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Raw Blame History

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这是GPT给的抽取样板说明： C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\GPT成果\2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md

我直接给你三份文档：

QPI原文，C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\sayings\2026\2026-01-07-anchoring-the-void.md
思想考古原文，见1.3节，C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\sayings\2025\2025-10-26-the-workshop-of-Modelers.md
QPI与思想考古的应用及我之前抽取的模型，C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\rules\cognitive-science\综合认知模型\Wantsong认知操作系统.md

你看接下来，你要做什么？有问题提出。

我接下来应该做的是：把这三份材料转成第一版可验证的模型资产链路，而不是继续做目录初始化。

推荐路径：

先补最小 schema 和校验脚本
建 model_spec、source_article、source_excerpt、regression_case 的 JSON Schema，再写一个标准库 Python 校验脚本。这样后面抽取不会漂。
建 source 索引和 evidence excerpt
三份原文分别登记为 source article；QPI 和思想考古的关键段落进入 sources/source_excerpts.json。如果证据不足，再明确标 待填入原文片段，不伪装成已验证证据。
抽两套模型资产
产出：
- cards/qpi.md
- models/qpi.model.json
- cards/intellectual_archaeology.md
- models/intellectual_archaeology.model.json
做回归用例和最小 selector
每个模型至少 5 个 case，覆盖正例、边界、误用。selector v0.1 只用关键词、输入类型、负向触发和优先级，不接 LLM。
跑校验并写交付摘要
更新 reports/validation_report.md 和具体 handoff，列出已完成、未验证、需要你判断的点。

我有一个需要先确认的问题：
“思想考古”的机器 ID 我建议用 intellectual_archaeology，中文名和别名放进模型字段或 card 里。你确认这个 ID 吗？还是你希望用 thought_archaeology / sixiang_kaogu？

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文章内原文是： “思想考古学”（Intellectual Archaeology），所以用intellectual_archaeology 注意：原文都是中文，字段可以是英文，但是内容不论json还是md都需要是中文，避免产生翻译上的歧义。其他没什么了，可以继续了。

已继续完成第一版模型资产链路。

主要产物已落盘：

模型卡：cards/qpi.md、cards/intellectual_archaeology.md
机器 JSON：models/qpi.model.json、models/intellectual_archaeology.model.json
来源与证据：sources/source_articles.json、sources/source_excerpts.json
回归用例：tests/regression_cases.json
selector 数据：selector/selector_rules.json、selector/selector_examples.json
校验脚本：scripts/validate_model_library.py
handoff：reports/Codex_模型资产链路摘要_v0.1.md

已按你的要求处理：字段名英文，JSON/Markdown 的内容主体保持中文；intellectual_archaeology 已作为机器 ID，中文名保留为“思想考古学”。

验证结果：

python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v
# Ran 2 tests: OK

python scripts\validate_model_library.py
# validation passed

说明：当前 selector 还是 data-only，没有实现可执行评分脚本；回归用例也还只是产品稳定性测试数据，没有自动执行器。这两个是合理的下一步，不需要现在扩成平台。

3

我简单做了检查，发现intellectual_archaeology.md、qpi.md与GPT给的规划2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md中的样例有些差异，主要是字段有缺失。同样的，models下的两个json的字段也比规划的样例内容少。

我觉得：

我们应该先定义card和model的schema，model的我看见了，就没有reason字段；而card的定义我没找到。
这个schema定义不完整，由于没有解释，会不会产生歧义。
指标等内容还在规划文件中，会不会造成认知负荷。我们是否应该将GPT给的规划2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md，先变成本地执行的规则？而不是拿着规划去现改。
这里面是否需要做工作流，做多环节的拆分？类似的工作我以前在单智能体下也做过，我们之前有专门的评分模型，输出schema定义，抽取智能体，检验智能体。现在这个感觉是个草台班子。我在初始化项目的时候，提出是个双工模式，1. 流程/工具打造，2. 内容提取。我觉得你是否没有理解双工或者约定不足，导致质量很差。

