434 lines
14 KiB
Markdown
434 lines
14 KiB
Markdown
# Owner
|
||
|
||
那么这个，我现在没法直接写出来这个Json效果，必须再经过一次再加工的过程。
|
||
我现在能写的，参见我上传的文件，**流程改造**。
|
||
|
||
我可以提供很多这样真实的案例，包括分析；流程改造是比较长的一篇。但是没法直接写到Json。
|
||
我提供案例后，我让codex 挨个先做预加工？
|
||
|
||
# GPT
|
||
|
||
我理解这个流程暂时可以定义为：**你负责提供真实长案例和判断材料，Codex 负责把它预加工成“可审查案例卡”，经你/CCRA确认后，再转成 selector calibration / regression JSON。**
|
||
|
||
核心判断：**是的，可以让 Codex 挨个先做预加工；但不能让 Codex 直接把长案例变成最终 JSON 并入库。**
|
||
|
||
原因很简单：你现在提供的是“真实认知过程材料”，不是机器测试样本。《流程改造》这种材料里同时包含原始情境、失败过程、流程重构、QPI 反思、Agentic Runtime 边界、ROI 判断、no-simulation 规则等多层内容。比如这篇文件里已经出现了从“提纲评审小闭环”前移到“观点素材文件 -> 上下文工程 -> premise-context-pack -> 韩愈立意 -> 用户确认 -> outline-v1 -> 提纲对齐上下文 -> 评审”的流程变化，这本身就不是一条 JSON case，而是一组可拆分案例。 文件还明确区分了 L0 Raw Sources、L1 Source Digest、L2 Outline-Aligned Context Pack、L3 Agent Dispatch Pack，说明你的真实材料天然需要一个“中间加工层”，不能直接塞进最终测试 JSON。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 1. 不应该让你手写 JSON
|
||
|
||
你不需要直接写：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"case_id": "...",
|
||
"expected_primary_model": "...",
|
||
"expected_qpi": {}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
这不是 Owner 该干的活。
|
||
|
||
你的输入应该保持自然形态，例如：
|
||
|
||
```text
|
||
我这次做流程改造时，原本以为只是把旧写作流程中的提纲评审环节自动化。
|
||
但做着做着发现，问题不是多加几个 Agent，而是材料工程、真实调用边界、上下文裁剪、角色状态延续、ROI 和 no-simulation 规则都纠缠在一起。
|
||
我原来以为这是一个 P，但后来感觉它更像 P/I 混合。
|
||
```
|
||
|
||
这类材料对你来说容易写，对模型库来说也更有价值。真正应该让 Codex 做的是：**从你的自然案例中抽出“可测试输入、预期路由、误判风险、证据缺口、失败信号”。**
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 2. 正确流程不是“原文 -> JSON”，而是四段式
|
||
|
||
建议改成：
|
||
|
||
```text
|
||
Raw Case
|
||
-> Case Digest
|
||
-> Calibration Candidate
|
||
-> Reviewed JSON
|
||
```
|
||
|
||
### 第 1 层：Raw Case，你提供
|
||
|
||
你只需要提供长文、片段、讨论记录或反思材料。
|
||
|
||
文件可以长，可以散，可以带分析。比如：
|
||
|
||
```text
|
||
raw_cases/
|
||
flow_reform_001.md
|
||
model_library_review_001.md
|
||
writing_agent_failure_001.md
|
||
```
|
||
|
||
《流程改造》就属于典型 Raw Case。它不是正式立意，也不是文章提纲，而是把多份讨论记录压缩成可继续讨论的材料。
|
||
|
||
### 第 2 层：Case Digest，Codex 预加工
|
||
|
||
Codex 先不要写 JSON，而是把长材料拆成若干张“案例消化卡”。
|
||
|
||
例如一篇《流程改造》至少可以拆出：
|
||
|
||
```text
|
||
case_digest_001：提纲评审入口为什么前移
|
||
case_digest_002：上下文工程为什么不能塞进韩愈
|
||
case_digest_003：dispatch pack 为什么不能只是任务索引
|
||
case_digest_004：no-simulation 规则为什么成为执行底线
|
||
case_digest_005：为什么个人流程改造会从 P 升级成 P/I mixed
|
||
```
|
||
|
||
这一步的产物仍然是 Markdown，方便你审。
|
||
|
||
### 第 3 层：Calibration Candidate，Codex 生成候选判断
|
||
|
||
Codex 再把每张 Case Digest 转成“候选测试样本”，但状态必须是：
|
||
|
||
```text
|
||
review_status: owner_review_needed
|
||
```
|
||
|
||
它可以预填：
|
||
|
||
```text
|
||
expected_primary_model
|
||
expected_qpi.classification
|
||
expected_qpi.dominant_scarcity
|
||
expected_ia.should_call
