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knowledge-vault/work/internal/强哥的思想宇宙/作废的一轮/2026-06-17提取QPI模型7-Codex.md

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1

阅读交接文档： reports/Codex新会话交接文档_Round03.2a评审准备_2026-06-17.md

目前Round 03.2a评审已经完成， 阅读C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\讨论\2026-06-16产品交流4-GPT.md的1197行至结束。

注意，这里有两个事项：

  1. 关闭第3轮
  2. 开启第4轮

我们先关闭第3轮： 按照评审意见修复，git 提交项目下所有文件，远程同步，打Tag。

2

后面都用中文回答。

对于Round 04，基于GPT的提议，你有什么想法。

准备 25-30 条你没有提前标注的新输入。 输入类型要混合：

明确 no-call：查事实、翻译、润色、格式化、直接执行
QPI 轻量问题定性
组织治理 / 责任 / 共识类输入
容量 / 资源 / 路径类输入
模型抽取 / 深度建模类输入
明确拒绝思想考古但允许 QPI 的输入
真正应该进入思想考古的输入
模糊短句 / 低上下文输入

这部分，你能做基础建设——准备初步输入，我来检查。然后你再做后续的工作。

我的判断：Round 04 应该先做“盲测输入池”，不应该现在就改 selector、补 regression、写 expected behavior，甚至不应该把它放进现有 selector_calibration_inputs.json。否则会把“盲测”提前污染成“校准”。

我建议用这个方案：

  1. 先创建一个待审稿文件： reports/Round04_blind_input_candidates_2026-06-17.md

  2. 文件里放 30 条候选输入，按 GPT 提到的 8 类分组，但不写 expected selector behavior，不写预期答案，只写：

    • input_id
    • category_for_owner_review
    • input_text
    • why_included

  3. 你审完后，我们再冻结成真正执行用的 blind input JSON，例如： selector/round04_blind_inputs.json

  4. 后续 Round 04 执行时，脚本只读冻结版 JSON，输出 selector/QPI 结果到 report；评审再对照人工判断，不提前改规则。

我不建议现在直接把它写进 selector_calibration_inputs.json，因为那是校准/回归味道的文件，带 expected behavior；Round 04 的意义正好是先测“未知输入下当前规则会怎样”。

如果你确认，我下一步就按这个轻量方案落一个 Markdown 待审稿：30 条输入，覆盖 no-call、QPI 轻量定性、组织治理、容量路径、模型抽取/深度建模、拒绝 IA 但允许 QPI、应进 IA、低上下文短句。

3

同意，现在开始写这个文档。

已写好初稿：

reports/Round04_blind_input_candidates_2026-06-18.md

内容包括 30 条候选输入，覆盖 GPT 提议的 8 类场景。按约定，这份文件只写候选输入和覆盖理由，不写 expected behavior，不改 selector，不改 calibration/regression，也没有启动 Round 04 执行。

我做了基础检查：

  • R04-BI-* 数量：30
  • 当前工作区只新增这一份文件：reports/Round04_blind_input_candidates_2026-06-18.md

你可以先审这份 Markdown，后续我再根据你的修改意见整理成冻结版 selector/round04_blind_inputs.json。

4

下面包含了本次Round4评审过程的全部思路，请你消化吸收。有意见提出。 将其变成你可执行的计划，若没有偏差，直接执行计划即可。

回复

R04-BI-021 和 R04-BI-025 暴露了模型名

先不要思想考古，只判断这是不是一个 QPI 意义上的问题。
QPI 已经判断这是中重型课题，现在请继续分析它背后的底层假设、生成机制和长期稳定结构。

这两条不是问题，但要标记为：model-name-exposed control cases。 它们不是真正自然盲测输入，而是用于测试显式模型指令是否被正确处理。保留 1-2 条是合理的，但不要让这类输入占比过高。当前只有 2 条，可以接受。

R04-BI-018 偏明显

请从这篇长文里抽取一个可复用的认知模型，重点看它的核心机制和适用边界。

这条很可能触发模型抽取 / 深度建模，属于明显正例。保留，但它更像 positive control，不是自然边界样本。

R04-BI-026 反而很有价值

这个现象反复出现在不同项目里，我想知道它背后的思想结构是什么，而不是只做问题分类。

这条不直接说“思想考古”，但语义上可能应该进入 IA 或至少进入 QPI→IA。保留，它比 R04-BI-025 更像真实输入。

建议补充的候选输入

当前输入池还缺几类 03.2 / 03.2a 刚修过的关键陷阱。建议新增 6-8 条，作为 Round 04 候选，不要提前写 expected behavior。

补充 A：普通 how-to no-call

R04-BI-031
category_for_owner_review: explicit_no_call_how_to
input_text: `如何在 Excel 里冻结首行？`
why_included: Tests whether generic how-to stays outside QPI after broad "如何" gate was narrowed.

