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Raw Blame History

1

对当前QPI治理流程的质疑是上个会话中，你具有第6轮评审上下文的讨论内容。 当前项目失败总结与重启依据_2026-06-19是我将质疑发给Codex后，它做了全文件的审计后的总结。 cognitive-OS-wantsong_新项目立项计划稿_2026-06-19，是我与Codex讨论计划新启动项目的计划。

我的初始计划是打造一个产品，下面是第一次交流时我发的内容：

1. 包括了模型管理子系统和问题回答子系统两部分：
   1. 模型管理，主要处理内容，将文章抽出来成为模型，有模型的说明和索引
   2. 问题回答，则是具体使用
2. 两个子系统相辅相成。可以先抽出来10个左右的核心模型，搭建模型MVP库；然后再进入问题回答，看产品形态，模型库还需要如何调整。
3. GPT/你只负责规划，我拿着规划文档到Codex上具体操作。

现在你了解了上下文后，哪些地方有问题可以提出。

我计划是：你出一个全部的项目计划，定义里程碑节点。之前就是没有这个蓝图，导致做了6轮发现没个头。

现在，模型管理部分可以细一些，问题回答可以粗一些。

GPT

根据 2026-06-19 的几份文档，我的判断是：你现在确实需要一份总蓝图，但这份蓝图不能再是“全量治理计划”，而应是“带停止条件的产品验证路线图”。 旧项目已经证明：它成功验证了 file-first 模型治理机制，但没有验证真正的产品问题——AI 能否把 QPI、思想考古和后续模型串联起来，像你一样处理真实问题。

1. 我理解这个产品暂时可以定义为

一个面向你个人 OPC 路径的轻量认知加工系统：用极简模型管理库维护核心认知模型，并通过一条可运行的问题加工流程，把真实输入加工成接近你思考方式的结构化洞察。

这里的顺序要改成：

先证明认知加工有效
再治理那些被证明有用的模型资产

这也正是失败总结里的重启原则：旧顺序是“治理模型资产 -> 调 selector -> 审核 -> 也许使用模型”，新顺序应是“跑真实认知流程 -> 检查输出价值 -> 稳定有用的模型部件”。

2. 现在计划里我会直接提出的几个问题

问题一：不能把“全部项目计划”写成另一个无限蓝图

你要的不是完整宇宙规划，而是可收口的分阶段蓝图。每个里程碑必须回答三个问题：

这一阶段验证什么？
做到什么就停？
什么情况必须禁止继续扩？

否则“计划书”会再次诱导 Codex 进入“补 schema、补 review、补 regression、补 diff”的惯性。

问题二：模型管理可以细，但不能再次细到治理吞掉产品

旧项目的问题不是模型卡、source、regression 没价值，而是治理物反客为主。失败总结里记录：排除 .git 后，旧项目 474 个文件约 8.5MB，其中 ccra_review_bundle/、reports/、local_ccra_reviews/ 占了主要体量；相比之下，核心模型文件 models/ 和 cards/ 都只有约 21KB。这个比例说明“过程证据”已经大于“模型资产”。

所以新项目里的模型管理要细化的是：

模型分级
模型卡结构
来源追溯
调用条件
不调用条件
输出契约
样例输入输出
轻量回归
运行反馈如何反哺模型

而不是继续细化：

selector diff
round bundle
全量 lifecycle scan
完整 schema validator
before / after non-target behavior

问题三：问题回答可以粗，但不能粗到没有运行时

旧项目缺失的正是 runtime operating loop：给一个真实输入，系统能否产生 QPI-lite 判断、模型/棱镜推荐、思想考古深度处理、多模型综合、证据等级、行动边界和反馈记录。失败总结明确说当前项目“不包含这个 operating loop”。

所以问题回答子系统第一阶段可以不做 UI、不做后端、不做数据库、不做 RAG，但必须有：

一个真实输入
一条手工可执行流程
一份完整输出样例
一次 Owner 判断
一次反馈记录

问题四：QPI 必须降级为轻量入口，思想考古必须升回发动机

旧项目里 QPI 变成了主战场：62 条 QPI regression、反复 selector calibration、QPI-before-IA gate、before/after selector behavior diff 等，这导致 QPI 被当成高风险治理对象，而不是轻量前置模型。

思想考古则相反，被过度当成“是否调用 IA”的门禁对象，而不是实际深度加工引擎。失败总结里说，项目花了更多精力“守门”，而不是测试“进门后能不能挖出东西”。

3. 总蓝图建议：双轨一门

我建议新项目采用：

A. 模型管理轨：细
B. 认知加工运行轨：粗但必须跑通
C. 里程碑质量门：只在节点审核，不做轮次工厂

旧项目可以保留为 model-governance-lab / asset-seed archive，但不再作为产品运行时主仓库。失败总结也建议旧仓库不要删除，而是冻结为模型治理实验室和资产种子库。

4. 里程碑路线图

M0：项目边界冻结

目标：防止新项目一开始继承旧项目治理惯性。

产物：

README.md
AGENTS.md
docs/PROJECT_BRIEF.md
docs/COGNITIVE_WORKFLOW_V0.md
docs/MODEL_MANAGEMENT_V0.md
docs/LOCAL_CCRA_MILESTONE_PROTOCOL.md
docs/ASSET_MIGRATION_POLICY.md
docs/DECISIONS.md

验收标准：

1. 明确新项目不是旧项目 continuation branch。
2. 明确旧项目只作为 asset seed。
3. 明确 v0.1 不做完整模型库、不做完整 selector、不做完整 regression、不做前后端。
4. 明确 Local CCRA 只在里程碑触发，不为小改动触发。

这与新项目计划稿一致：新项目应是 product-runtime gravity，而不是 model-governance gravity；并且不继承旧 round structure、review-bundle expansion、selector-diff loop 或 QPI-centered rhythm。

M1：模型管理内核 v0.1

目标：把模型管理系统做细，但只做到“可被运行时调用”的最小形态。

产物：

models/
  qpi_lite.md
  intellectual_archaeology_lite.md
  model_registry.json

docs/
  MODEL_CARD_LITE_SPEC.md
  MODEL_ONBOARDING_LITE.md
  MODEL_STATUS_RULES.md
  MODEL_SOURCE_TRACE_POLICY.md

模型卡 Lite 必填字段：

model_id
model_name
one_sentence_definition
model_type
pipeline_position
source_article
source_excerpt
core_question
core_mechanism
input_type
output_type
when_to_call
when_not_to_call
negative_triggers
output_contract
depth_control
failure_signals
stability_level
example_input
example_output

这些字段是从现有模型卡规范压缩来的。原规范要求 Markdown card 覆盖模型名称、ID、定义、流程位置、来源、核心机制、适用/不适用场景、负向触发、输出契约、深度控制、版本信息等，JSON card 需要回答什么时候调用、不调用、输入输出、调用优先级、前后模型、冲突模型和稳固性等问题。