|
||
failure_signal
|
||
forbidden_elements
|
||
evidence_gap
|
||
```
|
||
|
||
但不能视为最终答案。
|
||
|
||
### 第 4 层：Reviewed JSON，经你确认后再入库
|
||
|
||
只有你或 CCRA 确认后，Codex 才能写入：
|
||
|
||
```text
|
||
selector/selector_calibration_inputs.json
|
||
tests/qpi.regression.json
|
||
tests/intellectual_archaeology.regression.json
|
||
```
|
||
|
||
这符合你当前模型库的基本链路：原始文章/代表文本要先变成 source article record、source evidence excerpts，再进入模型卡、JSON、regression cases、selector rules 和 validation report。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 3. Codex 预加工时，应该产出什么
|
||
|
||
我建议让 Codex 对每个真实案例先生成这种 Markdown，而不是 JSON：
|
||
|
||
```md
|
||
# Case Digest: flow_reform_001_entry_shift
|
||
|
||
## 1. Source
|
||
|
||
- source_file: raw_cases/流程改造.md
|
||
- source_section: 第一次，写作流程提纲评审阶段的尝试
|
||
- source_status: owner_raw_case
|
||
- extraction_status: candidate
|
||
|
||
## 2. Raw Situation
|
||
|
||
用户最初以为可以先把“已有初稿提纲进入评审”抽成一个小闭环。
|
||
|
||
## 3. Observed Shift
|
||
|
||
讨论后发现，真实写作通常不是从已有提纲开始，而是从观点素材开始。
|
||
因此入口从“已有提纲评审”前移到“观点素材 -> 上下文工程 -> premise-context-pack -> 韩愈立意”。
|
||
|
||
## 4. Candidate User Input For Selector
|
||
|
||
“我以为只需要自动化提纲评审，但后来发现必须先做素材压缩和上下文工程，否则韩愈立意和后续评审都会建立在不完整上下文上。这到底是什么问题？”
|
||
|
||
## 5. Candidate QPI Judgment
|
||
|
||
- classification: mixed
|
||
- dominant_scarcity: path_resource
|
||
- data_scarcity: medium
|
||
- path_or_resource_scarcity: high
|
||
- consensus_or_order_scarcity: medium
|
||
- classification_confidence: medium
|
||
|
||
## 6. Misclassification Risk
|
||
|
||
- 可能被误判为单纯工具使用问题。
|
||
- 可能被暴力降维成“多写几个 prompt”。
|
||
- 可能被恶意升维成完整写作平台重构。
|
||
|
||
## 7. Candidate IA Gate
|
||
|
||
- should_call: false
|
||
- reason: 当前更适合 QPI 路由和流程切片，不需要思想考古七层下钻。
|
||
- no_deeper_reason: 继续下潜不会改变下一步动作，下一步是定义材料工程前置环节。
|
||
|
||
## 8. Expected Behavior
|
||
|
||
系统应建议先建立素材/上下文预处理层，而不是直接扩展评审 Agent 或生成完整 Runtime。
|
||
|
||
## 9. Failure Signal
|
||
|
||
如果系统直接建议“增加更多 Agent 评审员”，或直接设计完整文章生产平台，视为失败。
|
||
|
||
## 10. Owner Review
|
||
|
||
- review_status: owner_review_needed
|
||
- owner_decision: pending
|
||
```
|
||
|
||
这个格式比 JSON 更适合你审。你只需要改里面的判断，不需要管括号、枚举、schema。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 4. 《流程改造》可以先拆出的几类样本
|
||
|
||
这篇材料可以作为第一批真实校准来源。它特别适合 QPI mixed、思想考古停止门、selector 防误召回、Agentic 真实执行边界这几类测试。
|
||
|
||
### 样本 A：提纲评审入口前移
|
||
|
||
这个适合 QPI mixed case。
|
||
|
||
原问题看起来是：
|
||
|
||
```text
|
||
如何自动化提纲评审？
|
||
```
|
||
|
||
但实际问题变成：
|
||
|
||
```text
|
||
如果材料工程发生太晚，后面的立意、提纲和评审都会建立在不完整上下文上。
|
||
```
|
||
|
||
预期判断：
|
||
|
||
```text
|
||
classification: mixed
|
||
dominant_scarcity: path_resource
|
||
misclassification_risk: 把流程入口问题误判成评审 Agent 数量问题
|
||
expected_ia.should_call: false
|
||
```
|
