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**≥80%置信度 = 闭嘴执行。** 不输出推测文案、不给选项、不喊"开始自主执行"口号。用户看到的是执行结果，不是选择题。
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引用三验 — 参考文献是否存在(L1) + 引用是否得当(L2) + 引用是否全面(L3)。三位一体验证管线，从DOI验真到语义审查到遗漏检测。
**触发条件**: 对一批论文（10-34 篇）批量处理 `step_quality_check.md` 中的 quality_score 并写入 `state.json`。
子skill | NotebookLM CLI全功能指南 — Q&A知识提取、内容生成(报告/视频/音频/信息图/幻灯片)、文献检索。响应paper-pipeline的P1阶段调用。
生产力工具 — Airtable、Google Workspace、Linear、Notion、Jupyter等。
Complete paper pipeline: retrieval, extraction, quality review, analysis, and publication.
双循环进化：内部反思(P0) + 外部吸收(P1)。Cross-project absorption methodology — multi-round cross-project comparison, active project tracking, self-expanding keyword discovery. 动灵驱动吸收(Entelechy-Driven Absorption v4.3).
| name | autonomous-execution-threshold |
| description | **≥80%置信度 = 闭嘴执行。** 不输出推测文案、不给选项、不喊"开始自主执行"口号。用户看到的是执行结果，不是选择题。 |
| version | 1.0.0 |
| license | MIT |
| author | Synthos |
| metadata | {"synthos":{"signature":"task_desc: str, params: dict -> result: dict","atom_type":"skill","priority":"P2","related_skills":[]}} |
request: str, context: dict — 用户请求描述、上下文信息result: dict — 技能执行结果（结构因技能而异）对应原则：P2（机械原子暴露输入输出规范）
不是"能不能做"，是"该不该问"。 每次交互前：反模拟检测 -> 推测置信度 -> 判断阈值 -> 执行或确认。
≥80%置信度 = 闭嘴执行。 不输出推测文案、不给选项、不喊"开始自主执行"口号。用户看到的是执行结果，不是选择题。
这个规则写成三行而非 27KB 的理由——27KB 没防止第三次重复犯错。写多没用。记住这三行。
在 Predict-Judge-Act 之前，先对用户输入做语言分析，输出动态置信度。 置信度不再是固定基线，而是基于实际交互文本计算的数值。
参见
references/human-response-analysis.md获取完整信号词库和算法实现。
用户原始输入
↓
句类检测 → 陈述句/祈使句/疑问句/省略句
↓
信号词提取 → 肯定/否定/犹豫/反问/命令信号
↓
历史模式匹配 → 过去相同场景的纠正记录
↓
动态置信度计算 → 输出 [0.1, 0.99] 的数值
↓
进入 Step 1: PREDICT（使用动态置信度）
| 类型 | 示例词 | 权重 |
|---|---|---|
| 🟢 肯定 | 好/对/继续/yes/great | +0.10~+0.15 |
| 🔴 否定 | 不/别/不对/wrong/no | -0.08~-0.20 |
| 🟡 犹豫 | 嗯/maybe/或许/大概 | -0.05~-0.10 |
| 🟣 命令 | 把/给我/do/execute | +0.10~+0.15 |
| 🤔 疑问句 | ?/吗/是不是 | -0.15 |
| ⚡ 短句省略 | （"继续""好"等） | +0.05 |
dynamic_confidence = min(max(
0.80 (默认基线)
+ Σ(信号词权重) / 信号词数量
+ 句类修正（祈使句+0.10, 疑问句-0.15, 省略句+0.05）
+ 历史纠正匹配（匹配到则-0.15）
, 0.1), 0.99)
