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Raw Blame History

1

我们之前已经完成了三轮的评审，现在进入了第4轮的评审。第4轮Codex的工作总结及成果已经全部上传。

我看到结果里，R04-BI-002失败了，其他问题不大。我想了解的是这个测试只是程序跑，没有大模型参与是么？如果只有程序跑的规则，那么与“模型”类似的引发深挖的情况可能会很多。

你看下这个过程，判断下测试情况。下一步怎么处理。

我的判断：是的，第 4 轮这次测试基本就是程序规则跑 selector，没有大模型参与。R04-BI-002 不是大模型理解错，而是 rule-based selector 的 no-call 规则覆盖不够。

第 4 轮的定位很清楚：它只测试当前 rule-based selector、QPI routing contract、思想考古 gate 在新输入下的路由稳定性，不评估最终回答质量。报告也明确写了：不打正确性分、不生成最终答案、不修改 selector rules、不升级模型状态；QPI 和思想考古都没有真正生成完整回答。另外 brief 里也明确说没有引入 LLM selector、RAG、向量库、前后端或 QA 产品。

1. R04-BI-002 的失败性质

R04-BI-002 输入是：

把这句话翻译成英文：这个模型还处在草稿阶段。

它应该是 no-call，因为这是翻译任务，不需要 QPI，也不需要思想考古。长期机制文档里也把 no-call 定义为“不需要问题定性”，包括直接执行、改写、翻译、查事实、整理格式。

但结果是：

selected_models: ['qpi']
no_call: False
QPI 被选中的理由是：complexity signal: 模型
思想考古被拒绝，理由是没有 IA heavy-depth gate。

所以这个失败应分类为：

no-call false negative：本该 no-call，但没有 no-call；
QPI over-selection：QPI 被误召回；
selector false positive：selector 把 payload 里的“模型”当成任务信号；
不是 IA over-selection：思想考古没有被召回，这一点是对的。

更准确地说，问题不是“模型”这个词一定会引发深挖，而是：当前规则没有区分任务指令和被处理文本内容。这里“模型”只是待翻译句子的一部分，不是用户要求做认知模型分析。

2. 你的担心是成立的，但范围要分清

你说“如果只有程序跑的规则，那么与‘模型’类似的引发深挖的情况可能会很多”，这个判断成立。

当前 selector 是规则式入口调度器，不负责真正理解语义；它通过 hard no-call、analysis override、触发词、复杂度信号、模型 gate 来算分。机制文档明确说它不是 LLM selector，而是 rule-based，并且流程就是检查 no-call、override、触发词、复杂度信号、模型 gate 后输出 selected / rejected。

所以类似风险包括：

“把这句话翻译成英文：这个模型还处在草稿阶段”
“把下面内容润色一下：这个方案的底层机制是什么”
“整理成表格：系统、结构、边界、责任”
“判断 alignment 这个词是什么意思：模型输出不稳定”

这些都可能因为 payload 中出现“模型 / 结构 / 机制 / 系统 / 边界 / 问题”等词，被误认为需要 QPI 或深度分析。

不过，R04-BI-002 没有引发思想考古，说明 IA heavy gate 仍然挡住了深度模型；这次主要是 QPI 入口过敏，不是“思想考古默认深挖”。

3. 我不建议说“只有 002 有问题”

你看到 002 是最明显的，但我会把第 4 轮结果分成三类：

A. 必须修的明确失败

R04-BI-002：翻译任务误召回 QPI。这个要进 regression。

B. 同一类规则边界风险，也建议一起修

R04-BI-024：输入里明确说“不要进入思想考古”，但结果选中了 intellectual_archaeology 和 qpi。这属于 model-level exclusion failure / IA over-selection，比 002 更接近深挖误召回。

R04-BI-035 / 036：用户说“不要深入分析 / 不要展开”，但同时要求“只判断主导稀缺”或“只判断缺信息、缺路径还是缺共识”。结果被 hard no-call 拦掉了。这里更像 depth-limiting override failure：用户不是不要 QPI，而是不要深挖，只要轻量 QPI。