||
|
||
### 样本 B：上下文工程不能塞进韩愈
|
||
|
||
这个适合测试“职责边界”。
|
||
|
||
文件里已经明确：Outline Context Architect 不应塞进韩愈本体，因为未来可能有其他主笔风格；上下文工程应是可复用能力。
|
||
|
||
预期判断：
|
||
|
||
```text
|
||
classification: problem
|
||
dominant_scarcity: path_resource
|
||
recommended_next_step: 模块边界拆分
|
||
expected_ia.should_call: false 或 recommended_max_depth=purpose
|
||
```
|
||
|
||
### 样本 C：no-simulation 规则
|
||
|
||
这个适合测试 Agentic 流程真实性。
|
||
|
||
文件中明确说，正式评审报告必须来自真实独立参与者或外部平台真实返回；主会话只能综合真实 report；不能真实调用时，应停在 prompt-to-send / blocked 状态，而不是补一个看似完整的 report。
|
||
|
||
预期判断：
|
||
|
||
```text
|
||
classification: issue
|
||
dominant_scarcity: consensus_order
|
||
expected_qpi.misclassification_risk: 把真实性边界误判为文件结构问题
|
||
expected_ia.should_call: false
|
||
```
|
||
|
||
这里的 issue 不是组织政治，而是“执行真实性、审计边界、角色权威、流程可信度”的治理问题。
|
||
|
||
### 样本 D：为什么个人流程改造从 P 变成 P/I mixed
|
||
|
||
文件里有很清楚的判断：开发小系统通常是 P；调整个人认知/写作流程的局部环节，起点是 P；但一旦进入 Agentic Runtime、真实调用、状态延续、上下文裁剪、下游复用和审计边界，就升级成 P/I 混合问题。
|
||
|
||
预期判断：
|
||
|
||
```text
|
||
classification: mixed
|
||
dominant_scarcity: consensus_order 或 mixed
|
||
expected_qpi.evidence_gap: 需要明确当前目标是一次性流程改造，还是长期 Runtime 治理
|
||
expected_ia.should_call: false
|
||
```
|
||
|
||
这条非常适合做 QPI mixed 仲裁样本。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 5. 给 Codex 的约束要写清楚
|
||
|
||
你可以让 Codex 预加工，但要加硬约束：
|
||
|
||
```text
|
||
你不是最终判断者。
|
||
你只能从 raw case 中提取 candidate case digest。
|
||
不得直接把候选样本写入 regression JSON。
|
||
不得把你的推断当作 Owner decision。
|
||
不得把长文总结成文章摘要。
|
||
不得为了凑 JSON 字段而编造预期判断。
|
||
```
|
||
|
||
尤其注意：QPI 当前需要输出 `problem_owner`、`problem_source`、`time_scale`、`scarcity_profile`、`dominant_scarcity`、`classification`、`classification_confidence`、`evidence_gap`、`misclassification_risk`、`recommended_next_step`、`next_model_candidates` 等字段。 这些字段里有些可以由 Codex 预填，但 `dominant_scarcity`、`misclassification_risk`、`expected_behavior` 最好保留 Owner review。
|
||
|
||
思想考古也一样。它不是默认分析流程，必须遵守最小充分下潜原则；如果继续下潜不再改变判断、路径、验证方式或行动边界，就应停止。 所以 Codex 不能一看到“底层、哲学、模型、流程本质”这些词就召回思想考古。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. 我建议新增一个“案例预加工协议”
|
||
|
||
让 Codex 第三轮顺便加一个文件：
|
||
|
||
```text
|
||
docs/CASE_PREPROCESSING_PROTOCOL.md
|
||
```
|
||
|
||
核心规则如下：
|
||
|
||
```text
|
||
Raw case 不是 regression case。
|
||
Case digest 不是最终 JSON。
|
||
Calibration candidate 不是 Owner decision。
|
||
Reviewed JSON 才能进入 selector / regression。
|
||
```
|
||
|
||
建议目录：
|
||
|
||
```text
|
||
case_intake/
|
||
raw_cases/
|
||
flow_reform.md
|
||
|
||
case_digests/
|
||
flow_reform_001_entry_shift.case.md
|
||
flow_reform_002_context_architect.case.md
|
||
flow_reform_003_no_simulation.case.md
|
||
flow_reform_004_p_to_pi_mixed.case.md
|
||
|
||
calibration_candidates/