R04-BI-032
category_for_owner_review: explicit_no_call_how_to
input_text: `怎么把 Markdown 文件转成 PDF？`
why_included: Tests tool/how-to request as no-call.

补充 B：词义 / 判断类 no-call

R04-BI-033
category_for_owner_review: explicit_no_call_dictionary_judgment
input_text: `判断一下“alignment”在这句话里是什么意思。`
why_included: Tests whether ordinary word-meaning judgment avoids QPI over-selection.

补充 C：直接执行 + 分析 override

R04-BI-034
category_for_owner_review: direct_execution_with_analysis_override
input_text: `请把下面内容总结成三点，但不要只执行，先判断它背后的问题定义。`
why_included: Tests whether explicit analysis override can escape direct-execution no-call.

补充 D：深度限制但允许 QPI，不暴露模型名

R04-BI-035
category_for_owner_review: qpi_allowed_depth_limited
input_text: `不要深入分析，只判断这件事的主导稀缺是什么。`
why_included: Tests Round 03.2a depth-limiting override without naming QPI or IA.

R04-BI-036
category_for_owner_review: qpi_allowed_depth_limited
input_text: `不要展开到底层理论，只判断现在是缺信息、缺路径还是缺共识。`
why_included: Tests QPI-limited routing while rejecting deeper modeling.

补充 E：轻量增长类边界

这一类很重要，因为之前 如何提高流量 是 QPI low-confidence 的特殊校准点，Round 04 可以测它是否过度召回。

R04-BI-037
category_for_owner_review: ambiguous_growth_how_to
input_text: `如何提高这个账号的流量？`
why_included: Tests whether generic growth how-to is routed to QPI, no-call, or low-confidence provisional handling.

补充 F：真正 IA，但不说“底层假设”

R04-BI-038
category_for_owner_review: likely_intellectual_archaeology
input_text: `这类失败在不同项目里反复出现，我想抽出它背后稳定的生成机制和可迁移框架。`
why_included: Tests deeper modeling intent without explicit "思想考古" or "底层假设" wording.

是否需要删除当前条目？

不建议删除。

Round 04 36-38 条可以接受，只要 Codex 不运行多轮推理、不写答案，只做 selector + QPI 路由输出，成本不会太高。

Round 4评审

将会在ChatGPT上启动新的会话，因此需要：

1. Round 03 关闭摘要

不要重新上传 03 全套，但要有一段简短 closure summary：

Round 03 closed after 03.2a.

QPI and Intellectual Archaeology remain draft / B / pending.
QPI is accepted as a draft-callable routing asset at report level.
Selector v0.2 passes:
- no-call gate
- calibration smoke
- model-level IA exclusion
- QPI-before-IA gate
- depth-limiting override gate

Proceed to Round 04 blind input routing evaluation.

注意：draft-callable 只能是评审语言，不能改 JSON 生命周期。质量门里明确模型不能因为 schema、selector demo、validation pass 就升级 stable，仍要经过 evidence、content、regression、selector、Owner / CCRA review。

2. Round 04 的目标

Round 04 只验证：

真实新输入下，selector + QPI + IA gate 的路由是否稳定。

不是验证最终答案质量，不写完整解决方案，不扩第三模型，不做平台。

3. Round 04 的非目标

必须写清楚：

Do not add a third model.
Do not upgrade QPI or Intellectual Archaeology.
Do not introduce LLM selector.
Do not implement RAG, vector database, frontend, backend, user account, or QA product.
Do not modify selector rules before blind test.
Run first, analyze failures later.