验收标准：

1. QPI-lite 和 IA-lite 都能被人读懂。
2. model_registry.json 能说明模型位置、状态、调用优先级。
3. 不建立完整 schema validator。
4. 不做 full regression suite。
5. 不做 selector calibration。

M2：运行时骨架 v0.1

目标：让问题加工流程能手工跑通，而不是先做系统工程。

产物：

prompts/
  intake_value_assessor.md
  qpi_lite_router.md
  lens_orchestrator.md
  intellectual_archaeology_runner.md
  synthesis_engine.md
  calibration_checker.md

runs/
  README.md

运行流程：

1. Intake / Value Assessment
2. QPI-lite
3. Lens Orchestrator
4. Deep Processing
5. Synthesis & Calibration
6. Feedback & Asset Decision

这与新项目计划稿中的 runtime flow v0 基本一致：先判断投入强度，再做 QPI-lite 问题定性，然后由 Lens Orchestrator 推荐 2-4 个模型/棱镜，必要时进入 IA-lite，最后做综合、证据等级、行动边界和反馈记录。

验收标准：

1. 一条输入可以从 intake 跑到 synthesis。
2. 输出不要求自动化，但每一步要有文件化结果。
3. Lens Orchestrator 使用 LLM 语义判断，规则层只做 hard guardrail。
4. 不做完整前端、后端、数据库、RAG。

M3：第一个真实样例

目标：验证“输出是否像你”，而不是验证文件是否完整。

建议首个样例：就用“当前项目失败与重启”作为 sample_input_001。原因是上下文充分、你有强判断标准、QPI 与 IA 都能派上用场。

产物：

examples/sample_input_001.md
examples/sample_output_001.md
examples/sample_review_notes_001.md
runs/run_001.md

输出必须包含：

QPI-lite 判断
模型/棱镜推荐理由
IA-lite 下潜层级
至少一个非 IA 棱镜
多视角冲突
综合洞察
证据等级
行动边界
下一步建议
Owner 反馈槽

验收标准：

1. 你能判断它是否接近你的思考方式。
2. 输出明显不同于普通 ChatGPT 总结。
3. IA 是实际加工引擎，不只是被 guarded。
4. QPI 保持轻量。

这也对应计划稿中 M2 的验收标准：Owner 能判断输出是否接近 Wantsong 的认知加工，并且输出包含 QPI-lite、模型/棱镜推荐、IA depth processing、synthesis、evidence level、action boundary 和 feedback note。

M4：第一次 Local CCRA 里程碑评审

目标：让 CCRA 检查真实运行输出，而不是检查治理文件宇宙。

产物：

local_ccra_reviews/milestone-03/01/
  review-brief.md
  file-manifest.md
  prompt-to-send.md
  LOCAL_CCRA_REVIEW_REPORT.md
  returned-output.md
  owner-decision.md

验收标准：

1. Local CCRA 只审 M3 的运行时输出。
2. 不创建 public Web bundle。
3. 不自动授权 repair。
4. 是否 repair 由 owner-decision.md 决定。

新计划稿也明确规定 Local CCRA 是 milestone review lane，不是 default round factory，并且不应为每个 prompt edit、小模型 note 或 routing adjustment 触发。

M5：模型管理 v0.2，扩到 3-5 个模型/棱镜

目标：不是凑满 10 个模型，而是根据真实样例发现缺口。

进入条件：

至少完成 2-3 个真实 sample run
每个新增模型都有明确“为什么 QPI + IA 不够”的证据

产物：

models/model_registry.json 更新
models/{new_model}_lite.md
docs/LENS_SELECTION_NOTES.md
examples/sample_input_002.md
examples/sample_output_002.md
examples/sample_input_003.md
examples/sample_output_003.md

新增模型分级：

L0 素材模型：只记录来源和摘要，不进 registry 主流程。
L1 候选模型：mini card + 2-3 个示例，不进核心调用。
L2 可调用模型：Lite card + 输出契约 + 少量样例，可进入 Lens Orchestrator。
L3 核心模型：完整模型卡 + 轻量 regression + Owner review。

这个分级可以防止后续模型复制 QPI 的六轮成本。此前质疑文档已明确指出，只有 L3 核心模型才值得走较完整治理，而且也应是压缩版，不是 6 轮版。

验收标准：

1. 模型数最多 5 个。
2. 每个新增模型必须来自真实运行缺口。
3. 不扩成完整模型库。
4. 不进入 10 模型扩张。

M6：模型库 MVP，扩到 8-10 个核心模型

目标：这才是你最初说的“10 个左右核心模型 MVP 库”，但它不应该是第一阶段，而应该在运行时已证明有效之后开始。

进入条件：

至少 3-5 个真实 runtime samples
至少 2 次输出被你判断为“有明显认知价值”
Lens Orchestrator 已出现稳定复用的模型组合

产物：

8-10 张模型卡 Lite+
model_registry.json
source_excerpts.json
model_relationships.md
routing_notes.md
misuse_notes.md
light_regression_cases.json

模型卡 Lite+ 相比 Lite 增加：

related_models
conflict_models
discipline_calibration
common_misuse
failure_signals
stability_reason
minimum_regression_cases

验收标准：

1. 每个模型都有来源、适用/不适用场景、输出契约。
2. 每个 L3 核心模型有 3-5 条轻量 regression。
3. 不要求 15 条 regression。
4. 不要求 A 级 stable。
5. 不做完整知识图谱。

质量门文档里原本规定样板阶段每个核心模型至少 5 条 regression，内容稳定化阶段每个核心模型至少 15 条；但在新项目里，只有进入 L3 核心模型的资产才适合使用这个标准，不能把所有候选模型都按核心模型治理。

M7：认知加工 v0.2，多模型综合稳定化

目标：把问题回答从“粗流程”推进到“可复用输出格式”。

产物：

prompts/synthesis_engine_v0.2.md
prompts/conflict_resolver.md
prompts/evidence_calibrator.md
docs/OUTPUT_CONTRACT_V0.md
examples/sample_output_004.md
examples/sample_output_005.md

输出结构固定为：

1. 输入问题复述
2. 加工强度判断
3. 调用模型列表与理由
4. 分模型视角
5. 视角之间的冲突
6. 综合判断
7. 证据等级
8. 行动边界
9. 仍需补充的信息
10. 可沉淀资产建议

验收标准：

1. 不同模型输出不互相重复。
2. 综合不是简单摘要。
3. 能标记冲突、边界和证据等级。
4. 至少 5 个真实输入跑通。

M8：开发形态决策

目标：到这里才决定是否进入更正式的软件形态。

候选形态：

A. 继续 file-first + Codex 协作
B. 做本地 CLI / TUI
C. 做轻量 Web 工作台
D. 接入知识库 / RAG
E. 做半自动内容产品生成系统

验收标准：

1. 如果运行样例价值不足，不进入开发。
2. 如果模型调用频繁但文件操作低效，才考虑 CLI。
3. 如果需要浏览、检索、对比、复用大量历史案例，才考虑数据库/RAG。
4. 如果你本人使用频率不足，不进入商业化产品设计。

