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请在新项目 C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong 中启动 M0-M1。
先读取以下计划与总结：
C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\Cognitive-OS-Wantsong项目总计划 v0.1.md
C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\reports\当前项目失败总结与重启依据_2026-06-19.md
C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\reports\cognitive-OS-wantsong_新项目立项计划稿_2026-06-19.md
C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\reports\draft_lifecycle_scan_2026-06-19\lifecycle-status-guard-scan.md
关键边界：
- 这是全新 git repo，不是旧 repo continuation branch。新的git远程仓库地址：
https://git.wantsong.life/wantsong/Cognitive-OS-Wantsong.git - 旧项目只作为 asset-seed archive / anti-pattern reference。
- 不迁移旧 reports、ccra_review_bundle、local_ccra_reviews、full regression、full selector calibration、Round Conductor。
- 第一阶段只做 M0-M1：项目边界、模型管理内核、QPI、思想考古、model-registry。
- 不进入样例运行，不扩展模型，不生成 review bundle。
- 保留 Local CCRA，但只作为 milestone review lane。
- 不使用 lite 后缀命名模型文件。
有问题请提出。
已在新 repo 启动 M0-M1，并推送到远程 origin/main。
完成内容：
- 初始化新 git repo，远程为
https://git.wantsong.life/wantsong/Cognitive-OS-Wantsong.git - 写入 M0 边界文件：README.md、AGENTS.md、PROJECTS.md
- 写入 M0-M1 docs：docs/PROJECT_BRIEF.md、
MODEL_MANAGEMENT_V0、MODEL_ORCHESTRATION_V0、ASSET_MIGRATION_POLICY、LOCAL_CCRA_MILESTONE_PROTOCOL等 - 写入 M1 模型内核：models/qpi.md、models/intellectual-archaeology.md、models/model-registry.json
验证：
model-registry.json可解析- 非 Git 文件数：14
- 未创建
ccra_review_bundle/、reports/、local_ccra_reviews/、examples/、runs/、prompts/ - 未出现
qpi-lite/intellectual-archaeology-lite命名 git diff --check无问题- lifecycle 正式脚本因本机 Python 缺
yaml未能运行；已用 regex 兜底扫描，未发现结构化越权状态，命中项只在禁止性政策语境中 - 本地
HEAD与远程refs/heads/main均为4448bf210bc9af9d2f51eb291b99afb58e207d45
提交：
4448bf2 chore: initialize cognitive os m0 m1
::git-create-branch{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong" branch="main"} ::git-stage{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong"} ::git-commit{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong"} ::git-push{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong" branch="main"}
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远程同步，打Tag。 后续的工作，可能没那么简单。
你说得对，刚才断开时任务没有完全完成。
我刚核对到的状态是：main 已经远程同步，v0.1.0-m0-m1 当时只创建在本地，还没推到远程。现在我已经补推 tag，并完成远程验证：
- 本地
HEAD:4448bf210bc9af9d2f51eb291b99afb58e207d45 - 远程
origin/main:4448bf210bc9af9d2f51eb291b99afb58e207d45 - 本地 tag
v0.1.0-m0-m1解引用到同一提交 - 远程 tag
v0.1.0-m0-m1^{}也解引用到同一提交 - 工作区干净：
main...origin/main
所以现在任务完成了：远程同步完成，annotated tag v0.1.0-m0-m1 已推送到远程。
tag 对象本身是 5d38bc0f412d7d43bf4e4a9024d3e22a3f601318，它指向 M0-M1 提交 4448bf2...。
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暂停按 GPT M2 原文直接创建 prompts。
GPT 的 M2 计划没有考虑本地工程边界：CCPE / skills-vault / 当前产品 repo 的职责分离。 请先做 M2 边界修正，而不是直接搭建 canonical prompts。
原则：
- cognitive-OS-wantsong 只拥有产品本地 runtime adapters、样例运行、产品工作流和输出格式。
- CCPE 拥有 canonical Prompt Card、Agent Spec、Runtime Spec、模型调用协议、评价 rubric、Local CCRA 审核协议。
- skills-vault 只拥有确定性自动化工具，例如 prompt pack validator、run logger、manifest checker、review context builder。
- 不要把 CCPE canonical artifact 复制进本 repo。
- 如果需要 canonical prompt/spec，请写入 requirements/ccpe/。
- 如果需要可复用工具，请写入 requirements/skills-vault/。
请先交付：
- docs/PROMPT_AUTHORITY_BOUNDARY.md
- docs/DECISIONS.md 中追加 M2 边界决策
- requirements/ccpe/2026-06-20-m2-cognitive-runtime-prompt-contracts.md
- 如有确定性工具需求，再写 requirements/skills-vault/ 对应请求
- 然后给出修订后的 M2a/M2b 执行计划