4. 当前 runtime 资产

至少包含这些当前状态文件，最好放在 raw zip 里：

selector/selector_rules.json
selector/selector_calibration_inputs.json
models/qpi.model.json
models/intellectual_archaeology.model.json
cards/qpi.md
cards/intellectual_archaeology.md
tests/qpi.regression.json
tests/intellectual_archaeology.regression.json
tests/regression_cases.json
scripts/run_selector_demo.py
scripts/run_selector_regression.py
scripts/run_selector_calibration_smoke.py
reports/selector_regression_report_v0.2.md
reports/selector_calibration_smoke_report.md
reports/validation_report.md

5. Blind input set

Round 04 最关键的是 blind inputs。

关于blind input json

  • 是否可以考虑分两份：
    • BLIND_INPUT_SET_FOR_BLIND_TEST
    • OWNER_EXPECTED_ROUTING_PRIVATE
  • 启动一个子线程，没有当前上下文，不会污染。它来调用BLIND_TEST做真正的盲测

接下来

下一步不改 selector，而是：

  1. 判断我的审核意见，没问题的话修订Round04_blind_input_candidates_2026-06-18.md，作为原始输入源。冻结为 Round 04 blind input pool。
  2. 然后基于这个人读的md生成冻结的真正执行用的 blind input JSON
  3. 用当前 selector + QPI contract 跑第一轮真正的盲测；
  4. 输出 routing evaluation report；
  5. 输出Round4的评审用材料
  6. 再由我和GPT评审失败类型。

已执行完 Round 04 基础建设和第一轮 blind routing，未改 selector 规则，未改模型 JSON 生命周期。

产物位置：

  • 候选输入源：reports/Round04_blind_input_candidates_2026-06-18.md
  • 冻结 blind input JSON：selector/round04_blind_inputs.json
  • 批量 runner：scripts/run_round04_blind_routing.py
  • runner 测试：tests/test_round04_blind_routing.py
  • 首轮路由报告：reports/Round04_blind_routing_evaluation_report_2026-06-18.md
  • Round 04 评审包：ccra_review_bundle/round-04_2026-06-18_blind-input-routing-evaluation/
  • raw zip：ccra_review_bundle/round-04_2026-06-18_blind-input-routing-evaluation/optional_raw_changed_files_04.zip

执行结果摘要：

  • blind inputs：38 条
  • no-call results：20
  • selected distribution：
    • qpi: 18
    • intellectual_archaeology: 3
    • none: 20

一个需要后续评审注意的真实暴露点：R04-BI-002 是翻译请求，但因为文本里有“模型”，当前 selector 选中了 QPI。这是 blind run 的有效发现，我没有修规则，已留给 Round 04 评审判断失败类型。

验证已通过：

  • python -m unittest tests.test_round04_blind_routing -v：3 tests OK
  • python scripts\run_round04_blind_routing.py：38 inputs evaluated
  • python scripts\rebuild_indexes.py --check：PASS
  • python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v：20 tests OK
  • python scripts\validate_model_library.py：PASS
  • python scripts\check_card_contract.py：PASS
  • python scripts\run_selector_demo.py：PASS
  • python scripts\run_selector_regression.py：PASS
  • python scripts\run_selector_calibration_smoke.py：PASS
  • python scripts\check_model_card_sync.py：PASS

确认项：

  • selector/selector_rules.json 没有 diff
  • models/qpi.model.json 没有 diff
  • models/intellectual_archaeology.model.json 没有 diff
  • QPI / IA 仍是 draft / B / pending
  • selector/round04_blind_inputs.json 不含 expected_selector_behavior / expected_primary_model
  • raw zip 已检查，保留 source-relative paths

当前未提交。下一步适合你和 GPT 评审 03_ROUTING_EVALUATION_REPORT_04.md，先标失败类型，再决定是否开 Round 04.1 修规则。

5

从前面的历次准备评审资料过程看，打压缩包都会重做几次才能完成。 我觉得可以考虑抽一个简单的自动化压缩skill，交由skills-vault完成。 你输入

  1. 一个文件清单，比如：
C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\cards\card_index.md
C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\cards\intellectual_archaeology.md
  1. 相对位置：the-mindscape-of-bro-tsong
  2. 输出的文件目录文件名，比如：C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\ccra_review_bundle\round-04_2026-06-18_blind-input-routing-evaluation\optional_raw_changed_files_04.zip