5. 模型管理部分：应该细到什么程度

你说模型管理可以细一些，我同意，但建议只细化这六块。

5.1 模型分级

L0：素材模型
L1：候选模型
L2：可调用模型
L3：核心模型
L4：稳定核心模型，暂不追求

MVP 只需要 L0-L3。

5.2 模型状态

draft
callable_draft
core_candidate
core_active
deprecated
needs_rework

不要再追求 stable。旧质量门已经说明，模型不能因为 JSON 可解析、schema pass、Markdown heading 存在、selector demo 能运行或 index drift check pass 就升级为 stable。

5.3 模型卡结构

第一阶段使用 Lite，不直接继承旧完整模型卡。

必填：定义、来源、机制、输入、输出、调用、不调用、失败信号、输出契约。
选填：冲突模型、学科底座、regression、版本历史。

5.4 来源治理

只保留：

source_article
source_excerpt
quote_status
source_location
evidence_type

不做复杂 evidence matrix。

5.5 调用治理

新项目不做 full rule-based selector。采用：

Hard rules：防止明显误用
LLM semantic router：推荐 2-4 个模型
Owner override：你可以直接指定模型
Run feedback：把你修正过的调用记录进 routing_notes

计划稿也明确 v0.1 的 Lens Orchestrator 应使用 LLM semantic judgment，并辅以 hard-rule guardrails。

5.6 轻量回归

只保护高风险边界：

不该用 IA 时别用
QPI 不要主导最终输出
简单事实查询 no-call
深度问题要能进入 IA
多模型组合不能重复

思想考古本身仍要遵守“最小充分下潜”，即继续下潜不再改变判断、路径、验证方式或行动边界时就停止。

6. 问题回答部分：第一阶段只需要粗到这里

第一阶段不需要完整“问答产品”，只需要一个认知加工运行时。

输入：
一个问题 / 观点 / 项目材料 / 文章片段

过程：
Intake -> QPI-lite -> Lens Orchestrator -> IA-lite / 其他模型 -> Synthesis -> Feedback

输出：
结构化认知加工报告

不要做：

聊天 UI
多轮对话记忆
RAG
知识图谱
用户系统
权限
分享
支付
复杂前后端

新项目计划稿已经把这些列为 v0.1 out of scope，包括 full model library、10-model expansion、complete schema validator、database、frontend UI、vector database、full RAG、full regression suite、lifecycle promotion、before/after selector diff 和 Web review bundle by default。

7. 我建议给 Codex 的第一条总指令

创建新项目 cognitive-OS-wantsong。

项目目标不是继续 the-mindscape-of-bro-tsong 的模型治理线，而是建立轻量认知加工运行时。

总原则：
1. 旧项目冻结为 model-governance-lab / asset-seed archive。
2. 新项目只迁移 QPI-lite、Intellectual Archaeology-lite、少量 source/excerpt 和必要样例。
3. 不迁移 reports、ccra_review_bundle、local_ccra_reviews 历史、full regression suite、full selector calibration、Round Conductor。
4. 新项目第一阶段采用 runtime-first、asset-minimalism。
5. 模型管理部分要建立 Lite 模型卡、model_registry、model onboarding 分级、source trace policy。
6. 问题加工部分只做手工可运行流程，不做前后端、不做数据库、不做 RAG。
7. Local CCRA 只在里程碑评审时触发，不为每个 prompt 或 routing 小调整触发。
8. 第一批里程碑为：
   - M0 Project Boundary
   - M1 Model Management Kernel v0.1
   - M2 Runtime Skeleton
   - M3 First Real Sample
   - M4 Local CCRA Milestone Review
   - M5 Expand to 3-5 Models
   - M6 Model Library MVP 8-10 Core Models
   - M7 Multi-model Synthesis v0.2
   - M8 Development Form Decision
9. 每个里程碑必须有 deliverables、acceptance criteria、stop rules。
10. v0.1 成功标准是：一个真实输入能跑完整认知流程，输出明显不同于普通 ChatGPT，IA 被实际用作加工引擎，QPI 保持轻量。

8. 最终判断

你的方向是对的：需要总蓝图，需要里程碑，需要先把“没完没了”的机制切断。

但我会把你的计划改成一句更硬的项目原则：

模型管理要足够细，保证资产可用；
问题回答要足够粗，保证流程能跑；
里程碑要足够硬，保证项目能停。

下一步最适合做的不是继续讨论 QPI，也不是直接写大 PRD，而是先产出一份 《cognitive-OS-wantsong 项目总计划 v0.1》，它应包含：项目定义、失败复盘吸收、双轨架构、M0-M8 里程碑、模型管理规范、运行时流程、迁移边界、Codex 任务切片和每阶段停止条件。

2

新项目里的模型不要带lite后缀了，因为旧项目的东西没法真正用起来。
旧项目不会删除，但是会与新项目隔离开，用两个git库，两套远程库。只做备查。
这个项目里，我觉得最大的挑战：
1. 不在用不用哪个模型上，而在于用了模型后得到解释后，需要转译前端用户/读者才能看懂。因为我的有些模型就是公式；前端用户的认知水品比较低。即思考方式，不等于可以直接输出；需要做一次转译。
2. 10个模型还好说，当有100个模型时，谁为主，谁为辅，这个需要调优。

其他没有什么问题了，那么这个《cognitive-OS-wantsong 项目总计划 v0.1》是否应该你出，而不是Codex。你出一个初稿后我审核没问题，再交给Codex？

是的，这份《cognitive-OS-wantsong 项目总计划 v0.1》应该由我先出，不应该让 Codex 先写。

原因很简单：Codex 是执行器，它天然会把模糊目标翻译成文件、目录、脚本、协议、校验和工程任务。旧项目已经证明，一旦没有上层产品蓝图，Codex 会把项目推向“模型治理重力场”，而不是“产品运行时重力场”。旧项目的问题不是完全无效，而是优化了错误目标：它证明了 QPI 和思想考古可以被治理成 file-first 资产，但没有证明 AI 能否串联你的模型、产生接近你思考方式的真实输出。

所以正确流程是：

我出项目总计划初稿
-> 你审核、删改、确认
-> 我再压缩成 Codex 执行版
-> Codex 只负责按计划创建仓库、文件、流程和样例

下面是初稿。

《cognitive-OS-wantsong 项目总计划 v0.1》

status: draft_for_owner_review owner: Wantsong planning_role: Web CCRA / 认知科学产品规划架构师 executor: Codex date: 2026-06-20