你的判断是对的。根因不是“漏了几个字段”，而是我把这件事做成了内容录入，而不是先把 GPT 样板转成本仓库的执行契约。

具体问题：

现有 model_spec.schema.json 只是 AGENTS.md 的最小字段集，不是 GPT 样板里的完整 model_card.schema.json。
Markdown card 没有 contract/schema，所以 cards/qpi.md 和 cards/intellectual_archaeology.md 只是“可读说明”，不是可验收模型卡。
schema 没有 description / 字段语义说明，后续抽取者会按自己理解填，确实会产生歧义。
我漏掉了样板里的推荐字段：trigger_keywords、negative_triggers、related_models、conflicting_models、disciplinary_anchors、example_inputs、example_outputs、output_contract、depth_control、version、last_updated 等。
reason 不是顶层 model 必填字段，但样板在 selector 输出和稳定性评级里用了 reason。现在的稳定性结构缺少 reason / next_stabilization_action，selector 示例也没有完全按样板输出。
双工模式我确实执行偏了：我跳进了“内容提取 track”，但“流程/工具打造 track”没有先固化到本地规则、schema、validator、selector demo 和验收清单。

接下来应该先暂停继续扩内容，改做一次结构修复：

把 GPT 规划转成本地执行规则
新增类似 docs/MODEL_EXTRACTION_RULES.md / docs/MODEL_CARD_CONTRACT.md，把模型卡字段、机器 JSON 字段、稳定性评估、selector 评分、验收标准从外部规划迁入仓库。
补完整 schema
新增或重命名为 schemas/model_card.schema.json，字段对齐 GPT 样板，并给每个字段加中文 description。同时补 Markdown card 的章节契约，哪怕不是 JSON Schema，也要可由脚本检查标题完整性。
升级 validator
不只检查“有没有最小字段”，还要检查：
- 推荐字段是否存在
- enum 是否符合样板
- selection_priority 是否是 1-10
- stability profile 是否有 stability_level、reason、next_stabilization_action
- card Markdown 是否包含所有必需章节
- 每个模型至少 5 个 regression case，且覆盖 positive、boundary、misuse
再重写两个模型资产
用本地规则重写 qpi.md、intellectual_archaeology.md 和两个 JSON。不是小修，而是按契约重新补齐。
最后补 selector demo
样板明确要求 scripts/run_selector_demo.py，当前没有。这一步应该放在 schema 和模型资产通过后。

我建议下一步就做“结构修复优先”的补丁，不再继续现改内容。完成后再跑一轮验收报告，报告里明确列出：GPT 样板字段覆盖率、card 章节覆盖率、schema 校验、引用完整性、回归用例覆盖、selector demo 结果。

4

我认为不是先修复，而是GPT给的只是规划，你需要先出一个计划。尤其是第一次试跑，需要有个实际的计划：

规则/schema 阅读C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\GPT成果\2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md，将其转为本地规则。同时补充上我说的这些漏洞。然后做一次检查，确认无误后，再让我检查。
流程需要规划抽模型这个工作流，一步步的：
用户提供什么
你怎么做，
怎么检查
用户再怎么确认

有哪些环节，每个环节的输入与输出，是否需要配套工具

配套工具需求（可选）是否会有配套工具，什么需求

这些规则/schema，工作流程，工具是后续工作的质量基础。这些不确定，直接上来做内容，不可能得到好的质量。而要做这些规则/schema，工作流程，工具，首先得想清楚。

所以，我觉得对GPT的规划，你执行这件事，你的理解有偏差。GPT不了解本地实际情况，这个计划就是为了查漏补缺的。

如果，你没有异议，需要出一个计划；并且把这个固定下来，每次GPT给的内容，你都要先出计划。

没有异议。你的纠正是架构级的，不是内容修补级的。

我现在给出的计划应该先固定“以后怎么处理 GPT 规划”，再处理这次 QPI / 思想考古的资产修复。

总原则 每次 GPT 给规划文档后，Codex 不能直接按规划写内容。必须先做一轮“规划落地计划”：

读 GPT 规划。
识别它与本地仓库规则的差异。
把可执行部分转成本地规则/schema/workflow/tooling 计划。
让你检查确认。
确认后才进入实现或内容抽取。