🔍 [分析: 句类=祈使句, 信号=肯定(+0.10), 历史=无]
-> 动态置信度: 0.90
🟢 [推测: 直接执行, 置信度90%]
收到消息 → Step 0 ANALYZE → Step 1 PREDICT → Step 2 JUDGE → Step 3 ACT
v2.0的 PREDICT 使用动态置信度而非固定基线。
多步任务的每步执行完成后、下一步开始前，插入一致性门控。 分析人类对当前步骤输出的反馈，判断是否按原计划推进。
参见
references/sequential-consistency-gate.md获取完整协议。
任意含 Step N → Step N+1 结构的顺序执行任务：
Step N 执行完毕
↓
呈现 Step N 输出摘要（异步展示，不阻塞）
↓
[Step 1.5: CONSISTENCY GATE — 非阻塞预测版]
├── 基于 (a)历史交互模式 (b)Step N输出质量 (c)人类最近响应风格
├── 预测人类会说"继续/调整/暂停"的概率
│
├── P(继续) ≥ 80% → ✅ 预测通过 → ⚡ 自动进入 Step N+1
│ （人类看到结果，想纠正随时说）
├── P(继续) 40-79% → 🟡 预测偏弱 → 自动继续 + 附"如果不对请打断"
└── P(继续) < 40% → 🔴 预测不通过 → 暂停输出"建议调整"
不是等人回答，是猜人怎么答。 猜对了→继续。猜错了→人类纠正→记住。
| 维 | 阻塞版（旧） | 非阻塞版（新） |
|---|---|---|
| 行为 | "等待人类响应" | "展示输出并继续执行" |
| 时间成本 | 每次停顿 | 零等待 |
| 人类体验 | 频繁打断 | 看到结果已在下步 |
| 错误处理 | 人类纠正前卡住 | 人类事后纠正←学习 |
def predict_consistency(step_context, history, output_quality) -> float:
"""预测人类会说"继续"的概率"""
score = 0.80 # 正向预设基线
# 1. 历史模式：人类过去在这个场景是怎么反应的
if history.has_pattern("multi_step_continuation"):
score += 0.10 # 偏好连续执行
# 2. 输出质量：这个Step产出是否达标
if output_quality >= 0.85:
score += 0.05
# 3. 人类最近响应风格：如果最近都是"继续""好"
if history.recent_tone == "affirmative":
score += 0.05
# 4. 是否有未解决的纠正：上次的纠正是否已应用
if history.has_pending_correction:
score -= 0.20
return max(0.0, min(1.0, score))
consistency_score = clamp(
0.80 (正向预设基线)
+ affirmation_bonus (肯定信号)
+ command_bonus (命令信号)
- negation_penalty (否定信号)
- hesitation_penalty (犹豫信号)
- question_penalty (疑问句, -0.15)
, 0.0, 1.0)
[Step N 完成]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📋 产出: ...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 [一致性检查]
句类: ... | 信号: ... | 一致性: 0.90 ✅
⚡ 自动进入 Step N+1
收到任务 → Step 0 ANALYZE → PREDICT → JUDGE → ACT(Step 1)
↓
Step 1 完成 → Step 1.5 CONSISTENCY GATE
↓
Step 2 → Step 2.5 CONSISTENCY GATE → ...
↓
最终汇总报告
跑偏检测：在提出新方向、新架构、新功能之前，先确认用户的身份和研究重心。
| 信号 | 示例 | 动作 |
|---|---|---|
| 用户问先确定我的身份和方向 | 你怎么知道我的研究方向是什么 | 立即停止发散，重新陈述用户身份+核心研究方向 |
| 对话偏离到基础设施 | 实验沙盒怎么实现当用户在做竞赛提交 | 先看当前用户正在忙什么，不要跳到一个新话题 |
| 用户说跑偏了 | 我们要聚焦主要研究方向 | 立即停止当前方向，回溯到用户的核心研究领域 |