这几个不一定都要在本轮判为“正式失败”，因为盲测规则里说 category label 是 coverage label，不是 answer key。但从产品路由角度，我建议把它们纳入 Round 04.1 的规则修复范围。

C. 先不急着修，作为校准讨论

例如 R04-BI-010 到 015 这类治理、责任、产能、路径问题很多被 no-call。它们可能是 QPI under-selection，但也可能是当前 MVP 的保守策略。这里不建议立刻扩大规则，否则 QPI 会变成“只要像组织问题就召回”。

4. 下一步处理建议

不要引入 LLM selector。第 4 轮的目的本来就是验证 rule-based selector 的边界，而且协议明确暂不引入 LLM selector。现在应该做 Round 04.1 selector rule patch，而不是升级 QPI、升级思想考古，或者改成大模型路由。

给 Codex 的处理顺序：

冻结 Round 04 原始报告 不要回改第 4 轮结果。报告末尾也提醒：这是第一轮 blind routing output，失败标签、expected routing、规则修改都应在 Owner / GPT / CCRA review 后再添加。
新增回归用例 至少加入：
- R04-BI-002：应 no-call，selected_models = []
- R04-BI-024：应拒绝 IA，QPI 可选
- R04-BI-035：应允许轻量 QPI，拒绝 IA
- R04-BI-036：应允许轻量 QPI，拒绝 IA
补 no-call 规则，不要只补一个词 不要只加“把这句话翻译成英文”。应加一组翻译意图规则，例如：
- 翻译成
- 翻译为
- 把这句话翻译
- 翻译下面
- 译成英文
- 译成中文
区分 instruction 与 payload 规则上可以先做一个简单切分：如果输入前半段命中翻译 / 改写 / 格式化 / 查事实任务，并且没有“不要只执行、先分析背后问题”等 override，就只看任务指令，不把冒号后的内容拿来触发复杂度信号。
补 IA hard exclusion 表达 R04-BI-024 暴露的是“不要思想考古”能挡住，但“不要进入思想考古”没挡住。应加入：
- 不要进入思想考古
- 不进入思想考古
- 先不进入思想考古
- 不要做思想考古
- 不做思想考古
补 depth-limiting override 对“不要深入 / 不要展开 + 只判断主导稀缺 / 只判断缺信息缺路径缺共识”这类输入，应解释为：拒绝思想考古，但允许 QPI 轻量判断。

5. 结论

第 4 轮测试是有效的。它恰好暴露了 rule-based selector 必须暴露的问题：可审计，但字符串边界脆弱。

这不是模型内容失败，也不是要引入大模型 selector 的信号。下一步应做 Round 04.1：selector no-call 与 hard exclusion 规则补丁 + regression 固化。R04-BI-002 是主修点；R04-BI-024、035、036 应作为同轮附带边界修复。

2

那么这些做完，还需要第二次测试么？ Codex准备4.1的评审材料，是否包含第二次的测试报告，还是你只看修改的规则内容？

According to a document from 2026-06-18，我的判断是：需要第二次测试，但不要叫“第二次盲测”。它应该叫 Round 04.1 post-patch routing verification / regression pass。

原因是：Round 04 的原则是“先盲跑、后分析失败”，且 selector rules 在第一次盲跑前不能修改。现在既然要修改 selector rules，就已经进入 04.1 补丁验证，不是继续保持盲测状态。

结论

Codex 准备 4.1 评审材料时，必须包含补丁后的测试报告。我不建议只看修改的规则内容。

只看规则内容只能判断“改法是否合理”；但不能判断：

R04-BI-002 是否真的修好；
R04-BI-024、035、036 这类边界是否被修好；
原来通过的 no-call case 有没有被破坏；
QPI 是否因为补规则变得过度保守；
IA hard exclusion 是否误伤正常 IA 调用。

Regression 的作用本来就是保护模型边界，避免修改规则后把旧边界改坏；协议里也明确说 regression 不只是代码测试，还要检验“不该调用时是否拒绝、selector 是否误召回、模型是否过度下潜或过度升维”。