本次计划分三块

第一块：规则 / Schema 固化

目标：把 2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md 从“外部规划”变成本仓库内可执行、可检查、可复用的规则。

产物建议：

docs/MODEL_EXTRACTION_RULES.md
记录从原文到模型资产的抽取规则，包括字段含义、中文内容要求、证据引用规则、不可伪造证据规则。
docs/MODEL_CARD_CONTRACT.md
定义人读 Markdown card 必须有哪些章节、每章写什么、哪些内容必须可追溯。
schemas/model_card.schema.json
对齐 GPT 样板中的机器 JSON 字段，而不是当前最小字段集。每个字段加中文 description，减少歧义。
更新 schemas/source_article.schema.json、schemas/source_excerpt.schema.json、schemas/regression_case.schema.json
加字段说明、枚举、验收约束。
docs/DECISIONS.md 增加决策：
GPT 规划必须先转为本地执行计划，不允许直接进入内容抽取。

检查方式：

对照 GPT 规划字段列表逐项检查。
对照你指出的漏洞检查：card schema 缺失、字段解释缺失、reason / 稳定性理由缺失、推荐字段缺失、workflow 未固化。
输出一份差异报告，例如 reports/GPT规划落地差异检查_v0.1.md。
然后停下来让你检查。

第二块：模型抽取工作流规划

目标：定义以后“抽一个模型”到底怎么走，而不是临场发挥。

建议工作流：

用户输入阶段
用户提供：
- 模型候选名称
- 原文路径
- 补充应用材料路径
- 是否有 GPT 规划或样板
- 是否允许使用 placeholder evidence
- 本轮目标：只建规则、只抽 card、还是跑完整链路
规划转译阶段
Codex 做：
- 阅读 GPT 规划和本地规则
- 产出本地执行计划
- 标出 GPT 规划中不能直接执行、需要本地化的部分
- 标出缺失 schema、工具、检验器
输出：
- 本轮执行计划
- 差异检查清单
- 需要用户确认的问题
规则 / schema 阶段
Codex 做：
- 更新本地规则文档
- 更新 schema
- 更新 validator
- 不抽模型内容
输出：
- 可执行规则
- schema
- validator
- validation report
内容抽取阶段
Codex 做：
- 建 source article
- 抽 source evidence
- 写 model JSON
- 写 Markdown card
- 写 regression cases
- 写 selector examples
输出：
- 模型资产文件
- evidence 映射
- 回归用例
检验阶段
Codex 做：
- schema 校验
- 引用完整性校验
- card 章节完整性校验
- regression case 覆盖校验
- selector 示例校验
输出：
- reports/validation_report.md
- reports/<model>_extraction_audit.md
用户确认阶段
用户检查：
- 模型定义是否偏离原意
- 字段是否足够支撑调用
- 误用和边界是否合理
- evidence 是否可信
- 是否进入下一轮模型扩展

第三块：配套工具需求

最小必要工具：

scripts/validate_model_library.py 升级
检查 schema、引用、card 章节、回归用例覆盖。
scripts/check_card_contract.py
检查 Markdown card 是否包含必需章节。
scripts/run_selector_demo.py
根据 GPT 样板规则输出 recommended_models、score、reason、routing_notes。

可选后续工具：

scripts/extract_plan_requirements.py
从 GPT 规划中抽取字段、任务、验收标准，生成本地差异清单。
scripts/audit_model_asset.py
针对单个模型生成审计报告：字段完整性、证据完整性、回归覆盖、selector 可调用性。
如这些工具会复用到多个仓库或多个项目，再向 requirements/skills-vault/ 写需求，不在本仓库直接沉淀成通用 Skill。