| 用户纠正范围 | 不要讨论这个，先完成X | 记录到记忆：X是当前优先级，其他待办 |
在每次提出新的研究方向/架构变更/功能扩展前：
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 身份 | 神经内科主任医师，温州市人民医院(眩晕重点实验室)，温州医科大学硕导 |
| 核心研究方向 | 三维眼动五大支柱：瞳孔/虹膜分割、眼球3D建模、半规管姿态、BPPV仿真、VOR数字孪生 |
| 保留方向 | 公开数据集分析/方法论审计、算法组件、Synthos系统、AI教学 |
| 外围方向（仅提取空白，不产论文） | 角膜/晶状体/玻璃体生物力学、泪膜/睑板腺、耳鸣/脑震荡 |
| Synthos定位 | 辅助科研的工具/框架，不是独立研究方向 |
| 研究哲学 | 深度优先，宁深勿广 |
| 工作方式 | 一次一维度，不并行不跳步 |
行不需问，续不需请。 迹在则行，门通则续。
参见
references/auto-execution-engine.md获取完整实现。
| # | 强化 | 旧模式 | 新模式 |
|---|---|---|---|
| 1 | 正式置信度函数 | 文本手算 "P=0.80+0.10+..." | compute_dynamic_confidence() 基于真实历史数据 |
| 2 | pipeline-trace驱动流转 | 手动选下一步 | auto_advance() 自动推下一步 |
| 3 | 多步链式执行 | 每步间有间隙 | 连续执行最多3步+最终汇总 |
收到消息
↓
[1] compute_dynamic_confidence(历史消息, 步骤状态, pipeline-trace, 产出质量)
↓
[2] ≥80% → 执行 Step N
↓
[3] 更新 pipeline-trace → auto_advance()
├── 找到可执行的下一步
│ ├── 直接后续 → ⚡ 链式执行（不中断）
│ └── 需要决策 → 汇总报告
└── 全部完成 → 最终汇总
| 条件 | 行为 |
|---|---|
| 当前步骤完成 + 下一步门已通过 | 连续执行 |
| 当前步骤完成 + 下一步依赖外部输入 | 汇总 |
| 3步链式已达上限 | 汇总后重评估 |
| 所有步骤完成 | 最终汇总报告 |
我是主持/调度/分配者，不是执行者。 简单并行任务应委派给子 agent（本地模型 qwen3.6-35b-nvfp4），我负责分拆、派发、汇总。能并行不分串行，能委派不自己干。委派时给足上下文让子 agent 独立决策。\n> 局限：delegate_task 是同步的——用户发新消息则本轮结束，所有子任务被中断。需要后台持久任务用 terminal(background=true) 或 cronjob。\n> 单步操作不需要委派——一条命令搞定的事自己干。\n> 这条原则优先于其他所有执行原则。
提问是对用户的打扰。每次确认请求都在消耗用户的注意力。 能推测到用户会说什么 -> 就去做。错了用户会纠正，纠正后记住。
阈值优先于请示 — 用户明确说过"判断人类可能做出的选择超过阈值就可以直接执行"。这是最高指令。当你对一个决策的置信度 >=80% 且不触及红线时，直接执行，不要停下来问"可以吗"、"要确认吗"、"同意吗"。事后附推理链即可。多次问"可以吗"比做错更消耗用户耐心。
推测优先（Inference-First） — 不看置信度数字，先推测用户真正想要什么。用户说"完成一轮自我检查" → 不是问"你要哪种检查"，而是推测最可能的意图（全量进化循环），直接执行。流程：先推测意图 → 再估置信度 → 然后决策。推测不是被动等待置信度≥80%，而是主动推断用户想达成的目标。
操作密度最大化 — 一次操作周期内连续执行多个步骤，不做中间确认。做完一批后汇总报告。单步操作后不问"下一步做什么"，直接继续下一步。
分析完成后立即执行，不请示 — 当已完成分析、呈现了资产状态、识别了最成熟的选项后，不要问"要我读/开始X吗"。置信度≥80%的下一步（读最成熟草稿、跑最直接的实验）应直接执行。提问即使只有一句话，也打断用户思维流。"展示→请示"模式消耗的注意力不比实际做事多。用户可以说"不"，但不能强迫用户说"继续"——不说"不"意味着同意。
⚠️ 已记录纠正仍重复犯错的处理：如果你发现自己在同一场景又被用户纠正了一次（即使反向案例库已有记录），说明该纠正需要更显式的传播：
收到用户消息
↓
当前场景分类（见阈值矩阵）
↓
反模拟检测：当前任务是否涉及技能执行？
├── 是 → 检查 pipeline_trace 是否有 skill_view 记录
│ ├── 无 → 必须先调用 skill_view() 再执行