|
||
flow_reform.selector_candidates.md
|
||
|
||
approved_json/
|
||
selector_calibration_inputs.flow_reform.json
|
||
```
|
||
|
||
这样你以后只要不断丢真实材料进去，Codex 先做拆解和候选判断，你只审中间卡片。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 7. 给 Codex 的直接指令
|
||
|
||
你可以这样发：
|
||
|
||
```text
|
||
本轮新增“真实案例预加工”任务，但不要直接写入最终 regression JSON。
|
||
|
||
我会提供长篇真实案例，例如 raw_cases/流程改造.md。
|
||
这些材料是 Owner raw case，不是机器测试样本。
|
||
|
||
请按以下流程处理：
|
||
|
||
1. 读取 raw case。
|
||
2. 不要摘要全文，而是拆成多个可测试 case atom。
|
||
3. 每个 case atom 生成一张 Markdown case digest。
|
||
4. 每张 case digest 至少包含：
|
||
- source_file
|
||
- source_section
|
||
- raw_situation
|
||
- observed_shift
|
||
- candidate_user_input_for_selector
|
||
- candidate_qpi_judgment
|
||
- candidate_ia_gate
|
||
- misclassification_risk
|
||
- expected_behavior
|
||
- failure_signal
|
||
- forbidden_elements
|
||
- evidence_gap
|
||
- review_status: owner_review_needed
|
||
|
||
5. 不要把 candidate 直接写入 tests/*.regression.json。
|
||
6. 不要把 candidate 直接写入 selector_calibration_inputs.json。
|
||
7. 不要把 Codex 推断标记为 owner_decision。
|
||
8. 每个 candidate 必须标记 confidence。
|
||
9. 如果材料不足，写 evidence_gap，不要补全。
|
||
10. 输出一个 case_preprocessing_report.md，列出：
|
||
- 从 raw case 拆出了多少个 case atom
|
||
- 哪些适合 QPI calibration
|
||
- 哪些适合 IA depth gate calibration
|
||
- 哪些适合 selector no-call / false positive trap
|
||
- 哪些暂不适合入库
|
||
```
|
||
|
||
然后再加一句：
|
||
|
||
```text
|
||
只有 Owner/CCRA 审查通过的 case digest，才允许转成最终 JSON。
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 8. 你接下来怎么做最省力
|
||
|
||
你不用改写《流程改造》。你只需要在文件头部加一个很短的元信息块，方便 Codex 识别：
|
||
|
||
```md
|
||
---
|
||
raw_case_id: flow_reform_001
|
||
case_family: workflow_refactor
|
||
source_type: owner_reflection
|
||
intended_use:
|
||
- qpi_mixed_calibration
|
||
- ia_depth_gate
|
||
- selector_false_positive
|
||
owner_notes: 这篇材料主要用于测试 QPI 是否能识别 P/I 混合，以及思想考古是否会过度下潜。
|
||
review_priority: high
|
||
---
|
||
```
|
||
|
||
然后让 Codex 去拆。
|
||
|
||
你真正需要审的不是 JSON，而是 Codex 生成的这类判断：
|
||
|
||
```text
|
||
它把这条案例判成 Q、P、I 还是 mixed？
|
||
它有没有识别暴力降维/恶意升维？
|
||
它有没有不该调用思想考古却调用了？
|
||
它有没有把你的真实经验压扁成普通流程管理问题？
|
||
它有没有编造你没有说过的 expected behavior？
|
||
```
|
||
|
||
这才是你作为 Owner 最有价值的参与位置。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 9. 最终结论
|
||
|
||
你提供案例后，**应该让 Codex 先做预加工**。
|
||
|
||
但准确说，不是：
|
||
|
||
```text
|
||
你提供案例 -> Codex 挨个写 JSON
|
||
```
|
||
|
||
而是：
|
||
|
||
```text
|
||
你提供真实长案例
|
||
-> Codex 拆成 case digest
|
||
-> Codex 生成 calibration candidate
|
||
-> 你/CCRA 审核
|
||
-> Codex 再转成 JSON
|
||
-> 才进入 selector / regression
|
||
```
|
||
|
||
这样既不会把你拖进手写 JSON 的低价值劳动，也不会让 Codex 把未经确认的理解直接固化成测试规则。当前阶段的瓶颈不是 JSON 生成，而是**把真实案例加工成可裁决、可审查、可回归的中间样本**。
|