1. 一句话产品定义

cognitive-OS-wantsong 是一个面向 Wantsong 个人认知模型体系的轻量认知加工运行时：它通过模型管理、模型调度、深度加工、综合校准和表达转译，把复杂输入加工成既接近 Wantsong 思考方式、又能被前端用户/读者理解的结构化输出。

这里要特别注意：“像我一样思考”不是最终用户输出。

产品内部可以使用你的模型、公式、隐喻、层级和复杂推理；但前端用户看到的必须是一次转译后的表达。

2. 项目背景与重启依据

旧项目 the-mindscape-of-bro-tsong 不删除，但从现在起隔离为备查仓库。它与新项目使用两个 git 库、两套远程库，不共享开发节奏，不在新项目中延续旧项目 round 结构。

旧项目可以作为：

model-governance-lab
asset-seed archive
historical reference
anti-pattern reference

但不能作为新项目的产品运行时基础。

旧项目失败的核心不是所有产物无用，而是项目类型漂移。过程证据、review bundle、selector diff、validation report 等逐渐成为项目主体，而真实运行时问题没有被验证。旧总结里已经指出：当前项目缺失的问题是，给一个真实输入时，系统能否产出 QPI 判断、模型推荐、思想考古加工、多模型综合、证据等级、行动边界和反馈记录。

新项目必须遵守重启原则：

First prove cognitive processing.
Only then govern the pieces that prove useful.

即：

先跑真实认知流程
再治理被证明有用的模型部件

旧项目总结也明确建议：旧仓库应关闭产品运行时开发，只作为资产种子和历史证据，不再作为 cognitive operating system 的主建设地点。

3. 项目目标

3.1 第一目标

验证 AI 是否能把 Wantsong 的认知模型串联起来，处理真实复杂输入，并产出有辨识度的认知加工结果。

3.2 第二目标

建立一个极简但可持续扩展的模型管理系统，让模型能够被登记、调用、组合、校准、冻结、弃用和回收。

3.3 第三目标

建立表达转译层，把内部模型输出转成前端用户/读者能理解的解释、文章、报告或产品化输出。

3.4 非目标

v0.1 不追求：

完整模型库
10 模型扩张
100 模型调度系统
完整 selector
完整 regression suite
前端 UI
后端服务
数据库
RAG
知识图谱
商业化包装

这些在新项目计划稿中也已被列为 v0.1 明确排除项，包括 full model library、10-model expansion、database、frontend UI、vector database、full RAG、full regression suite、before/after selector diff 和 full rule-based semantic selector。

4. 核心判断

这个项目不是“两部分”，而是“三层一轨”。

第一层：模型管理层
第二层：认知加工运行层
第三层：表达转译层
横向轨道：里程碑质量门

你原先说的“模型管理子系统 + 问题回答子系统”仍然成立，但现在必须显式加入第三层：

表达转译层 / Reader Translation Layer

否则内部思考方式会直接暴露给前端用户，导致两个问题：

1. 用户看不懂你的公式化、模型化、隐喻化表达。
2. 系统输出像内部分析备忘录，而不是可消费产品。

这不是营销包装，也不是销售话术，而是认知加工结果的可理解化。

5. 关键产品假设

H1：认知加工假设

只要给系统少量高质量核心模型，系统就能对真实复杂输入产出明显不同于普通 ChatGPT 的认知加工结果。

H2：模型资产假设

不是所有文章和模型都要先治理。只有在真实运行中反复有用的模型，才值得进入更高等级模型管理。

H3：表达转译假设

你的内部模型输出不能直接面向前端用户。系统必须区分：

内部分析稿
前端解释稿
读者可理解版本
可发布内容版本

H4：模型调度假设

10 个模型时可以用人工 + LLM 语义判断解决主辅关系；100 个模型时必须引入模型分组、模型角色、优先级、互斥关系和信息增益评分。

6. 产品架构

6.1 模型管理层

职责：

登记模型
描述模型
标记来源
定义输入输出
定义调用条件
定义不调用条件
定义主辅角色
定义冲突关系
记录使用反馈
管理模型状态

第一阶段不要使用 lite 后缀。旧项目里的东西没法真正用起来，新项目里的模型不是“旧模型的轻量版”，而是新运行时里的正式模型资产初版。

推荐文件名：

models/qpi.md
models/intellectual-archaeology.md
models/model-registry.json

不使用：

qpi_lite.md
intellectual_archaeology_lite.md

但可以在模型卡内部写：

runtime_scope: minimal_v0
governance_level: draft_callable

模型状态

seed
draft
callable
core_candidate
core_active
needs_rework
deprecated
archived

模型等级

L0 source_material
L1 candidate_model
L2 callable_model
L3 core_model
L4 stable_core_model

v0.1 只需要 L0-L2。 MVP 8-10 模型阶段才需要 L3。 L4 暂不追求。

旧质量门文档强调，模型不能因为 JSON 可解析、schema pass、selector demo 能运行或 index drift check pass 就升级为 stable；核心模型升级必须经过 evidence review、content review、regression review、selector review 和 Owner / CCRA review。这个原则可以保留，但在新项目中要压缩使用，不能让它再次吞掉运行时。

6.2 认知加工运行层

职责：

接收输入
判断加工强度
判断问题类型
推荐模型/棱镜
运行主模型
运行辅助模型
识别冲突
综合判断
标记证据等级
标记行动边界
生成反馈记录

6.3 表达转译层

这是我建议新增为核心层的部分。

职责：

把内部模型解释转成前端用户/读者能理解的表达。

它不是简单“降智”，而是做四种转换：

1. 术语转译：把模型术语换成日常语言。
2. 结构转译：把推理链改写成用户能跟上的层级。
3. 例子转译：用贴近用户经验的案例承接抽象机制。
4. 行动转译：把洞察转成“所以我该怎么看/怎么做”。

内部输出可以是：

QPI 判断
思想考古七层结构
模型公式
机制链条
冲突矩阵
证据等级

前端输出必须转成：

这个问题表面上是什么
真正卡住的地方是什么
为什么普通理解会误判
背后的机制是什么
可以用什么例子理解
对你有什么启发
哪些地方不能过度解释
下一步可以怎么想

表达转译层的输出档位

R0 internal_trace：内部分析记录，只给你看。
R1 owner_brief：给你快速判断质量的摘要。
R2 reader_explanation：给普通读者看的解释。
R3 publishable_draft：可进入写作工作台的文章草稿。
R4 product_response：未来前端产品里的正式回答。

v0.1 只做 R0 + R2。

7. 模型主辅调度设计

你的第二个挑战很关键：10 个模型时还好，100 个模型时必须解决“谁为主、谁为辅”。

所以从 v0.1 开始，模型卡里就要预埋主辅调度字段，而不是等到 100 个模型再补。

7.1 模型角色

每个模型在一次运行中只能扮演一种或少数几种角色：

primary_model：主解释模型
support_model：辅助解释模型
contrast_model：反证/对照模型
calibration_model：校准模型
translation_model：转译模型
routing_model：路由模型
depth_model：下潜模型
synthesis_model：综合模型