本次下一步

我建议先只做一件事：写一份正式计划文件，不改 schema、不改模型内容。

文件位置：

docs/superpowers/plans/2026-06-16-model-extraction-contract-and-workflow.md

这份计划应包含：

GPT 规划本地化步骤
规则/schema 文件清单
工作流文件清单
validator / selector 工具需求
检查点和用户确认门
明确禁止：未完成规则/schema 前不得继续修 QPI 和思想考古内容

你确认后，我再把这份计划落盘。

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总体上没问题，还缺一个index，card和model是否都需要自己的index。这个index也需要定义。当然这个index，可以每次增量更新，也可以按需全量提取。现在是两个，未来多了的话，按需全量提取，会不会有压力。

现在可以落盘了。

已落盘计划：

docs/superpowers/plans/2026-06-16-model-extraction-contract-and-workflow.md

我已把你补充的 index 纳入正式计划：

models/model_index.json：机器可读索引，用于验证、selector、模型查找和后续应用集成。
cards/card_index.md：人读索引，用于审阅、导航、交接和抽取状态检查。
同时计划了 schemas/model_index.schema.json 和 schemas/card_index.schema.json。

计划里也明确写了维护策略：当前两个模型手动增量维护即可；未来扩到 8-10 个核心模型后，再考虑按需全量重建脚本。现在不提前做复杂自动化。

关键 gate 也写进去了：规则/schema/workflow/index foundation 没有完成并经你检查前，不继续修 QPI 和思想考古内容。

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我看了计划，没有大问题。可以先修复规则文件。

已继续修复规则/schema/workflow/tooling 层，未改 QPI / 思想考古的模型内容正文。

本轮新增的关键文件：

也升级了 scripts/validate_model_library.py，现在会检查新 contract 子集、index 引用、regression 覆盖等。

验证结果：

python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v
# PASS, 9 tests

实际仓库检查：

python scripts\check_card_contract.py
# FAIL as expected: 当前两张 card 还没按新 contract 修复

python scripts\validate_model_library.py
# FAIL as expected: 当前两个 model JSON 仍是 draft_pre_contract

python scripts\run_selector_demo.py
# PASS: 能输出 recommended_models / score / reason / routing_notes

当前状态是 foundation 已建立，内容层还没有修。下一步如果你确认，就可以进入 QPI / 思想考古的 card 和 model JSON 修复。

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现在修复内容。

重新检查过了，内容修复是通过的。

确认存在的关键文件：

models/qpi.model.json
models/intellectual_archaeology.model.json
cards/qpi.md
cards/intellectual_archaeology.md
models/model_index.json
cards/card_index.md

复核命令结果：

python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v
# PASS, 9 tests

python scripts\check_card_contract.py
# card contract check passed

python scripts\validate_model_library.py
# validation passed

python scripts\run_selector_demo.py
# PASS, 输出 recommended_models / score / reason / routing_notes

reports/validation_report.md 当前是 Status: PASS。

我也补了复核摘要：

reports/内容修复检查摘要_v0.1.md

结论：QPI 和思想考古的 card / model JSON 现在已经通过当前本地 contract。它们仍然是 draft，下一步是你做内容层审阅，而不是结构层修复。

8

好的，本次内容检查完了，没有问题。

现在，我可以去ChatGPT，进行下一次的讨论了么，还有什么遗漏的么？

可以去 ChatGPT 进行下一轮讨论了。当前没有阻塞性遗漏。

建议你带这几个本地文件作为上下文：

可以让 ChatGPT 下一轮重点讨论：

QPI / 思想考古内容是否有概念偏差。
是否需要补更强 source evidence。
下一批模型候选是谁。
是否需要把 selector demo 升级为更正式的评分器。
是否要开始设计“抽取智能体 / 检验智能体 / 评分模型”的 CCPE 或 skills-vault 请求。