4.1 应该怎么测

我建议 4.1 包含三层测试。

第一层：targeted regression

只看这次修复目标是否过：

R04-BI-002：翻译任务，应该 no-call；
R04-BI-024：明确不要进入思想考古，IA 应拒绝，QPI 可轻量调用；
R04-BI-035 / 036：不要深入 / 不要展开，但要轻量判断主导稀缺，应允许 QPI、拒绝 IA。

第二层：full Round 04 rerun

重新跑完整 38 条 blind input pool。它不再是 blind test，而是 post-patch comparison。因为原输入池已经冻结，第一次结果也已经记录，这时最有价值的是看 before / after diff。Round 04 原报告里也提醒，failure labels、expected routing、rule changes 应在 Owner / GPT / CCRA review 后再添加。

第三层：existing selector regression / calibration smoke

继续跑原有 selector regression、calibration smoke、unit tests。因为 4.1 改的是 selector rules，不只是修 002 一个 case。Selector 层、Regression 层、Validation 层在机制文档里是分开的：selector 决定调用，regression 保护边界，validation 检查文件一致性。

4.1 评审包应该包含什么

我建议 Codex 提交这些材料：

00_OPEN_THIS_FIRST_CCRA_REVIEW_BRIEF_04.1.md 说明 4.1 是 selector rule patch，不是新模型轮次，不升级 QPI / 思想考古，不引入 LLM selector。
01_RULE_PATCH_SUMMARY_AND_DIFF_04.1.md 说明改了哪些规则：翻译 no-call、payload 隔离、IA hard exclusion、depth-limiting override 等。
02_EXPECTED_ROUTING_LABELS_04.1.md 只给本轮确认后的关键 case 加 expected routing，不要把所有讨论样例都膨胀成 regression。
03_POST_PATCH_ROUTING_VERIFICATION_REPORT_04.1.md 这是必须有的。里面要有 before / after 对比：原 selected_models、原 no_call、新 selected_models、新 no_call、PASS / FAIL、reason / penalty。
04_REGRESSION_AND_COMMAND_LOG_04.1.md 写清楚跑了哪些命令，哪些通过，哪些失败，是否有未解决项。
BUNDLE_FILE_MANIFEST_04.1.md + optional_raw_changed_files_04.1.zip zip 里放 selector rules、tests、reports、相关脚本。Review bundle 本来就是每轮交接层，不能只散传文件。

我看 4.1 时会重点看什么

我会按这个优先级看：

测试报告优先于规则文本 规则文本看起来合理不够，必须看跑出来的 selected / rejected / no_call / reasons / penalties。
R04-BI-002 是否从 QPI selected 变成 no-call 这是主失败点。
R04-BI-024 是否拒绝 IA 这是比 002 更危险的“明说不要思想考古但仍召回 IA”的问题。
R04-BI-035 / 036 是否允许轻量 QPI，而不是 hard no-call 这里要验证“不要深入”不等于“不要判断”。
旧的 no-call case 是否仍然 no-call 例如事实查询、润色、格式化、JSON 压缩这几类不能被误召回。
正常 QPI case 是否没有被误伤 例如 R04-BI-006 到 009 这类轻量问题定性，不能因为 no-call 加强后被全部压掉。

所以答案很明确：4.1 评审材料应包含第二次测试报告；我不会只看规则内容就建议关闭 4.1。

3

我上传了4.1评审用的全部文件。请重新评审。确定下一步做什么。

According to a document from 2026-06-18，我的重新评审结论是：Round 04.1 可以验收，主线问题已修复；但在关闭前，建议让 Codex 做一个很小的文档补记，把 R04-BI-022 的非目标联动变化明确记录下来。不要再做 04.2 规则补丁，也不要引入 LLM selector。

1. 04.1 的主目标已经达成

04.1 的定位是 selector rule patch + post-patch verification，不是第二次盲测；目标就是修复 4 个已确认问题：R04-BI-002、R04-BI-024、R04-BI-035、R04-BI-036。材料也明确说明没有引入 LLM selector、没有新增第三模型、没有升级 QPI 或思想考古。

这次补丁方向是对的：

翻译 / 直接转换任务进入 no-call；
做了最小 instruction / payload 分离；
增加了“不要进入思想考古”等 IA hard exclusion 变体；
扩展了“不要展开 / 不要深入 + 主导稀缺判断”的 QPI 轻量 override。