如果必须创建 prompts/，只能创建 product-local draft adapters，并在文件 frontmatter 中标明： authority: product_local_adapter status: draft canonical_source: pending_ccpe not_canonical_ccpe_prompt: true
不要启动 Local CCRA；等边界修正和一个最小手动样例完成后再审。
我觉得你可以了解原项目的C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\PROJECTS.md 和 C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\the-mindscape-of-bro-tsong\requirements\下的目录与文档，了解CCPE和skills-vault
已完成 M2 边界修正，没有创建 prompts/，也没有启动 Local CCRA。
交付内容：
- docs/PROMPT_AUTHORITY_BOUNDARY.md
- docs/DECISIONS.md 追加 D011-D016
- requirements/ccpe/2026-06-20-m2-cognitive-runtime-prompt-contracts.md
- requirements/skills-vault/2026-06-20-m2-runtime-run-logger-and-adapter-manifest-checker.md
- 同步补了
requirements/ccpe/README.md和requirements/skills-vault/README.md - 更新了 PROJECTS.md，把当前阶段改为
M2a boundary correction
修订后的节奏已写入 PROMPT_AUTHORITY_BOUNDARY.md：
- M2a：只做权限边界和供应请求，不创建 canonical prompts
- M2b：如需创建
prompts/，只能是product_local_adapter草稿，并带你指定的 frontmatter；最小手动样例完成后再考虑 Local CCRA
验证：
prompts/不存在local_ccra_reviews/、ccra_review_bundle/、reports/不存在git diff --cached --check通过- 简单 lifecycle/authority grep 未发现结构化越权状态；唯一 lifecycle 词命中是
AGENTS.md里的禁止性提醒 - 已提交并推送：
e2ee923597785a7589e6542cbcaa161810c1bf34 - 远程
origin/main已对齐同一提交
::git-stage{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong"} ::git-commit{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong"} ::git-push{cwd="C:\Users\wangq\Documents\Codex\work-projects\Cognitive-OS-Wantsong" branch="main"}
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我在与CCPE讨论需求单时发现：
- 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：C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\discussions\agents\虎贲卫&龙骧营\思想考古\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C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\discussions\agents\虎贲卫&龙骧营\思想考古\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，实际上是你在执行，发出具体指令的是WEB CCRA，它做的不对。
- 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——
C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\prompts\ccpe\ccpe\强哥的虎贲卫\房玄龄\房玄龄2.0.md，现在QPI.md能打造出来这样的效果么？
现在这个计划C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\work\internal\强哥的思想宇宙\Cognitive-OS-Wantsong项目总计划 v0.1.md，我认为也没啥用。
你怎么看？
我同意你的判断，而且结论要收得更硬一点：
当前仓库里的 models/intellectual-archaeology.md 和 models/qpi.md 不能被当作“可用模型”。它们最多是治理壳、调用边界和字段清单，不是能稳定生成高质量认知产物的模型内核。
问题不在“模型边界还没写清楚”，而在“模型的生成机制没有被提炼出来”。
intellectual-archaeology.md 现在保留的是七层名称、调用条件、输出字段，但你给的思想考古报告真正依赖的是另一套东西：地表问题如何选、每层如何做“新手/专家”错位对照、如何找跨域化石证据、如何吸收并批判用户补充观点、如何重构下潜路径、何时请求确认、最终如何把七层改写成一张新的认知地质图。那篇报告不是从一个静态七层表自然长出来的，是从一个交互式考古协议里跑出来的。
qpi.md 也是类似问题。现在它能说明 QPI 是一个 routing / misframing diagnostic model，但它生成不了“房玄龄2.0”那种效果。房玄龄版本里真正有用的是认知光学隐喻、主体透镜检查、病理诊断、反框架权威、策略输出、报告模板和人格化操作引擎。现在的 QPI 模型卡把这些行为能力抽掉了，只剩分类结构。
所以我认为原来的总计划确实已经失效了，至少不能继续当执行计划。它默认“QPI 和思想考古已经是可用模型，只需要 registry、adapter、prompt contract、runtime workflow”。现在这个前提被推翻了。继续做 M2 prompts / Agent / Skill，本质上是在把一个质量不足的模型工程化。
我建议把下一步改成：
- 暂停 M2 canonical prompts 和 adapters。
- 把当前两个模型标记为
scaffolding / failed_quality_baseline，不作为 Agent/Skill 源头。 - 新增一个模型重提炼阶段，先不走 CCPE canonical 化。
- 思想考古从“报告 + 过程”反向提炼成可执行协议：输入条件、下潜循环、每层分析动作、证据要求、用户确认门、最终报告结构。
- QPI 从“房玄龄2.0 + 现有 QPI 理论”反向提炼成可执行诊断协议：光谱定性、透镜检视、病理判断、反框架、策略生成。
- 设两个 golden sample gate：思想考古必须能跑出同等级别的新报告；QPI 必须能跑出接近房玄龄2.0的诊断效果。
- 只有过了质量门，再向 CCPE 提交 canonical Prompt Card / Agent Spec / Runtime Spec 需求。
这也意味着旧项目真正可取的不是它产出的模型文件，而是少量“曾经跑出好结果的过程材料”。旧 repo 应该进一步降级为 anti-pattern reference；真正的种子应该来自你已经验证过的报告、过程稿和房玄龄 prompt。
我的判断：现在最应该做的不是修 M2，而是开一个 M1.5 Model Reconstruction。目标不是“模型准入”，而是“模型可用”。先把模型重新提炼到能跑，再谈 CCPE、Skill、Agent。