例如：

QPI = routing_model
思想考古 = depth_model / primary_model
认知棱镜 = support_model / contrast_model
学科底座 = calibration_model
表达转译器 = translation_model

7.2 单次调用限制

默认一轮认知加工最多：

1 个主模型
2-3 个辅助/对照模型
1 个校准视角
1 个转译器

不允许 10 个模型同时展开。不允许 100 个模型平铺打分。不允许因为“可能有关”就调用。

7.3 主模型选择依据

主模型优先级由五类信号决定：

1. 问题类型匹配度
2. 解释增益
3. 输出用途
4. 模型稳定性
5. 处理成本

不是关键词匹配。

7.4 辅助模型选择依据

辅助模型只在三种情况下加入：

1. 主模型有盲区
2. 主模型可能过度解释
3. 问题需要横向比较或反证

7.5 100 模型阶段的策略

100 个模型时不能做 flat selector，而要做分层调度：

输入
-> 领域/问题类型判断
-> 模型家族筛选
-> 候选模型 5-8 个
-> 主模型 1 个
-> 辅助模型 2-3 个
-> 校准/反证 1 个
-> 输出综合

未来的 model-registry 应支持：

{
  "model_id": "intellectual_archaeology",
  "model_family": "deep_modeling",
  "default_role": "depth_model",
  "can_be_primary": true,
  "can_be_support": false,
  "can_be_contrast": false,
  "best_for": ["deep_structure", "hidden_assumptions", "mechanism_excavation"],
  "avoid_for": ["fact_lookup", "light_rewrite", "low_stakes_execution"],
  "cost_level": "high",
  "reader_translation_required": true,
  "conflicts_with": [],
  "pairs_well_with": ["qpi", "cognitive_prism", "evidence_calibrator"]
}

8. MVP 范围

8.1 v0.1 必须有

1. 新 git 仓库和新远程库。
2. 旧项目隔离为备查，不作为代码或流程继承源。
3. 项目边界文档。
4. 模型管理最小规范。
5. QPI 模型卡。
6. 思想考古模型卡。
7. model-registry.json。
8. Intake prompt。
9. QPI prompt。
10. Lens Orchestrator prompt。
11. Intellectual Archaeology runner prompt。
12. Synthesis prompt。
13. Reader Translation prompt。
14. 一个真实输入端到端跑通。
15. 一份内部分析输出。
16. 一份读者可理解输出。
17. 一份 Owner review note。

8.2 v0.1 可以手工替代

模型选择可以手工确认。
模型卡可以 Markdown 优先。
JSON 可以只做 registry，不做完整 schema。
运行记录可以手写。
回归测试可以只保留 3-5 条关键样例。
Local CCRA 只在里程碑触发。

8.3 v0.1 不做

完整前端
后端服务
数据库
RAG
向量库
知识图谱
完整 selector
完整 regression suite
完整模型生命周期系统
10 模型扩展
100 模型调度
商业化页面
付费系统
用户账户

9. 推荐仓库结构

cognitive-OS-wantsong/
  README.md
  AGENTS.md
  PROJECTS.md

  docs/
    PROJECT_BRIEF.md
    COGNITIVE_WORKFLOW_V0.md
    MODEL_MANAGEMENT_V0.md
    MODEL_ORCHESTRATION_V0.md
    READER_TRANSLATION_LAYER_V0.md
    LOCAL_CCRA_MILESTONE_PROTOCOL.md
    ASSET_MIGRATION_POLICY.md
    DECISIONS.md

  models/
    qpi.md
    intellectual-archaeology.md
    model-registry.json

  prompts/
    intake-value-assessor.md
    qpi-router.md
    lens-orchestrator.md
    intellectual-archaeology-runner.md
    synthesis-engine.md
    reader-translation-engine.md
    calibration-checker.md

  examples/
    sample-input-001.md
    sample-internal-output-001.md
    sample-reader-output-001.md
    sample-review-notes-001.md

  runs/
    README.md

  local-ccra-reviews/
    README.md

  reports/
    README.md

注意：新计划稿里原建议 v0.1 控制在 30-40 个文件，并且不创建 ccra_review_bundle/，除非 Web CCRA 明确要求。这个约束应保留。

10. 旧项目迁移规则

10.1 允许备查

models/qpi.model.json
cards/qpi.md
models/intellectual_archaeology.model.json
cards/intellectual_archaeology.md
sources/source_articles.json
sources/source_excerpts.json
selected IA examples
selected QPI examples
09_数据治理与模型调用机制说明.md

10.2 禁止迁移

ccra_review_bundle/
reports/
local_ccra_reviews/
full regression suite
full selector calibration
Round Conductor
lifecycle-status scan
before/after selector diff workflow
review-bundle packager workflow

新项目计划稿也明确要求：不要复制旧项目中的 ccra_review_bundle/、local_ccra_reviews/、reports/，也不要复制 full selector calibration、full QPI regression suite、Round Conductor、lifecycle-status scan workflow 和 review-bundle packager workflow；迁移资产必须改写成新项目运行时语言，不可 bulk-copy 后再修。

10.3 关键修正

旧稿中出现的 QPI-lite、Intellectual Archaeology-lite 统一改为：

QPI
Intellectual Archaeology / 思想考古

原因：

旧项目不是可运行正版本；
新项目不是旧项目的轻量分支；
新项目里的模型是运行时正式资产的初始版本。

11. 里程碑计划

M0：项目边界冻结

目标：建立新项目，不继承旧项目治理惯性。

产物：

README.md
AGENTS.md
docs/PROJECT_BRIEF.md
docs/ASSET_MIGRATION_POLICY.md
docs/DECISIONS.md

验收：

1. 新项目使用独立 git 库和远程库。
2. 旧项目只作为备查。
3. 明确不迁移旧 reports / review bundles / Local CCRA 历史。
4. 明确 v0.1 不做前端、后端、RAG、完整模型库。

停止条件：

如果 Codex 开始创建 round-*、ccra_review_bundle 或 full regression，立即停止。

M1：模型管理内核 v0.1

目标：建立可运行的模型资产最小结构。

产物：

docs/MODEL_MANAGEMENT_V0.md
docs/MODEL_ORCHESTRATION_V0.md
models/qpi.md
models/intellectual-archaeology.md
models/model-registry.json

验收：

1. 每个模型能说明输入、输出、调用、不调用、角色、成本。
2. registry 能支持主辅模型选择。
3. 不做完整 schema。
4. 不做完整 selector。

停止条件：

如果模型管理开始要求所有字段完美、所有来源矩阵完整、所有边界 regression 完整，立即停止。

M2：认知加工运行骨架

目标：让流程能手工跑通。

产物：

prompts/intake-value-assessor.md
prompts/qpi-router.md
prompts/lens-orchestrator.md
prompts/intellectual-archaeology-runner.md
prompts/synthesis-engine.md
prompts/calibration-checker.md

