

我更推荐叫 sources/，因为它强调“这些是文章/模型/Agent 的来源材料”，比 notes 更适合作为长期知识库结构。

5. indexes/ 是 Codex 维护为主，但需要明确触发机制

你不应该每添加一个文件就手动维护索引。那会变成负担。

建议索引分两类：

indexes/
  article-index.md          # 正式文章索引
  model-index-human.md      # 面向人的模型索引
  prompt-index.md           # 历史提示词索引
  source-index.md           # Deep Research / 资料索引
  project-index.md          # work/project 归档索引

触发 Codex 维护的机制可以很简单，不需要自动化到一开始就复杂：

触发 1：批量迁移后
“请扫描 knowledge-vault/rules/marketing-sales，更新 model-index-human.md”

触发 2：新增重要模型后
“我新增了 APTC-2.0，请更新模型索引和版本关系”

触发 3：文章归档后
“这篇文章已经进入 sayings，请更新 article-index.md”

触发 4：阶段性整理
“请检查 knowledge-vault 的索引是否和文件结构一致”

未来如果你想自动化，可以再做 Codex Skill；现在先用“命令式触发”更稳。

6. templates/ 是给你和 Codex 统一产物格式用的

它不是必须，但很有用。作用是：以后新增模型、文章、资料记录时，不用每次重新想格式。

建议保留：

templates/
  diary-entry.md
  human-model-document.md
  derivative-model-document.md
  source-note.md
  discussion-archive.md
  saying-metadata.md

例如 human-model-document.md 可以固定：

# 模型名称

## 模型定义
## 来源文章
## 核心结构
## 适用场景
## 不适用场景
## 版本关系
## 衍生模型
## 可转化为 AI Model Card 的部分

这对以后从 Rules 转到 CCPE System/model-cards 很有帮助。

我建议的修正版 Knowledge Vault

knowledge-vault/
  README.md
  VAULT.md

  diary/
    2026/

  discussions/
    historical-article-discussions/
    historical-agent-building/
    model-extraction/
    project-thinking/
    committees/

  sayings/
    2024/
    2025/
    2026/

  rules/
    marketing-sales/
    cognitive-science/
    writing-style/
    classification/
    agent-methods/

  prompts/
    ccpe/
    article-writers/
    reviewers/
    metadata/
    legacy/

  sources/
    deep-research/
    reading-notes/
    excerpts/
    clipped-articles/
    web-archives/
    references/

  work/
    internal/
    client-projects/
    sensitive-local-only/

  indexes/
    article-index.md
    model-index-human.md
    prompt-index.md
    source-index.md
    project-index.md

  templates/
    human-model-document.md
    derivative-model-document.md
    source-note.md
    discussion-archive.md
    saying-metadata.md

一句话：Knowledge Vault 应该按 人的长期检索习惯 来组织；CCPE System 才按 AI 认知资产类型 来组织；Writing Workbench 则按 任务流程和文章项目 来组织。

7

我准备开启新会话，在Knowledge Vault项目下与你交流讨论，完善搭建工作。这个会话能迁移么？还是你需要提供一段提示词，我作为新会话的启动提示词？以便，你了解我们的这些讨论和约定。

这个会话本身不能“迁移”到新会话，但你可以在新会话开头贴一段启动提示词，把关键约定带过去。建议用下面这段：

我正在搭建个人知识管理与写作工程体系。当前已确认四层架构：

1. Knowledge Vault：矿山和档案馆。存长期知识源、正式文章、面向人的模型文档、历史讨论、资料来源、项目归档。
2. Writing Workbench：用锤子干活的工地。负责文章创作闭环：素材整理、提纲、正文、评审、润色、Metadata、发布，以及从文章中提炼面向人的模型说明文案。
3. CCPE System：造锤子的车间。路径为 `C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system`，负责 AI 认知资产工程：Agent、Skill、Runtime、Model Card、Model Index。
4. Delivery Systems：外部可部署 Agentic 产品。用于客户/项目系统，如 APTC 医美销售 Agent 系统，和个人创作体系分离。

我们已确认的关键原则：

- Knowledge Vault 不替代 Writing Workbench，也不替代 CCPE System。
- Knowledge Vault 按人的长期检索习惯组织；CCPE System 按 AI 认知资产类型组织；Writing Workbench 按文章项目和生产流程组织。
- `Rules` 下的模型文档是面向人读的 Human Model Document，例如 APTC 模型；`Model Card / Model Index` 是面向 AI/Agent 调用的 AI-Oriented 文档。
- APTC 这类模型应形成双轨：
  - `Knowledge Vault/rules/...` 保存面向人的基模、衍生模型、版本说明。
  - `ccpe-system/model-cards/...` 保存面向 AI 调用的 Model Card。
- 最高版本不一定总是最好；同一模型族中多个版本可以并存，并通过 README 或索引说明适用场景。
- 新文章创作和文章评审流程未来主要进入 Writing Workbench；Knowledge Vault 中的 `discussions/` 主要归档历史讨论和非工作台讨论。
- `Knowledge Vault` 不需要 `inbox/`，因为我现在临时想法通过手机/PC 都进入 `diary/`。
- `sources/` 与 `notes/` 建议合并为一个来源材料区，可包含 Deep Research、读书笔记、摘抄、网页原文、爬取文章、参考资料。
- `indexes/` 主要由 Codex 按需维护，不要求我每加一个文件就手动更新。触发方式可以是：“请扫描某目录并更新索引”“我新增了某模型，请更新模型索引和版本关系”等。
- `templates/` 用于统一 Codex 和我后续生成文档的格式，例如 human-model-document、derivative-model-document、source-note、discussion-archive、saying-metadata。

当前建议的 Knowledge Vault 结构是：

```text
knowledge-vault/
  README.md
  VAULT.md

  diary/
    2026/

  discussions/
    historical-article-discussions/
    historical-agent-building/
    model-extraction/
    project-thinking/
    committees/

  sayings/
    2024/
    2025/
    2026/

  rules/
    marketing-sales/
    cognitive-science/
    writing-style/
    classification/
    agent-methods/

  prompts/
    ccpe/
    article-writers/
    reviewers/
    metadata/
    legacy/

  sources/
    deep-research/
    reading-notes/
    excerpts/
    clipped-articles/
    web-archives/
    references/

  work/
    internal/
    client-projects/
    sensitive-local-only/

  indexes/
    article-index.md
    model-index-human.md
    prompt-index.md
    source-index.md
    project-index.md

  templates/
    human-model-document.md
    derivative-model-document.md
    source-note.md
    discussion-archive.md
    saying-metadata.md

我准备在 C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault 项目下继续完善搭建。请先检查当前项目目录，再基于上述约定协助我完善 Knowledge Vault 的结构、规则文档和迁移方案。


你在新会话里贴这段就够了。新会话如果开在 `C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault` 项目下，我也能直接读取当前目录，继续把结构和规则落下来。

58 KiB Raw Blame History Unescape Escape

1

2

3