本地结构、schema、workflow、index、校验工具这轮已经打底完成；下一轮可以进入产品判断和扩展规划。

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长期知识库

这是GPT提出可以放入它的长期资产——知识库的内容：

00_用户背景与产品上下文.md
01_核心模型地图_v0.md
02_模型卡结构规范_v0.1.md
03_核心模型抽取样板_v0.1.md
04_QPI_模型卡_v0.1.md
05_思想考古_模型卡_v0.1.md
06_模型稳固性评级规则_v0.1.md
07_产品规划过程记录.md

交接文档

每次这里做完，我到GPT去交流，它建议每次你从 Codex 回到 ChatGPT，都带一份交接文档。

这是它的交接文档建议格式：

# 项目交接文档：模型库 / 模型管理子系统 MVP

## 1. 当前阶段

例如：
已完成《核心模型抽取样板 v0.1》的 Codex 工程化打样。

## 2. 本轮目标

例如：
验证 QPI 和思想考古两个核心模型，能否被整理为：
- 人读模型卡
- 机器可读 JSON
- 来源片段索引
- 回归测试用例
- schema 校验对象

## 3. 已完成内容

- 创建了哪些目录
- 创建了哪些 schema
- 创建了哪些模型卡
- 创建了哪些测试用例
- 是否有最小模型选择器
- 是否有校验器

## 4. 关键文件路径

例如：
- /model_library/schemas/model_card.schema.json
- /model_library/models/qpi.json
- /model_library/models/intellectual_archaeology.json
- /model_library/sources/source_index.json
- /model_library/tests/qpi_regression_tests.json
- /model_library/tests/intellectual_archaeology_tests.json

## 5. Codex 实现和原计划的差异

例如：
- 原计划使用 YAML，Codex 改成 JSON
- 原计划做 Markdown 展示，暂未实现
- 原计划做模型选择器，当前只做了 schema 校验

## 6. 当前问题

列出 3-5 个需要我判断的问题。

## 7. 需要 ChatGPT / CCRA 判断的事项

例如：
- 当前 schema 是否足够支撑问题回答系统？
- QPI 和思想考古的字段是否过重？
- 是否应该现在扩展到第三个模型？
- 模型选择器是否应该先规则化，还是直接 LLM 判断？

## 8. 下一步候选方向

- 继续完善模型管理子系统
- 接入最小问题回答流程
- 扩展到 5 个核心模型
- 做模型稳固性评级
- 做回归测试集

新会话时建议放置的四类文档

这是每次开启新会话时，建议放置的四类文档。第二类实际上是原始规划。

第一类：本轮交接文档

这是最重要的，应该放在开头。

作用是让我知道当前状态，而不是重新从历史中推理。

第二类：《核心模型抽取样板 v0.1》

这是规范源。

它告诉我：

我们原本希望 QPI 和思想考古怎么被抽取
模型卡结构是什么
机器 JSON 应该是什么
来源片段索引是什么
回归测试用例是什么

第三类：Codex 实际产物摘要

不是全部代码，而是摘要：

目录结构
关键文件内容
schema 字段
两个模型卡的当前版本
测试用例
运行结果
已知问题

第四类：关键文件

可以上传这些：

model_card.schema.json
qpi.json / qpi.yaml
intellectual_archaeology.json / yaml
source_index.json
regression_tests.json
README.md
Codex 生成的工程说明

指令

基于以上内容，我需要你先整理一个差分表，告诉我哪些文档有，现在叫什么，哪些还没有。我再看要不要补齐。

下面是本地现状差分表。结论：工程资产基本都有，但“给 ChatGPT 长期知识库用的 00-07 文档包”和“按 GPT 建议格式写的一份总交接文档”还没有按那些文件名单独整理。