验收：

1. 一个输入可以从 Intake 跑到 Synthesis。
2. Lens Orchestrator 能推荐 2-4 个模型/棱镜。
3. QPI 只做路由和问题定性。
4. 思想考古真正进入深度加工。

停止条件：

如果 QPI 再次成为主治理对象，立即停止。

旧项目问题之一正是 QPI 成为治理主角，而思想考古被低使用；新项目必须反过来，让 QPI 回到前置定性和路由，让思想考古成为真实加工引擎。

M3：表达转译层 v0.1

目标：解决“思考方式 ≠ 可直接输出”的问题。

产物：

docs/READER_TRANSLATION_LAYER_V0.md
prompts/reader-translation-engine.md
examples/translation-before-after-001.md

输入：

内部模型分析稿

输出：

普通读者可理解解释稿

转译规则：

1. 保留洞察，不保留复杂术语。
2. 保留机制，不保留完整推导链。
3. 保留边界，不输出学术式免责声明。
4. 保留你的辨识度，不变成通用鸡汤。
5. 不做营销夸张。

验收：

1. 普通用户能看懂。
2. 你能看出仍然是你的思考方式。
3. 没有把模型稀释成泛泛而谈。
4. 能清楚区分 internal output 和 reader output。

M4：第一个真实样例

目标：验证产品价值，而不是验证文件完整性。

建议样例：

当前项目失败与重启

产物：

examples/sample-input-001.md
examples/sample-internal-output-001.md
examples/sample-reader-output-001.md
examples/sample-review-notes-001.md
runs/run-001.md

验收：

1. 输出明显不同于普通 ChatGPT。
2. 内部输出能体现模型加工。
3. 读者输出能被低认知水平用户理解。
4. Owner 能判断“像不像我”。
5. 本次运行能反向改进模型卡或 orchestration notes。

M5：第一次 Local CCRA 里程碑评审

目标：审真实运行结果，不审文件宇宙。

产物：

local-ccra-reviews/milestone-01/01/
  review-brief.md
  file-manifest.md
  prompt-to-send.md
  returned-output.md
  owner-decision.md

验收：

1. Local CCRA 只检查 milestone output。
2. 不生成 Web review bundle。
3. 不自动授权修复。
4. repair 必须由 owner-decision 确认。

新项目计划稿已经规定 Local CCRA 应是 milestone review lane，不是 default round factory；它不应为每次 prompt edit、小模型 note 或 routing adjustment 触发。

M6：扩展到 3-5 个模型

目标：根据真实样例发现缺口，而不是为了凑模型数量。

进入条件：

至少完成 2 个真实运行样例。
至少 1 个样例证明 QPI + 思想考古不足。

产物：

candidate-models.md
models/{model-name}.md
model-registry.json 更新
sample-output-002 / 003

验收：

1. 每个新增模型必须说明为什么需要。
2. 每个新增模型必须有默认角色：primary / support / contrast / calibration / translation。
3. 不扩到 10 个。

M7：模型库 MVP，扩展到 8-10 个核心模型

目标：建立第一批核心模型库。

进入条件：

至少 3-5 个真实运行样例。
至少 2 次输出被 Owner 判断为有明显认知价值。
模型组合开始出现稳定复用。

产物：

8-10 个模型卡
model-registry.json
model-relationships.md
orchestration-notes.md
reader-translation-notes.md
light-regression-cases.json

验收：

1. 每个模型有清楚的主辅角色。
2. 每个模型知道什么时候不该用。
3. 每个模型知道是否需要转译。
4. 每次运行默认不超过 4 个分析模型。
5. 不做 100 模型架构。

M8：100 模型调度预研

目标：只做架构预研，不进入工程实现。

进入条件：

8-10 个核心模型已经能稳定支持多个真实样例。

产物：

docs/SCALING_TO_100_MODELS_PREVIEW.md
docs/MODEL_FAMILY_TAXONOMY_DRAFT.md
docs/PRIMARY_SUPPORT_ROUTING_POLICY.md

重点研究：

模型家族
主辅模型关系
冲突模型
互补模型
默认调用上限
信息增益评分
成本控制
读者转译需求

验收：

1. 100 模型阶段不使用 flat selector。
2. 先按模型家族筛选，再选候选，再选主辅。
3. 单次输出仍保持 1 主 + 2-3 辅。

M9：产品形态决策

目标：决定是否进入软件开发。

候选形态：

A. file-first + Codex 协作继续运行
B. 本地 CLI / TUI
C. 轻量 Web 工作台
D. 接入 RAG / 知识库
E. 面向读者的认知分析前端
F. 接入 writing-workbench 生成文章

进入条件：

至少 5 个真实样例。
至少 3 个样例有可复用读者输出。
Owner 使用频率足够高。

不满足则不开发前端。

12. 成功标准

v0.1 成功：

1. 新项目没有继承旧项目治理结构。
2. 一个真实输入跑完整认知流程。
3. 产生 internal output 和 reader output 两个版本。
4. QPI 保持轻量。
5. 思想考古被实际使用。
6. 模型管理服务于运行时，而不是反客为主。
7. Local CCRA 没有变成新 round 工厂。

v0.1 失败：

1. QPI 再次成为主治理对象。
2. 项目先写大量规范而没有真实样例。
3. review artifacts 超过 runtime artifacts。
4. reader translation 被忽略。
5. 模型输出直接面向低认知用户。
6. Codex 开始补完整 selector / schema / regression。

旧项目立项稿也给出过类似成功/失败标准：v0.1 成功应表现为一个真实输入跑通完整 cognitive workflow，输出明显不同于普通 ChatGPT，思想考古作为实际 processing engine，QPI 保持轻量，Local CCRA 不生成新的 heavy review universe；失败则包括 QPI 再次成为主治理对象、项目花更多精力证明 routing safety 而不是生成 cognitive outputs。

13. 给 Codex 的执行边界

Codex 的职责：

创建文件
整理目录
改写旧资产为新运行时语言
生成 prompt 文件
生成样例文件
维护 registry
记录运行结果
根据 Owner 指令修复

Codex 不负责：

重新定义产品目标
扩大模型数量
引入完整治理体系
决定模型是否 stable
决定是否进入 10 模型扩展
决定是否进入前端开发

已有质量门文档也明确过分工：Codex 是本地执行者、校验脚本运行者、审核包生成器和疑点整理者；CCRA 才是产品质量门槛、模型产品化审查和是否进入下一阶段的判断者，Codex 不应替代 CCRA 做最终内容质量审查。

14. 给 Codex 的第一条执行指令草案

创建新项目 cognitive-OS-wantsong。

注意：这是一个全新 git 仓库和全新远程库，不是 the-mindscape-of-bro-tsong 的 continuation branch。旧项目只作为备查 archive，不迁移历史流程。