这和我上一轮建议一致。

2. 四个目标 case 全部通过

04.1 只给四个确认失败 case 加 expected labels，没有把整组 38 条全部升级成 regression，这个边界是正确的。

post-patch verification 结果显示：

R04-BI-002：从误选 QPI 变成 no-call；
R04-BI-024：IA 被拒绝，QPI 可保留；
R04-BI-035：从 hard no-call 变成 QPI 轻量调用；
R04-BI-036：从 hard no-call 变成 QPI 轻量调用；
4 个 targeted cases，0 个 targeted failures。

Regression log 也合理：先加 4 条 regression 后，patch 前失败；patch 后 selector regression、04.1 post-patch verification、完整命令集都通过，并且 QPI / 思想考古仍保持 draft / B / pending。

3. 我发现的唯一注意点：`R04-BI-022` 被联动改变了

这不是严重问题，但必须记录。

R04-BI-022 原始结果是 no-call： “不要展开到底层假设，只帮我看主导稀缺是什么。” 被 不要展开 hard no-call 拦掉。

04.1 之后，它变成了 selected qpi，no_call=false。

我认为这个变化语义上是正确的。它和 R04-BI-035 / 036 属于同一类：用户不是拒绝所有分析，而是拒绝深挖，只要轻量 QPI 判断。更重要的是，R04-BI-022 里有“底层假设”这个 IA heavy signal，但用户同时说“不要展开”，所以它是一个很好的 IA 误召回防退化样本。

问题只在于：04.1 expected labels 只列了 4 个 target cases，没有把 R04-BI-022 标成目标 case；而 full rerun 实际发生了 5 个行为变化。这个不需要返工规则，但需要在报告里补记，避免以后看报告时误以为只有 4 个 case 变化。

4. 我的验收判断

04.1 规则补丁：通过。

04.1 测试：通过。

生命周期：不升级。 QPI 和思想考古不能因为 selector patch、regression pass、validation pass 就升级为 stable；质量门文件也明确说，模型升级必须经过 evidence review、content review、regression review、selector review、Owner / CCRA review。

不用做新的 04.2 规则修复。

但在关闭 04.1 前，让 Codex 做一个很小的收尾即可。

5. 给 Codex 的下一步指令

让 Codex 做 Round 04.1 closeout note，不改规则，只补文档和归档。

具体任务：

在 03_POST_PATCH_ROUTING_VERIFICATION_REPORT_04.1.md 增加一个小节： Non-target Behavior Diff / Accepted Collateral Change
记录 5 个 before/after 变化：
- R04-BI-002
- R04-BI-022
- R04-BI-024
- R04-BI-035
- R04-BI-036
对 R04-BI-022 写明判断：
- 不是新增失败；
- 属于 depth-limiting QPI override 的合理联动变化；
- IA 应继续被拒绝；
- QPI 轻量判断可接受；
- 建议进入 regression 或至少 calibration。
我建议把 R04-BI-022 加成一条 regression case。理由是它同时包含：
- 不要展开；
- 底层假设 IA heavy signal；
- 主导稀缺 QPI signal。这个组合比 035 更容易暴露“IA 被误召回”的退化风险。
重新跑：
- selector regression；
- post-patch verification；
- full unit tests；
- validation / sync checks。

这个收尾可以叫 Round 04.1 closeout，不要叫新一轮评审。

6. 关闭 04.1 后进入什么阶段

下一步不要继续围绕 002 这种 no-call patch 打转。应该进入 Round 05：selector calibration policy review。

Round 05 不应急着改规则，而是先做策略判断：

治理 / 责任 / 共识类输入是否应该更容易进 QPI；
capacity / resource / path 类输入哪些应该 no-call，哪些应该 QPI；
likely_intellectual_archaeology 里自然语言触发不足的 case，是坚持 QPI-first，还是允许 IA 直接进入；
QPI 已经判断...继续分析... 这种 case，是否应该只选 IA，避免 QPI 重复 selected；
是否需要建立 before/after diff checker，要求每次 patch 自动列出所有非目标行为变化。

