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knowledge-vault/discussions/technology/Codex/1.重构CCPE/写作相关智能体/回归测试2.md

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这儿有一份交接文档，你先阅读：C:/Users/wangq/Documents/Codex/ccpe-system/workbench/analysis/review-agent-regression-2026-06-02/HANDOFF-COGNITIVE-IMAGING.md

认知显影的12个结果也出来了。

  • 认知显影-original-kernel-minimal-lite,C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影kernel评审`
  • 认知显影Lite，C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影Lite评审
  • 认知显影原版，C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\gemini\认知显影原版评审

请你做认知显影的ChatGPT测试，然后出认知显影的报告。

我两个报告都看完后，再要求你出汇总结果报告。

已完成认知显影的 ChatGPT/Codex 测试和单项报告。

生成内容：

  • 12 个 ChatGPT/Codex 结果文件：C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\review-agent-regression-2026-06-02\results\chatgpt\cognitive-imaging__*.result.md
  • 认知显影单项报告：cognitive-imaging-regression-report.md

核验结果：

  • chatgpt_cognitive_imaging_count = 12
  • gemini_cognitive_imaging_count = 12
  • 认知显影报告存在
  • 巨人认知报告仍存在

报告结论简要：ChatGPT/Codex 生产候选更偏向 ccpe-system-lite；original-kernel-minimal-lite 更适合作为原始 kernel 力度回归参照，尤其在 Gemini 上锋利度更强。没有写最终汇总报告，也没有替换 canonical Lite、更新 Model Index、创建 Agent/Skill/Runtime。

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我两个报告都看完了。 我提一下背景：

  • 升级认知显影Lite，实质跑了4次 A/B测试，在第三次时发现原System丢失了太多CCPE的内容，效果很差，于是先改CCPE System，然后重新生成Lite版，这个版的测试结果已经超越了原版，即使在Gemini LLM下。然后发现还有改进空间，于是又做了一次调整。
  • 升级巨人认知Lite，实质只跑了2次 A/B 测试，第二次（也就是现在的Lite版）出来后，发现还是不如原版。于是暂停优化，进入了当前的回归测试。

从目前测试结果可知：

  • CCPE2.0框架的原版本身存在优化空间，这个可以通过迭代进行改进。
  • 但是考虑到性价比的话，直接使用original-kernel-minimal-lite可以做到短期的ROI最高。

从此推出：

  • 先做original-kernel-minimal-lite版，快速完成迁移/升级工作。这样我的负荷和你的负荷都比较低。尤其是我的，认知显影的四次 A/B 测试，我前后花了三个小时，除了在Gemini上操作，主要精力在检查比对多份结果的差异上。按照这样的方式，短期内我没法有效升级后续智能体。
  • 将来有时间再像认知显影这样逐步精修到Lite版。

你对以上的结论是否认同？ 若不同意，请提出你的看法。 若同意，请整理一个后续优化的清单，比如巨人认知回归到original-kernel-minimal-lite，保留认知显影Lite，将结论更新到CCPE System相应的文档里等等。

我认同你的结论，但加一个限定：original-kernel-minimal-lite 应该作为默认短期迁移路线，不是最终形态。也就是先保 kernel、先跑通迁移、先降低人工评测成本；只有高价值或高频使用的 Agent，再进入认知显影那种多轮精修路线。

这个判断和两份报告是一致的：认知显影已经证明“精修 Lite”能超过原版，但成本高；巨人认知证明“直接重写 Lite”可能低于原版，而 original-kernel-minimal-lite 的 ROI 更高。

后续清单

  1. 巨人认知：回归到 original-kernel-minimal-lite 作为当前生产 Lite 候选。保留现有 Lite，不删除，标记为 refinement candidate / paused version。

  2. 认知显影：保留当前 canonical Lite，不回滚。它是“精修成功样本”，用于定义未来高价值 Agent 的深度优化标准。

  3. 写最终汇总报告：把巨人认知与认知显影放在一起，形成正式结论：minimal-kernel first, refined-lite later。

  4. 更新 CCPE System 迁移规则：加入两条路线：

    • Fast Migration Lane：原版 CCPE2.0 -> original-kernel-minimal-lite -> 低成本回归测试 -> canonical temporary Lite。
    • Refinement Lane：高价值 Agent 才进入多轮 A/B、prompt hardening、环境差异测试。

  5. 更新 Forge 相关文档：

    • ccpe-protocol/ccpe-migration-policy.md
    • ccpe-protocol/ccpe-quality-rubric.md
    • .codex/skills/ccpe-forge/references/refactor-mode.md
    • .codex/skills/ccpe-forge/references/depth-vs-automation-rules.md
    • 必要时补充 Lite template 的 migration note。

  6. 增加新的评估规则：

    • Lite Kernel Fidelity 必须单独评分。
    • Production Stability 与 Kernel Force 分开评分。
    • 如果 full Lite rewrite 输给 original 或 minimal-kernel，不继续硬改，先回退 minimal-kernel。
    • 多轮 A/B 只给高价值 Agent 使用。

  7. 后续迁移批处理策略：

    • 每个旧 Agent 先产出 original-kernel-minimal-lite。
    • 只做 1 轮小样本回归，不做 4 轮深测。
    • 通过则暂时 canonical。
    • 失败才进入精修或暂停。

  8. Model Index / Model Card：

    • 如果只是替换巨人认知 Lite prompt，而模型定义没变，不需要新建 Model Card。
    • 需要同步 model-usage-map.md / extraction-log.md 记录当前生产 prompt 版本变化。
    • 不拆新模型，不新增 Skill / Runtime。