本项目目标：
建立一个轻量认知加工运行时，验证 AI 是否能使用 Wantsong 的认知模型处理真实复杂输入，并输出两类结果：
1. internal cognitive-processing output；
2. reader-facing translated output。

禁止：
- 不创建 ccra_review_bundle/
- 不迁移旧 reports/
- 不迁移旧 local_ccra_reviews/
- 不迁移 full regression suite
- 不迁移 full selector calibration
- 不创建 Round Conductor
- 不做完整前端
- 不做后端
- 不做数据库
- 不做 RAG
- 不做 10 模型扩展
- 不使用 lite 后缀命名模型文件

第一批只创建 M0-M1 文件：

README.md
AGENTS.md
PROJECTS.md

docs/
- PROJECT_BRIEF.md
- COGNITIVE_WORKFLOW_V0.md
- MODEL_MANAGEMENT_V0.md
- MODEL_ORCHESTRATION_V0.md
- READER_TRANSLATION_LAYER_V0.md
- LOCAL_CCRA_MILESTONE_PROTOCOL.md
- ASSET_MIGRATION_POLICY.md
- DECISIONS.md

models/
- qpi.md
- intellectual-archaeology.md
- model-registry.json

请先只完成项目边界和模型管理内核，不要进入样例运行，不要扩展模型，不要生成 review bundle。

15. 我的最终判断

你这个修正非常关键。

尤其是第一点：“不要带 lite 后缀”。这个判断是对的。因为 lite 会暗示旧项目里存在一个“完整正式版”，新项目只是轻量版。但实际情况不是这样。旧项目是治理实验室，新项目才是产品运行时起点。

第二个关键修正是“表达转译层”。这应该进入总计划核心，而不是后面再补。否则系统即使内部想得像你，外部也会输出成用户看不懂的模型黑话。

第三个关键修正是“100 模型主辅关系”。这个不需要 v0.1 实现，但必须从模型卡和 registry 字段中提前埋钩子。否则到 100 个模型时会重新陷入 selector 宇宙。

所以结论是：

这份总计划应该由我先出。
你审核。
我再根据你的审核意见改成 v0.2。
然后再交给 Codex 执行 M0-M1。

当前这版可以作为 项目总计划 v0.1 初稿。

3

原先项目里还保存了knowledge_assets，也就是你的知识库里的文档。这部分需要迁移么？还是迁移后，进行一定的修订。同时我也同步到你的知识库里？

我的判断：不迁移整个 knowledge_assets/ 目录；只抽取少数稳定原则，改写成新项目语言后，再分两处存放。

旧项目文档里其实已经有判断标准：回答“以后一直怎么做”的文档，可以进 docs/ 或 knowledge_assets/；回答“这轮做了什么、哪些 PASS/FAIL”的文档，应留在 reports/ 或 ccra_review_bundle/。但新项目不能继续继承旧项目的“知识资产层 + 审核包层 + 治理层”重结构。

1. 结论

不迁移原目录

新项目里不要直接创建旧式 knowledge_assets/ 目录。

原因是这个名字在旧项目中已经绑定了“长期治理解释层”，很容易让 Codex 误以为新项目还要继续维护一套治理知识库。

迁移少数内容，但必须重写

可以迁移的不是文件，而是原则。

尤其是：

模型卡为什么必要
source / evidence 为什么必要
边界治理为什么必要
模型不能因为 validation pass 就 stable
review artifacts 不是产品
QPI 不能成为主角
selector 只能作为 hard guardrail

但这些都要改写成 cognitive-OS-wantsong 的运行时语言。新项目立项计划也明确说，允许迁移 knowledge_assets/09_数据治理与模型调用机制说明.md 的 selected explanation，但“Each migrated asset must be rewritten into the new project's runtime language. Do not bulk-copy and then repair.”

同步到我的知识库：可以，但只同步修订版

你可以同步到我的知识库，但不要同步旧项目原文。旧文档自己也写了：knowledge_assets/ 是长期解释层，Owner 可以手动将其中稳定文档同步到 GPT 知识库；评审包不应默认重复打包 knowledge_assets/。

所以策略是：

旧项目 knowledge_assets
-> 人工筛选
-> 改写为 cognitive-OS 运行时版本
-> 一份进入新项目 docs/
-> 一份作为 GPT 知识库候选文档

2. 我建议分三类处理

A 类：不迁移，只旧项目备查

这些保留在旧仓库，不进入新项目：

旧 round 机制说明
旧 review bundle 规则
旧 selector calibration 说明
旧 lifecycle scan 说明
旧 full regression 说明
旧 model_library_mvp 阶段的过程性解释

原因：这些会把新项目重新拉回治理轨道。

失败总结里已经把 knowledge_assets/09_数据治理与模型调用机制说明.md 定位为“heavy-governance explanation and anti-pattern reference”，不是新项目的直接操作规则。

B 类：抽取后改写，进入新项目 `docs/`

这些要进入新项目，但不能叫旧名字，不能原样复制。

建议生成：

docs/LEGACY_LESSONS_FROM_MODEL_GOVERNANCE_LAB.md
docs/MODEL_MANAGEMENT_V0.md
docs/MODEL_ORCHESTRATION_V0.md
docs/ASSET_MIGRATION_POLICY.md
docs/LOCAL_CCRA_MILESTONE_PROTOCOL.md

其中 LEGACY_LESSONS_FROM_MODEL_GOVERNANCE_LAB.md 专门记录旧项目教训，避免污染主流程。

它的定位是：

旧项目哪些原则有价值；
哪些机制在新项目里禁止默认继承；
哪些东西只能作为以后扩展时的参考。

C 类：修订后同步到 GPT 知识库

适合同步到我的知识库的是更稳定、跨项目可复用的版本：

00_用户背景与产品上下文_v0.2.md
02_模型卡结构规范_runtime版_v0.2.md
06_模型稳固性评级规则_runtime版_v0.2.md
cognitive-OS-wantsong_项目总计划_v0.1.md
旧项目失败与重启原则_v0.1.md
模型管理与认知加工运行时边界_v0.1.md

不适合同步：

具体某轮评审
Codex 执行记录
selector diff
validation report
临时 migration manifest
旧项目中间状态总结

旧质量门文件也有类似判断：稳定长期背景、核心模型地图、模型卡结构规范、稳固性评级规则、产品规划过程记录、已定稿的长期指导协议适合进知识库；validation report、command log、临时 selector regression report、未审定中间状态文件不适合进知识库。