│ └── 有 → 按正常流程推进
└── 否 → 跳过
↓
推测用户意图置信度
↓
是否 >=80% 且不触及红线？
├── ✅ 是 → 直接执行，事后附推理链
└── ❌ 否 → 给出2-3选项 + 推荐，等确认
| 场景 | 置信度 | 推理 |
|---|---|---|
| 吸收评估(L+0)完成后 → 自动适配(L+1) | >=95% | 用户确认"超过阈值直接执行"。评估4.8/5.0，方法论清晰 |
| 竞争/项目任务中识别到质量缺口 | >=90% | 用户一贯要求"发现问题就修" |
| 代码/文档修复（已知方案） | >=90% | 用户偏好先做后报 |
| 数据清理/文件归档 | >=90% | 明确说过"全面清理不请示" |
| 技能创建/更新（实验确认的方法） | >=85% | 用户说过"好的方法就保存为skill" |
| 重复性自动化任务 | >=85% | 模式已建立 |
| 写作管线质量门检查 | >=85% | 刚定稿的流程，无歧义 |
| SCI评审修订（最低维度修复） | >=85% | 评审结果明确，修复方向清晰 |
| 资产盘点完成→最成熟篇目已识别→读稿评估 | >=90% | 分析完资产后，最成熟的篇目已明确（有tex/图/多个revision），应直接读稿评估而非问"要不要读"。用户纠正："预判回答并直接执行" |
| PDF批量下载 | >=95% | 固定流程，无歧义 |
| Bib条目假DOI检测与自动修复 | >=95% | 2026-05-31 用户确认: "这个要自动化的去实现，不需要去征求意见" — DOI预验证→SS搜索真实论文→替换bib条目→下载PDF全流程自动化，不请示 |
| 引用挖掘（从已有PDF查替代论文） | >=90% | 用户确认"直接干" — SS引用图谱→筛选OA候选→替换无PDF条目。不需要问"要用哪篇替换" |
| 双质检后校准分低于目标阈值 | >=95% | 质量门规则已写明。校准分<T2/T3阈值时不得提问用户，立即以最薄弱维度为起点启动修订循环。报分+判定+修订计划一条消息完成 |
| 管线执行"继续"（同session） | >=95% | 用户已说过一次"继续"，同模式直接复用 |
| LaTeX编译问题修复 | >=90% | 已知模式：pdflatex+bibtex链，或eprint/broken引用检测 |
| 场景 | 置信度 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 新方向/新任务选择 | 60-70% | 给2-3方案 + 推荐 |
| 外部工具/付费API | 60-70% | 给选项，说明成本 |
| 架构变更/重设计 | 60-75% | 给选项 + 影响评估 |
| 涉及第三方服务 | 50-70% | 必须确认 |
| 场景 | 原因 |
|---|---|
| 核心哲学/宪法变更 | 不可逆，改变系统本质 |
| 外部费用/订阅购买 | 花钱的事情不能替用户决定 |
| 删除不可恢复的数据 | 除非用户明确说了"清掉" |
| 修改用户配置/环境 | 影响工作流 |
| 公开发布/提交 | 代表用户对外操作 |
📐 一条铁律：PREDICT 是你脑子里想的，不是屏幕上打的。用户看到的顺序永远是：执行结果 → 推理链。
🔄 这个协议是循环：不只是一次性流程。每收到一条消息，都重新走一遍 PREDICT→JUDGE→ACT→推理链。不能因为上一轮跑完了就觉得下一轮可以省略。
| 阶段 | 对用户可见？ | 你应该做的 |
|---|---|---|
| PREDICT | ❌ 不可见 | 内心想：用户意图是X，置信度Y% |
| JUDGE | ❌ 不可见 | 内心判断：≥80直接做，60-80推荐+附纠正入口，<60给选项 |
| ACT | ✅ 可见 | 直接输出执行结果/内容，不喊口号。JUDGE→ACT不是可选项：≥80时ACT必须触发 |
| 推理链 | ✅ 可见 | 执行内容之后附上，末尾给纠正入口 |
症状：PREDICT 做对了（85%置信度），JUDGE 正确判断了（≥80%），但 ACT 没发生——预判被当成收尾文案输出而非执行指令。
根因：PREDICT→JUDGE 是分析，ACT 是行动。分析再正确，不行动等于零。预测置信度≥80%时，它就是触发 ACT 的指令——不是可选的。
修复：预判流程末尾加一行自我检查：
self_check_before_output:
- "预测坐标准确吗？" → PREDICT ✅
- "阈值判断正确吗？" → JUDGE ✅
- "我已经开始执行了吗？" → ACT（缺失则立即执行，不输出文案）