一、长期知识库 00-07 对照

GPT 建议文档	本地是否已有	当前对应文件	差异
`00_用户背景与产品上下文.md`	部分有	README.md, docs/PROJECT_BRIEF.md, PROJECTS.md	没有合并成“给 ChatGPT 长期记忆”的单文件
`01_核心模型地图_v0.md`	部分有	models/model_index.json, cards/card_index.md	有索引，但不是叙述型“模型地图”
`02_模型卡结构规范_v0.1.md`	有	docs/MODEL_CARD_CONTRACT.md, schemas/model_card.schema.json	文件名不同；内容已本地化
`03_核心模型抽取样板_v0.1.md`	部分有	docs/MODEL_EXTRACTION_RULES.md, docs/MODEL_EXTRACTION_WORKFLOW.md, reports/GPT规划落地差异检查_v0.1.md	原始 GPT 样板在 `knowledge-vault`，本仓库只有本地化规则
`04_QPI_模型卡_v0.1.md`	有	cards/qpi.md, models/qpi.model.json	文件名不同；已通过 contract
`05_思想考古_模型卡_v0.1.md`	有	cards/intellectual_archaeology.md, models/intellectual_archaeology.model.json	文件名不同；已通过 contract
`06_模型稳固性评级规则_v0.1.md`	部分有	docs/MODEL_EXTRACTION_RULES.md, schemas/model_card.schema.json	规则分散在抽取规则和 schema 中，没有单独评级规则文档
`07_产品规划过程记录.md`	部分有	docs/DECISIONS.md, reports/Codex_工程产物摘要_v0.1.md, reports/Codex_模型资产链路摘要_v0.1.md	有过程记录，但没有整理成 ChatGPT 长期知识库单文件

二、交接文档建议格式对照

建议章节	本地是否已有	当前对应文件	差异
当前阶段	有	reports/内容修复检查摘要_v0.1.md	简短检查摘要，不是完整交接文档
本轮目标	有	同上 + reports/规则Schema工作流检查摘要_v0.1.md	分散
已完成内容	有	多个 `reports/*.md`	分散
关键文件路径	有	`reports/内容修复检查摘要_v0.1.md` 部分包含	不完整
Codex 实现和原计划差异	有	reports/GPT规划落地差异检查_v0.1.md	已有
当前问题	部分有	各报告的 Known Limits / Questions	分散
需要 ChatGPT / CCRA 判断事项	部分有	`reports/规则Schema工作流检查摘要_v0.1.md`	需要汇总
下一步候选方向	部分有	README / reports	需要汇总

缺口：还没有一份完整的 项目交接文档：模型库 / 模型管理子系统 MVP。

三、新会话四类文档对照

类别	本地状态	建议带给 ChatGPT 的文件
第一类：本轮交接文档	缺完整汇总版	目前可临时代替：reports/内容修复检查摘要_v0.1.md
第二类：核心模型抽取样板 v0.1	外部存在，不在本仓库	`C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\GPT成果\2026-06-16-核心模型抽取样板 v0.1.md`
第三类：Codex 实际产物摘要	有，但分散	`reports/内容修复检查摘要_v0.1.md`, `reports/规则Schema工作流检查摘要_v0.1.md`, `reports/GPT规划落地差异检查_v0.1.md`
第四类：关键文件	有	`schemas/model_card.schema.json`, `models/.model.json`, `cards/.md`, `sources/*.json`, `tests/regression_cases.json`, `README.md`

四、关键文件命名差异

GPT 示例名	本地实际名
`model_card.schema.json`	schemas/model_card.schema.json
`qpi.json / qpi.yaml`	models/qpi.model.json
`intellectual_archaeology.json / yaml`	models/intellectual_archaeology.model.json
`source_index.json`	sources/source_articles.json + sources/source_excerpts.json
`regression_tests.json`	tests/regression_cases.json
`Codex 生成的工程说明`	`reports/*.md` 多份报告

建议补齐项

优先补 2 个文件就够：

reports/ChatGPT交接文档_模型库MVP_2026-06-16.md
按 GPT 给的交接格式，把当前状态汇总成一份可直接带走的文档。
knowledge_pack/ 或 docs/chatgpt_knowledge_pack/ 下的 00-07 长期知识库包
如果你希望 ChatGPT 长期资产稳定复用，就把现有文件“再包装”成它建议的 8 个文件。当前不是缺信息，是缺面向 ChatGPT 的整理版。