最终决策：04.1 可以通过；先做 closeout 文档补记 + 可选增加 R04-BI-022 regression，然后进入 Round 05 校准讨论。

4

我考虑关闭Round 4。

Round 5我计划在新会话中讨论，可以考虑Codex输出一个Round 5的初始化脚本，作为我们新会话中的上下文。你输出这个相关的指令。

在这里，我想和你讨论的是我能否在本地搭建一个CCRA。你/GPT和我本地打造CCRA有什么核心区别。我现在做的很多工作是搬运工，将Codex的评审资料传上来。我在本地Codex中也再使用GPT5.5，理论上和这里没啥区别。Codex很多问题看的不到位，我觉得有两个方面：

你的系统提示词是专门设置的，Codex主会话没有这个；
你从其他角度看Codex的产物，相当于是对问题做正交检查。

我可以在本地做一个装了你的提示词的Agent或者Skill，在单独线程/会话中启动，进行本地评审资料的检查。这样：

我可以少很多搬运的工作
有些修订、评审可以做些自动化，加快进度

对于这个思路，你有什么建议？

According to a document from 2026-06-18，我同意关闭 Round 4。Round 04.1 已经明确是 selector 规则补丁与 post-patch verification，不是第二次盲测；四个目标失败点已经被补丁覆盖，且没有引入 LLM selector、第三模型、RAG 或模型生命周期升级。但我建议关闭前把 R04-BI-022 的联动变化作为 closeout note 记录下来，不需要再开 04.2。

一、给 Codex 的指令：关闭 Round 4，并生成 Round 5 初始化脚本

下面这段可以直接交给 Codex。

请执行 Round 04 closeout，并准备 Round 05 新会话初始化材料。

目标：
1. 正式关闭 Round 04 / 04.1。
2. 不再修改 selector rules。
3. 不升级 QPI 或 Intellectual Archaeology 生命周期状态。
4. 不引入 LLM selector、第三模型、RAG、前端、后端或新产品模块。
5. 生成一个 Round 05 初始化脚本，用于在新会话中快速建立上下文。

一、Round 04 closeout 要求

请新增或更新以下文件：

1. reports/Round04_closeout_note_2026-06-18.md

内容必须包括：

- Round 04 原始盲测报告已保留，未回写。
- Round 04.1 是 selector rule patch + post-patch verification，不是第二次盲测。
- Round 04.1 修复目标：
  - R04-BI-002：translation payload 误触发 QPI；
  - R04-BI-024：不要进入思想考古未 hard-exclude IA；
  - R04-BI-035：不要深入分析 + 主导稀缺判断被 hard no-call；
  - R04-BI-036：不要展开 + 缺信息/缺路径/缺共识判断被 hard no-call。
- 四个 targeted cases 在 post-patch verification 中全部 PASS。
- 当前 QPI 和 Intellectual Archaeology 仍保持：
  - status: draft
  - stability_level: B
  - regression_status: pending / in_progress
- Round 04 / 04.1 不构成模型稳定性升级依据。
- R04-BI-022 作为 accepted collateral behavior change 记录：
  - 原结果：hard no-call；
  - patch 后：QPI selected，IA rejected；
  - 判断：这是 depth-limiting QPI override 的合理联动变化；
  - 不视为新增失败；
  - 建议列入 Round 05 calibration discussion，或作为 regression candidate。
- Round 05 的主题转入 selector calibration policy review，不继续围绕 04.1 做规则补丁。

2. 如尚未完成，可将 R04-BI-022 加入 regression candidate 列表；是否正式加入 regression 由 Round 05 决定。不要为了 R04-BI-022 开新补丁轮次。

二、Round 05 初始化脚本要求

请新增：

scripts/init_round05_context.py

要求：

- 使用 Python 标准库。
- 不调用 LLM。
- 不修改 selector rules、model cards、regression cases。
- 只读取现有文件并生成 Round 05 新会话上下文文档。
- 输出文件建议为：

ccra_review_bundle/round-05_init_selector-calibration-policy/00_ROUND05_NEW_SESSION_CONTEXT.md