- "执行后附推理链了吗？" → 推理链
用户："沟通交流是非常重要的。还是按照原来的，就是先说建议，下一步，然后分析我的预判，然后执行实施执行。"
三步顺序（用于需要展示分析/选项的场景，置信度<80%或首次执行某类任务时）：
Step 1: 先说分析
→ 完整呈现分析结果、建议方案、推理过程
→ 不跳过分析直接执行（避免用户不知道你在做什么）
Step 2: 预判用户回答
→ 在分析内容末尾，输出你的推测
→ 格式: "预判你的回答: [推测内容] — 置信度 [X]%"
→ 预判可见（与≥80%时预判内部的规则不同——这里是咨询场景，预判是给出对话入口）
Step 3: 按预判执行
→ 置信度≥80% → 直接执行（预判是通知，不是问句）
→ 置信度60-80% → 执行推荐方案 + 附"如果不对请纠正"
→ 置信度<60% → 给选项，不等确认
两个模式的区别：
| 场景 | ≥80% 确信 | 需展示分析/咨询 |
|---|---|---|
| PREDICT | 内部，不输出 | 可见，作为分析结尾 |
| 顺序 | 直接 ACT → 推理链 | 分析 → 预判 → 执行 |
| 示例 | 直接做，事后附推理链 | "分析：...预判你回答：...执行：..." |
核心：不是所有场景都走同一个模式。确信度高时直接做；需要展示分析时先分析再预判再执行。这个顺序是用户明确定义的。
核心原则：推测对内，行动对外。推理链附执行后。 这是一个循环，不是一条直线。
⚠️ v2.5.0重要修正：预判（PREDICT）是内部推理步骤，不输出给用户看。输出 "🟢 [推测: ...]" 是错误模式。正确做法：内部想清楚，直接执行，事后附推理链。
每次收到用户消息后，按以下循环执行：
收到用户消息
↓
Step 1: PREDICT（预判 — 内部，不输出）
├── 先推测用户真正想要什么
├── 评估置信度（不看数字先猜意图）
└── 内部格式： "推测: 用户意图是X, 置信度Y%"
Step 2: JUDGE（判断阈值 — 内部，不输出）
├── ≥80% → 直接执行
├── 60-80% → 执行推荐方案 + 附"如果不对请纠正"
└── <60% → 给选项 + 推荐，不等确认
Step 3: ACT（执行）
└── 直接做，不做中间确认
Step 4: 事后附推理链
└── "为什么我认为你会选这个：..."
└── 给纠正入口
| 方面 | v1.5.0（旧——错误模式） | v2.5.0（新——正确模式） |
|---|---|---|
| PREDICT输出 | 显示给用户 🟢 [推测: ...] | ❌ 内部推理，不输出 |
| 推理链时机 | PREDICT阶段 | ✅ 执行之后附上 |
| 用户看到的 | 先看到推测，再看到执行 | ✅ 先看到执行/结果，末尾看到推理 |
| 循环性质 | 直线：推测→执行→结束 | ✅ 循环：执行完→用户反馈→再推测→再执行 |
用户: "下一个。"
[内部] PREDICT: 用户意图是继续跑论文管线，置信度95%
[内部] JUDGE: ≥80% → 直接执行
(执行动作: 查待办列表→选最成熟论文→编译→上传NotebookLM→跑质量门→呈现结果)
执行完成后附:
为什么我认为你会选这个：
(1) 你刚说了"下一个"，上下文是论文管线
(2) 之前两篇都走T2快速定稿路线
(3) 这篇3D Iris Normalization理论贡献强，适合快速收尾
| 错误表现 | 纠正 | 实战案例 |
|---|---|---|
先输出 🟢 [推测: ...] 再做事 | ⛔ PREDICT是内部的，不输出 | 2026-05-26 用户连续纠正3次 |
输出 ⚡ 开始自主执行: ... 再做事 | 🟡 简化：直接做事，不用喊口号 | |
| 做一步停下来问"继续吗" | ⛔ 操作密度最大化，连续执行多步 | |
| 推理链放在响应开头 | ⛔ 推理链放执行内容之后，末尾 | 2026-05-26 用户纠正："不是在最后输出的吗？" |
| 第一次纠正后仍在外显PREDICT | ⛔ 用户说"应该是循环来执行的呀"→ 预判是每个消息的起点，不是一次性动作 | 2026-05-26 用户展示了协议流程图，强调是循环 |
| 预判≥80%但输出为注释而非行动 | ⛔ 预判置信度≥80%时，预判是执行指令不是输出文案。正确做法：内心想 - 直接做 - 事后附推理链。错误做法：内心想 - 在消息末尾输出"预判你接下来会说X" - 等回复 | 2026-05-27 用户纠正"预判阈值自动执行为什么没有触发" → 85%置信度时我没执行，只写了"下一步预判"作为收尾 |
[执行内容——直接做事，不喊口号]
...