10

ChatGPT交接文档，这个需要形成机制，还要再补一份规则。下次直接可以按规则出交接文档了。

知识库部分，不仅仅是ChatGPT 长期资产稳定复用，侧面反映的还是我们本地的不规范：需要形成知识性长期复用文档的现在，要么在临时文件里，或者不全，或者散落在不同的位置。

而命名有差异的这个没关系。

你是否认同我的看法？

认同，而且这里要分成两层看。

第一层：ChatGPT 交接文档机制
这个确实应该规则化。它不是一次性报告，而是每次 Codex 工作结束、你要回 ChatGPT 讨论前的固定产物。应该新增一份规则，例如：

docs/CHATGPT_HANDOFF_RULES.md

规定：

什么时候必须生成交接文档
文件放哪里
命名格式
必含章节
必须引用哪些本地文件
必须区分“已验证事实 / 当前草稿 / 待判断问题”
不允许只说“已完成”，必须带验证命令和结果
下一轮给 ChatGPT 的问题必须列出来

第二层：长期知识库不是“给 ChatGPT 打包”这么简单
你这个判断更关键。00-07 那组文档暴露的是本地知识资产层缺位：现在很多重要知识散在：

reports/：过程摘要和临时交接
docs/：规则、contract、workflow
models/ / cards/：模型资产
schemas/：机器契约
外部 knowledge-vault：原始规划与讨论源

这些文件都有用，但它们不是“长期知识性复用文档”。长期知识库应该是稳定解释层：给未来的你、ChatGPT、Codex、CCRA 都能快速理解项目认知资产，而不是重新拼历史。

所以我建议下一步不要只补一份 ChatGPT handoff，而是补两个规则：

docs/CHATGPT_HANDOFF_RULES.md
管“每轮交接”。
docs/KNOWLEDGE_ASSET_RULES.md
管“哪些内容应该沉淀为长期知识文档，放哪里，怎么命名，和 reports/docs/models 的关系是什么”。

并且可以新增一个目录，例如：

knowledge/

或更明确：

knowledge_assets/

里面放长期复用文档：

00_用户背景与产品上下文.md
01_核心模型地图_v0.md
02_模型卡结构规范_v0.1.md
03_核心模型抽取样板_v0.1.md
04_QPI_模型卡_v0.1.md
05_思想考古_模型卡_v0.1.md
06_模型稳固性评级规则_v0.1.md
07_产品规划过程记录.md

reports/ 继续放阶段性过程记录；knowledge_assets/ 放稳定可复用知识。这样边界清楚。

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用knowledge_assets/，04_QPI_模型卡_v0.1.md，这个用04_QPI_模型卡Sample_v0.l.md是否更合理？这个模型卡是具体内容，对于GPT是不可或缺的；但是我们的库里已经有了，也可以不放到knowledge_assets/。我们只需要抽规则，样板这些到knowledge_assets/。版本号我觉得不用写到文件名，我们有git，放到文档内部就可以，比如02_模型卡结构规范.md就够

没有其他问题的话，你可以执行这个工作了：

处理交接规则、交接文档
抽规则性文档进入knowledge_assets/；然后将规则使用方式写入对应的流程、工作说明中。

认同你的边界后，已执行完这两项：

交接规则 + 本轮 ChatGPT 交接文档
knowledge_assets/ 长期知识资产目录 + 初始规则性文档

新增规则：

新增交接文档：

reports/ChatGPT交接文档_模型库MVP_2026-06-16.md

新增长期知识资产：

按你的判断，没有把具体 QPI / 思想考古模型卡复制进 knowledge_assets/。具体模型卡仍以 cards/ 和 models/ 为 source of truth。