这个压缩skill将你的文件做到压缩包里，同时完成验证。

我不清楚现有的zip是否已经有类似的了，是否值得抽这个技能。只是我看到，你每次压缩包都会失败一、两次。 你判断是否值得，若值得，则输出一个需求单到/requirements/skills-vault/下，作为skills-vault的输入。

6

第四轮的审核结果： C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\讨论\2026-06-18产品交流-GPT.md

里面要求很明确，从做哪些到评审材料准备什么。 有问题请提出，没问题则按照这个执行。

另外，打压缩包的新技能skills-vault也准备好了，bundle-zip你应该可以看到这个技能。后续打带目录的压缩包都可以拿这个技能来完成——这个可以在规则里提一下，避免将来在powershell和Python之间重试几次。

已按第四轮审核意见执行，没有发现需要反向确认的问题。

完成内容：

  • 做了 Round 04.1 selector rule patch，不是第二次盲测。
  • 保留原始 Round 04 报告不回改。
  • 新增 4 条目标 regression：
    • R04-BI-002 翻译 payload 误召回 QPI
    • R04-BI-024 不要进入思想考古 未 hard-exclude IA
    • R04-BI-035 / 036 depth-limiting 但应允许轻量 QPI
  • 修了 selector：
    • 新增翻译类 instruction no-call
    • 增加 instruction / payload 切分，避免 payload 里的 模型 触发 QPI
    • 增加 IA hard exclusion 变体
    • 扩展 主导稀缺 / 缺信息 / 缺路径 / 缺共识 的 depth-limiting QPI override
  • 生成 post-patch comparison report：
    • reports/Round04_1_post_patch_routing_verification_report_2026-06-18.md
    • 4 个 targeted cases 全部 PASS
  • 生成 04.1 评审包：
    • ccra_review_bundle/round-04.1_2026-06-18_selector-rule-patch/
  • 使用新 bundle-zip 技能打包：
    • optional_raw_changed_files_04.1.zip
    • validation JSON 显示 PASS，36 files / 36 entries，source-relative paths 保留
  • 已把 bundle-zip 使用规则写入 README.md 和 docs/WORKFLOW.md

验证通过：

  • python scripts\rebuild_indexes.py --check
  • python -m unittest discover -s tests -p "test*.py" -v：22 tests OK
  • python scripts\validate_model_library.py
  • python scripts\check_card_contract.py
  • python scripts\run_selector_demo.py
  • python scripts\run_selector_regression.py
  • python scripts\run_selector_calibration_smoke.py
  • python scripts\check_model_card_sync.py

状态确认：

  • QPI：draft / B / pending
  • Intellectual Archaeology：draft / B / pending
  • QPI regression：61
  • IA regression：20
  • Aggregate regression：81
  • 未引入 LLM selector / RAG / 第三模型 / 前后端 / QA 产品

当前改动还没有提交。下一步适合把 ccra_review_bundle/round-04.1_2026-06-18_selector-rule-patch/ 上传给 GPT / CCRA 评审。

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4.1 评审完毕，阅读C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\讨论\2026-06-18产品交流-GPT.md 219行 ~ 315行。

  1. 执行Round 04.1 closeout
  2. 生成交接文档
  3. 提交并同步远程，打tag

我将在新会话中开始第5轮的讨论

Round 04.1 已关闭，未进入 Round 05。

已按 GPT 评审补做 closeout：R04-BI-022 记录为 accepted collateral change，新增 QPI regression case_qpi_round04_depth_limited_assumption_scarcity_001，post-patch report 记录 5 个 before/after 行为变化。交接文档已生成：Codex新会话交接文档_Round04.1关闭与Round05准备_2026-06-18.md。

验证已通过：index check、22 个 unit tests、model validation、card contract、selector demo、selector regression 26 cases、calibration smoke、model/card sync。04.1 raw zip 用 bundle-zip 重打并验证通过，37 entries。

Git 已提交并同步：

  • commit: 3f6f00a82e75724cc9c97261f035cd7b9abfc87a
  • tag: qpi-round-04.1-closed-2026-06-18
  • remote main 和 remote tag 都已验证指向该 commit
  • 当前工作树干净：main...origin/main

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