脚本应汇总以下内容：

1. Project State
- 当前项目仍处于 model_library_mvp。
- 当前目标是 file-first 认知模型库 MVP。
- 当前样板模型是 QPI 与 Intellectual Archaeology。
- 当前 selector 仍然是 rule-based。

2. Round 04 / 04.1 Closure Summary
- Round 04 是 blind routing evaluation。
- Round 04.1 是 selector no-call、hard exclusion、depth-limiting patch。
- 四个 targeted cases 已通过。
- 不升级模型生命周期。
- 不引入 LLM selector。

3. Round 05 Proposed Scope
标题建议：
Round 05: Selector Calibration Policy Review

Round 05 只做校准策略判断，不直接修改规则，除非 Owner / CCRA 明确批准后进入 Round 05.1 patch。

4. Round 05 Core Questions
至少包含：

- Governance / responsibility / consensus 类输入是否应该更容易进入 QPI？
- Capacity / resource / path 类输入哪些应保持 no-call，哪些应进入 QPI？
- likely_intellectual_archaeology 类自然语言输入是否应允许 IA 直接进入，还是必须 QPI-first？
- 当用户说“QPI 已经判断……”时，selector 是否还应同时 selected qpi，还是只 selected IA？
- ambiguous low-context 输入如何处理？
- 是否需要 before/after behavior diff checker，自动列出所有非 target 行为变化？
- R04-BI-022 应进入 regression，还是只进入 calibration？

5. Files To Read in New Conversation
至少列出：

- reports/Round04_closeout_note_2026-06-18.md
- reports/Round04_blind_routing_evaluation_report_2026-06-18.md
- reports/Round04_1_post_patch_routing_verification_report_2026-06-18.md
- selector/round04_blind_inputs.json
- selector/selector_rules.json
- selector/selector_calibration_inputs.json
- tests/qpi.regression.json
- tests/intellectual_archaeology.regression.json
- tests/regression_cases.json
- docs/DECISIONS.md
- docs/WORKFLOW.md

6. Round 05 Non-Goals
必须写明：

- 不新增第三模型；
- 不升级 QPI；
- 不升级 Intellectual Archaeology；
- 不引入 LLM selector；
- 不引入 RAG / vector database / frontend / backend；
- 不把所有组织问题都扩展为 QPI 召回；
- 不把 Round 04 全量 blind pool 直接变成 regression。

7. Suggested Round 05 Deliverables
建议生成：

- 01_ROUND05_SCOPE_AND_POLICY_QUESTIONS.md
- 02_ROUND04_BEHAVIOR_DIFF_FOR_CALIBRATION.md
- 03_CANDIDATE_CALIBRATION_CASES.md
- 04_CANDIDATE_REGRESSION_CASES.md
- 05_CCRA_REVIEW_QUESTIONS_ROUND05.md

三、运行与验证

生成脚本后，请运行：

python scripts/init_round05_context.py

并输出：

- 生成文件路径；
- 是否成功；
- 是否有缺失文件；
- Round 05 context 中包含的主要 section；
- 不要修改 selector rules。

四、交付格式

请提交：

- reports/Round04_closeout_note_2026-06-18.md
- scripts/init_round05_context.py
- ccra_review_bundle/round-05_init_selector-calibration-policy/00_ROUND05_NEW_SESSION_CONTEXT.md
- 如有必要，更新 BUNDLE_FILE_MANIFEST 或 raw_file_list。

完成后只汇报：
1. Round 04 是否可关闭；
2. Round 05 初始化文件路径；
3. 是否有未解决问题。

二、你能不能在本地搭建一个 CCRA？

可以，而且值得做。但它不应该被设计成“本地版的我”，而应该设计成：

本地 CCRA Reviewer = 一个只读、审查型、反证型 Agent，加上一组确定性检查 Skill。

它的职责不是替你最终判断，而是把现在大量“搬运 + 初筛 + 对照 + 找明显漏洞”的工作本地化、自动化。

你现在的判断是对的：这里和 Codex 本地 GPT5.5 的差异，不只是模型名，而是 提示词、上下文、工具边界、角色位置和审查视角 的差异。

三、这里的我 / GPT 与本地 CCRA 的核心区别

1. 系统角色不同

这里的我被设置成“认知科学产品规划架构师 / CCRA”，优先做需求挖掘、模型产品化、边界审查、Codex 前置规划，而不是默认执行代码或修文件。

Codex 主会话更像执行者。它有 repo 操作能力，但容易进入“完成任务 / 修测试 / 让命令通过”的状态。这也是为什么它会把工程 pass 当成阶段完成，而需要 CCRA 再问：这个 pass 是否真的说明产品判断成立？