也更新了：

验证结果：

python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v
# PASS, 9 tests

python scripts\check_card_contract.py
# card contract check passed

python scripts\validate_model_library.py
# validation passed

python scripts\run_selector_demo.py
# PASS

测试生成的 __pycache__ 已清理。

12

问题中下面两个：

是否需要正式设计抽取智能体、检验智能体、评分模型。
这些智能体应归属本仓库、ccpe-system，还是 skills-vault。

这些不是GPT的职责吧？具体实现上，GPT可能涉足不多；此外，它不知道ccpe-system、skills-vault啊。这部分你怎么考虑？

你说得对，这两个问题不应该直接丢给 ChatGPT 判断。

更准确的分工应该是：

ChatGPT / CCRA：判断“产品上是否需要这种能力”以及“抽取质量标准是什么”
Codex / 本仓库：判断当前 MVP 是否需要落地这些能力
ccpe-system：如果需要的是智能体角色、调用协议、评估 rubric、治理规则、agent spec，那归它
skills-vault：如果需要的是可复用工具、批处理脚本、格式转换、校验器、抽取辅助 CLI，那归它
本仓库：只接收这些能力在本产品里的配置、适配、调用和产物

所以那两条我写得不够严谨。应该改成两层问题：

给 ChatGPT 的问题应改为：

“从产品角度看，后续模型抽取是否需要拆成抽取、检验、评分三个环节？”
“这三个环节的质量标准应该是什么？例如字段完整性、证据充分性、误用覆盖、稳定性评级等。”
“当前 QPI / 思想考古样板是否已经暴露出需要多角色审查的质量问题？”

不应该问 ChatGPT：

这些智能体归属哪个仓库
是否由 ccpe-system 或 skills-vault 实现
具体 agent / skill 怎么设计

这个归属判断应由我们在本地规则里处理。更合理的本地判断规则是：

如果是“谁来判断模型卡质量、如何分配审查权威、如何定义抽取/检验/评分角色”，走 requirements/ccpe/
如果是“写一个脚本批量检查字段、生成差异表、抽取 evidence 候选、转换格式”，走 requirements/skills-vault/
如果是“在本产品中读取这些结果、展示或调用 selector”，留在本仓库

我建议把 reports/ChatGPT交接文档_模型库MVP_2026-06-16.md 里的第 7 节改掉，避免把仓库归属和实现问题交给 ChatGPT。

改一下这部分。

已改 reports/ChatGPT交接文档_模型库MVP_2026-06-16.md。

第 7 节现在改成给 ChatGPT / CCRA 判断的产品和质量问题：

后续模型抽取是否需要拆成抽取、检验、评分三个环节
如果需要，三个环节的质量标准分别是什么
当前 QPI / 思想考古样板是否暴露出需要多角色审查的质量问题

已移除让 ChatGPT 判断 ccpe-system / skills-vault / 本仓库归属的表述。

第 8 节也改成：

评估是否需要抽取、检验、评分三段式审查流程

本地归属判断留给 Codex / 本仓库规则处理。

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我已经完成了与GPT的新一轮沟通，即将在Codex上开始新一轮的调整。当前窗口上下文快慢了，你是否需要一份交接文档给自己的下个新会话。若需要，准备这个交接文档。若不需要，现在给GPT的这些是否够用？

需要，我已经准备好了给下个 Codex 新会话用的交接文档：

reports/Codex新会话交接文档_模型库MVP_2026-06-16.md

里面包含：

当前状态
下个 Codex 会话先读哪些文件
已验证命令和结果
GPT 规划本地化规则
ChatGPT 交接规则
knowledge_assets 规则
当前关键文件
未决问题
下轮可能任务
工作区提醒
不要重复做的事

我也确认了文件存在，关键段落可检索；当前没有 __pycache__ 缓存残留。

给 GPT 的现有材料也够用，但那是“给 ChatGPT 讨论用”的；这份新文件是“给下个 Codex 继续干活用”的，作用不同。

41 KiB Raw Blame History Unescape Escape

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长期知识库

交接文档

新会话时建议放置的四类文档

第一类：本轮交接文档

第二类：《核心模型抽取样板 v0.1》

第三类：Codex 实际产物摘要

第四类：关键文件

指令

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41 KiB

Raw Blame History