3. 新项目里是否保留 `knowledge_assets/` 目录？

我建议 v0.1 不保留。

新项目目录里只保留：

docs/
models/
prompts/
examples/
runs/
local-ccra-reviews/
reports/

原因是：新项目的主重力应该是 runtime。knowledge_assets/ 这种目录容易让 Codex 开始做“长期知识治理”，而不是跑第一个真实样例。

以后如果项目成熟，可以再加：

knowledge/
  stable-principles/
  model-theory/
  reader-translation/

但不是 v0.1。

4. 对 `09_数据治理与模型调用机制说明.md` 的处理

这份文档有价值，但不能原样搬。

它应该拆成两份：

4.1 新项目版本

docs/LEGACY_LESSONS_FROM_MODEL_GOVERNANCE_LAB.md

内容只保留：

1. 旧项目为什么会过度治理
2. 哪些治理机制有价值
3. 哪些机制在新项目 v0.1 禁止默认使用
4. QPI 为什么不能再成为主战场
5. selector 为什么只保留 hard guardrail
6. runtime-first 的边界

4.2 知识库版本

旧项目失败与重启原则_v0.1.md

内容更抽象，给未来会话用：

1. 旧项目失败机制
2. model governance 与 product runtime 的区别
3. Codex 容易过度治理的触发条件
4. cognitive-OS-wantsong 的重启原则
5. 后续规划时必须警惕的反模式

5. 给 Codex 的规则应该这样写

关于旧项目 knowledge_assets 的迁移规则：

1. 不迁移整个 knowledge_assets/ 目录。
2. 不在新项目 v0.1 创建 knowledge_assets/ 目录。
3. 只允许抽取旧 knowledge_assets 中的稳定原则。
4. 所有被抽取内容必须改写为 cognitive-OS-wantsong 的 product-runtime 语言。
5. 禁止原样复制旧 model_library_mvp、review bundle、selector calibration、full regression、lifecycle governance 相关文本作为新项目规则。
6. 可以创建 docs/LEGACY_LESSONS_FROM_MODEL_GOVERNANCE_LAB.md，用于记录旧项目教训和反模式。
7. 可以在 docs/ASSET_MIGRATION_POLICY.md 中列出哪些旧知识资产允许作为参考。
8. 不得把旧 knowledge_assets 当作新项目 source of truth。
9. 后续需要同步到 GPT 知识库的内容，由 Owner 审核后手动同步修订版。

6. 最终建议

你应该做的是：

不迁移目录；
迁移原则；
重写文档；
新项目放 docs/；
稳定版再同步到 GPT 知识库。

最关键的一条是：

旧 knowledge_assets 是“治理实验室的知识沉淀”；
新项目需要的是“认知加工运行时的操作原则”。

二者不能直接等价。

4

M0-M1搭建完了，在M2时，我发现：

当前模型质量很差，尽管the-mindscape-of-bro-tsong 已经跑了4~5亿Tokens，但是我觉得全部是白费功夫。你可以看下基于现在的intellectual-archaeology.md能否跑出来这样的考古报告：人类通用认知的七层架构-思想考古报告.md。我们的重点不是模型的边界，而是模拟使用这些模型，参考我的考古过程人类通用认知的七层架构-思想考古过程.md
之前一直都在讨论模型的准入，而不是模型的质量；关注在模型的结构，比如有哪些字段，而不是内容上，内容全不全，有没有遗漏；关注在两个模型的顺序，而不是具体模型怎么使用。
从 2 推出，之前的项目我认为基本上没有可取之处了。而且这个过程，实际上是Codex在执行，发出具体指令建议的是WEB CCRA，决策的是我。开始我没搞清楚一个治理体系是什么样的，现在看下来完全脱离业务目标。
我们需要将模型固定在一个稳定可用的版本上，再去基于此打造Agent/Skill。
所以，我们需要重新提炼模型。这次选用的QPI和思想考古，正是我之前已经有了提炼出来的模型，跑出来的报告。我觉得可以快一些，没想到全浪费了。也可以对比之前QPI模型与智能体的结合——房玄龄.md，现在QPI.md能打造出来这样的效果么？

现在这个计划，我认为也没啥用，属于看似正确，实则跑偏。

对此，作为Web CCRA，你怎么看？

52 KiB Raw Blame History Unescape Escape

1

GPT

1. 我理解这个产品暂时可以定义为

2. 现在计划里我会直接提出的几个问题

问题一：不能把“全部项目计划”写成另一个无限蓝图

问题二：模型管理可以细，但不能再次细到治理吞掉产品

问题三：问题回答可以粗，但不能粗到没有运行时

问题四：QPI 必须降级为轻量入口，思想考古必须升回发动机

3. 总蓝图建议：双轨一门

4. 里程碑路线图

M0：项目边界冻结

M1：模型管理内核 v0.1

M2：运行时骨架 v0.1

M3：第一个真实样例

M4：第一次 Local CCRA 里程碑评审

M5：模型管理 v0.2，扩到 3-5 个模型/棱镜

M6：模型库 MVP，扩到 8-10 个核心模型

M7：认知加工 v0.2，多模型综合稳定化

M8：开发形态决策

5. 模型管理部分：应该细到什么程度

5.1 模型分级

5.2 模型状态

5.3 模型卡结构

5.4 来源治理

5.5 调用治理

5.6 轻量回归

6. 问题回答部分：第一阶段只需要粗到这里

7. 我建议给 Codex 的第一条总指令

8. 最终判断

2

《cognitive-OS-wantsong 项目总计划 v0.1》

1. 一句话产品定义

2. 项目背景与重启依据

3. 项目目标

3.1 第一目标

3.2 第二目标

3.3 第三目标

3.4 非目标

4. 核心判断

5. 关键产品假设

H1：认知加工假设

H2：模型资产假设

H3：表达转译假设

H4：模型调度假设

6. 产品架构

6.1 模型管理层

模型状态

模型等级

6.2 认知加工运行层

6.3 表达转译层

表达转译层的输出档位

7. 模型主辅调度设计

7.1 模型角色

7.2 单次调用限制

7.3 主模型选择依据

7.4 辅助模型选择依据

7.5 100 模型阶段的策略

8. MVP 范围

8.1 v0.1 必须有

8.2 v0.1 可以手工替代

8.3 v0.1 不做

9. 推荐仓库结构

10. 旧项目迁移规则

10.1 允许备查

10.2 禁止迁移

10.3 关键修正

11. 里程碑计划

M0：项目边界冻结

M1：模型管理内核 v0.1

M2：认知加工运行骨架

M3：表达转译层 v0.1

M4：第一个真实样例

M5：第一次 Local CCRA 里程碑评审

M6：扩展到 3-5 个模型

M7：模型库 MVP，扩展到 8-10 个核心模型

M8：100 模型调度预研

M9：产品形态决策

12. 成功标准

13. 给 Codex 的执行边界

52 KiB

Raw Blame History

B 类：抽取后改写，进入新项目 `docs/`

3. 新项目里是否保留 `knowledge_assets/` 目录？

4. 对 `09_数据治理与模型调用机制说明.md` 的处理