当前项目本来也要求把规划转成本地规则、schema、workflow、validation、owner review points，而不能把 GPT 规划直接当执行规则。

2. 证据位置不同

本地 Codex 有完整仓库，适合做：

diff；
文件一致性；
regression；
bundle 完整性；
before / after 行为变化；
命令执行结果。

这里的 GPT 更适合做：

轮次目标是否被偷换；
规则补丁是否过度；
模型生命周期是否被提前升级；
哪些问题应该进入下一轮，而不是在本轮硬修；
Codex 产物是否存在“看起来都通过，但产品判断没成立”的问题。

项目文档本身也把 selector、regression、validation、review bundle 分成不同治理层：selector 判断调用，regression 保护边界，validation 做机械一致性检查，review bundle 用于交接审核。

3. 正交性不同

你说得很准确：这里的一个重要价值是“正交检查”。

Codex 做了东西，它的上下文里天然带着“我刚才为什么这么做”的理由；如果同一个会话继续自审，很容易合理化自己的产物。本地 CCRA 必须避免变成“Codex 自我复述”。

所以本地 CCRA 要和 Codex 执行者分开：

不在同一个主会话里连续执行；
不让 reviewer 直接修代码；
不让 reviewer 只读 Codex 总结，要读报告、diff、测试结果；
不允许 reviewer 因为 tests pass 就建议升级模型；
reviewer 输出 findings 和 next actions，由另一个执行线程处理。

4. 自动化程度不同

本地 CCRA 可以大幅减少搬运工作，但不能完全替代这里的阶段性人工评审。

最合理的结构是：

Codex 执行者
-> 生成 review bundle
-> 本地 CCRA Reviewer 自动初审
-> Codex 根据初审修补
-> 本地 CCRA Verifier 跑一致性检查
-> Owner 决策
-> 关键轮次再交给这里做外部 CCRA 复审

也就是说： 本地 CCRA 解决 70% 到 80% 的机械审查和第一轮红队；这里保留为关键节点的第二视角。

四、本地 CCRA 应该做什么，不应该做什么

应该做

Bundle 完整性检查 是否有 brief、manifest、raw zip、validation sidecar、报告、命令日志。
轮次目标检查 比如 Round 04 是 blind routing evaluation，不是最终回答质量评估；Round 04.1 是 post-patch verification，不是第二次盲测。
生命周期守门 检查是否有人因为 schema pass、selector demo pass、unit tests pass 就把 QPI / 思想考古升级。质量门明确说工程 contract pass 不等于内容稳定，模型升级仍需 evidence review、content review、regression review、selector review、Owner / CCRA review。
before / after diff 审计 每次 selector patch 后，自动列出所有行为变化，不只列 targeted cases。这次 R04-BI-022 就是典型例子。
测试语义审查 判断测试是否真的测到了产品风险，而不是只是代码能跑。
规则过拟合检查 例如只为 R04-BI-002 加“模型还处在草稿阶段”这种特例就不合格；04.1 的做法更好，是加入翻译任务 no-call 和 instruction / payload 分离。
Round 下一步建议 判断一个问题应该：
- 本轮修；
- 下一轮校准；
- 进入 regression；
- 进入 calibration；
- 只作为 discussion example。

不应该做

不直接决定模型升级。
不直接新增第三模型。
不把所有组织问题都扩展成 QPI。
不在同一轮里既实现又自我验收。
不用 LLM selector 替代当前可审计规则 selector。当前文档明确说当前阶段不做 LLM selector，且 rule-based selector 的价值是可审计、可回归。
不把“本地 GPT 看了一遍”当成 Owner / CCRA 最终审查。