我的建议是下一步先做“最终汇总报告 + 迁移政策更新”，然后再动巨人认知 canonical prompt。这样策略先定住，后续批量升级不会再靠临场判断。

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同意先做“最终汇总报告 + 迁移政策更新”。

已完成“最终汇总报告 + 迁移政策更新”。

新增报告：

更新的制度文件：

落地的核心规则是：original-kernel-minimal-lite first, refined-lite later。文档里已经加入 Fast Migration Lane、Refinement Lane、Kernel Force、Production Stability、A/B 成本规则，以及 mature CCPE 2.0 单 Agent 先保留原工作内核的迁移策略。

核验过：上述 5 个目标文件都存在，并且都能检索到 original-kernel-minimal-lite、Fast Migration Lane、Refinement Lane、Kernel Force、Production Stability。工作区仍有此前已有的 canonical prompt / Model Index 等改动，我没有在这一步处理它们。

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现在调整巨人认知 canonical prompt

已调整巨人认知 canonical prompt：

giant-cognition.prompt.md

处理内容：

  • 用回归胜出的 original-kernel-minimal-lite 替换当前 canonical Lite 内容。
  • front matter 调整为 canonical 语义：
    • variant_type: original-kernel-minimal-lite
    • version: 0.3
    • updated: 2026-06-03
    • status: active
  • 去掉“回归测试用 / 不是 canonical 替换稿”等措辞。
  • 保留原始 CCPE 2.0 kernel、GL0-GL4、意图/反思双循环、思想考古优先规则，以及平台边界和 CoT 披露修复。

验证：

  • canonical 文件存在。
  • 已包含 variant_type: original-kernel-minimal-lite。
  • 已包含 ## Original Kernel。
  • 未残留 regression-test / variant_version / “不是 canonical” 等回归稿措辞。

我没有在这一步提升巨人认知 Model Card / Model Index 的状态；当前 model-index 相关文件仍然是工作区里已有的 dirty 状态，未把这次 prompt 调整扩大成模型促活。

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我看了巨人的Original Kernel部分，是和我们测试时一致的，也和原版CCPE一致。 我在其他会话中，让Codex读取你调整的制度文件，然后升级张辽，它做的是将原版CCPE翻译了一遍，并提出了简短升级报告： zhang-liao-original-kernel-minimal-lite-upgrade-report.md

这样的改动，意味着我必须又得开始调教（A/B）测试。我担心存在前面巨人的类似错误，忽略了思想考古，或者不能理解里面部分概念的用意，而导致信息失真。 我现有的智能体（CCPE框架）不论对错，首先都是在生产环境中跑了的，也都做过一些优化。

需要你判断下哪种更合理：

  • 是直接包原版
  • 还是用升级张辽的方式，进行翻译。

我判断：短期迁移应直接包原版，不应采用张辽这次“翻译/重写式升级”。

张辽这份稿件不是严格意义的 original-kernel-minimal-lite。它没有保留 ## Original Kernel 原文区，而是把原版 CCPE 2.0 重新组织、翻译、去重、改写成新的 CCPE-Lite。这样会带来你担心的问题：每个 Agent 都需要重新 A/B，因为原始生产 kernel 已经被改写了，哪怕报告说“保留了核心元素”，也无法保证行为等价。

更合理的 Fast Migration 应该是：

front matter
+ Minimal Lite Wrapper / Override Rules
+ ## Original Kernel
+ 原版 CCPE 2.0 原文逐字保留

允许改的只有 wrapper / override：

- 平台边界：不能假装联网。
- Source Policy：用户提供的检索材料是材料，不是自动真理。
- CoT 修复：不得输出隐藏 chain-of-thought。
- 输出验证纪律：报告结构、关键检查、失败边界。

不应该在 Fast Migration Lane 中做：

- 翻译原文。
- 去重原文。
- 重排原文层级。
- 把旧概念换成新概念。
- 把原版 workflow 改写成新的 CCPE System workflow。

所以张辽当前稿件应降级为：

refined-lite candidate / rewritten-lite draft

不应作为 original-kernel-minimal-lite 生产候选。真正的张辽 minimal-kernel 版本应重新做：保留原版 张辽1.1.md 原文，前面加 minimal wrapper 和少量高优先级覆盖规则即可。

这也说明我们刚更新的制度文件还不够硬，需要再补一条更明确的规则：Original Kernel Means Verbatim Kernel。也就是 original-kernel-minimal-lite 中的 Original Kernel 必须逐字保留原文；任何翻译、压缩、去重、改写都自动进入 Refinement Lane，而不是 Fast Migration Lane。

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我们当前会话马上超出context了，为了避免信息损失，需要你整理一个交接文档。 我在新会话中继续处理对CCPE System的优化。

交接文档已整理完成：

HANDOFF-CCPE-SYSTEM-OPTIMIZATION-2026-06-03.md

我已验证：

  • 文件存在。
  • 包含 Original Kernel Means Verbatim Kernel、Fast Migration Lane、Refinement Lane、张辽风险、巨人认知 canonical 状态、当前 git dirty 状态和新会话建议启动语。
  • 文档共 281 行。

新会话建议你直接发：

请阅读：
C:\Users\wangq\Documents\Codex\ccpe-system\workbench\analysis\HANDOFF-CCPE-SYSTEM-OPTIMIZATION-2026-06-03.md

然后先修 CCPE System 制度文件，加入 Original Kernel Means Verbatim Kernel。
之后重新处理张辽，生成真正的 original-kernel-minimal-lite。