五、我建议的本地 CCRA 结构

1. 一个 Agent：`ccra-reviewer`

它的核心系统提示词不要追求完全复制当前 GPT，而要沉淀成仓库内的审查契约。

建议文件：

agents/ccra-reviewer/AGENTS.md

核心角色写成：

你是 CCRA Local Reviewer。

你的职责不是实现功能，而是审查 Codex 产物是否符合：
- 当前 round scope；
- model_library_mvp 边界；
- selector / regression / validation 治理机制；
- QPI 与 Intellectual Archaeology 的生命周期守门；
- Owner / CCRA 已确认的产品判断。

你必须优先识别：
1. 轮次目标是否被偷换；
2. 工程 pass 是否被误当成内容稳定；
3. selector 是否过拟合；
4. no-call / QPI / IA 边界是否被破坏；
5. 是否存在非目标行为变化；
6. 哪些问题应该进入下一轮，而不是本轮硬修。

你只输出 review findings、risk classification、recommended next actions。
除非 Owner 明确授权，不直接修改业务文件。

2. 一组 Skills

建议拆成 5 个本地 Skill：

skills/review-bundle-audit/
skills/routing-diff-audit/
skills/regression-gate-check/
skills/lifecycle-guard/
skills/round-init-context-builder/

各自职责：

review-bundle-audit：检查上传包结构、manifest、zip、validation sidecar。
routing-diff-audit：比较 before / after routing，列出 target diff 和 non-target diff。
regression-gate-check：跑 selector regression、unit tests、validation、sync。
lifecycle-guard：扫描是否把 draft / B / pending 错误升级。
round-init-context-builder：生成下一轮新会话上下文，也就是你说的 Round 5 初始化脚本。

3. 一个固定工作流

1. Codex 执行任务
2. Codex 生成 review bundle
3. 本地 CCRA Reviewer 只读审查
4. 本地 CCRA 生成 LOCAL_CCRA_REVIEW_REPORT.md
5. Codex 根据 report 修复
6. 本地 Verifier 跑测试与 diff
7. Owner 决策是否关闭 round
8. 关键节点再上传给这里做外部 CCRA 复审

六、最大的风险：本地 CCRA 会不会变成“Codex 自我审查”？

会，这是最大的风险。

解决办法不是不用本地 CCRA，而是建立隔离规则：

Reviewer 不修改文件 它只输出报告。
Reviewer 不读取 Codex 的解释优先 它优先读 source files、diff、reports、tests，再读 Codex summary。
Reviewer 必须列出反证 每次都要回答：
- 有哪些 evidence 不支持 Codex 的结论？
- 有哪些通过测试但仍未证明的产品判断？
- 哪些变化是非目标变化？
- 哪些问题被推迟了？
Reviewer 必须保留“不建议继续修”的能力 比如 04.1 就应该说：不要再开 04.2，进入 Round 05 calibration。
Owner 仍是最终 gate 本地 CCRA 可以减少搬运，但不能把模型生命周期、产品方向、下一轮主题自动决定掉。

七、我的总体建议

你应该做本地 CCRA，但定位要克制：

本地 CCRA 负责审查自动化与第一轮正交检查；这里的 GPT 保留为关键节点的产品级、模型治理级复审。

短期最适合先做两个东西：

Round 初始化上下文生成器 先从 Round 5 init script 做起，立刻减少新会话搬运成本。
Routing diff audit 每次 selector patch 后，自动列出所有行为变化。这比“让 GPT 再看一遍”更稳定，也能防止 R04-BI-022 这种非目标变化被漏掉。

最终你会得到一个更顺的协作模式：

Codex 做工程与文件修改
本地 CCRA 做机械审查、diff、测试语义初筛
这里的 CCRA 做阶段判断、产品边界、模型治理、下一轮策略
Owner 做最终决策

这条路是对的。关键不是“本地能不能复制 GPT”，而是：把 CCRA 的审查原则产品化、工具化、流程化，同时保留一个外部正交视角。

32 KiB Raw Blame History Unescape Escape

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