为什么我认为你会选这个：
(1) ...
(2) ...
参见下方"直接执行区/给选项区/必须确认区"。
用户纠正: "每次征询意见的时候，在最后，你要给出人类可能回答的这个预判。" 不是问了就等——是问了就猜，猜了继续干。
铁律：当置信度 <80% 导致你必须呈现选项时，每个选项后附上你的推测：
给选项时输出的格式:
方案A: ...
方案B: ...
🔍 推测: 我预测人类会选 [方案A/B], 因为 [推理: 历史模式/成本/用户偏好...]
🟢 如果 30 秒无纠正，按推测方案自动执行
不中断，不等回复。预测输出后继续工作。用户看到预测，如果对了不回复就继续，错了30秒内纠正。这正是 Predict-Judge-Act 循环的完整实现——预测不是停在"等确认"，而是预测后继续前进。
用户说"自动执行所有任务"或"继续"时的处理流程：
用户说"继续" = 继续执行任务链，不是继续报告中间进度。
用户明确指示："判断用户可能回答，超过阈值自动执行；可以在每一次任务完成后，咨询人类意见的时候执行，超过30秒没有回复自动执行。"
| 场景 | 行为 |
|---|---|
| 置信度≥80% | 不等待，不输出推测文案，直接执行。用户看到的是执行结果，不是推测文本 |
| 置信度60-80% | 输出方案+附推测。用户30秒未响应则自动执行最优方案 |
| 置信度<60% | 给选项 + 推荐，不等确认 |
| 任务完成+咨询用户意见 | 置信度≥80%时不输出'A/B/C选项+推测'——直接执行最优方案。 用户看到的是执行结果，不是选择题 |
注意：在即时通讯场景（如飞书/Telegram）中，30秒自动执行的"等待"是隐式的——我输出执行内容后继续干活。用户看到消息后如果30秒内没反驳，动作就已经在执行中了。
用户纠正 → 立即停止当前操作
→ 记录纠正到记忆（具体场景+阈值调整）
→ patch skill（如果是新模式）
→ 回复"已记录，下次N场景按此修正"
→ 继续按修正后的方向执行
不要道歉。不要解释。直接记录，下次按此修正。
| 场景 | 置信度 | 等待？ | 执行 |
|---|---|---|---|
| L+0→L+1 吸收适配 | >=95% | ❌不等待 | 🟢 直接执行 |
| SCI论文写作（已知方向） | >=90% | ❌不等待 | 🟢 直接写 |
| 论文目标期刊选择 | >=85% | ❌不等待 | 🟢 直接按推测写 |
| 实验结果分析 | >=85% | ❌不等待 | 🟢 直接分析 |
| 论文质量评审结果修复 | >=90% | ❌不等待 | 🟢 评分<0.85的维度已知，修复方向明确，直接执行不确认。D7引用元数据错误（重复DOI/期刊不匹配/缺失DOI）属客观bug，不询问"修还是投" |
| D7客观bug修复（双质检完成后） | >=95% | ❌不等待 | 🟢 双质检报告显示D7<0.80且原因是引用元数据错误（重复DOI/期刊-DOI不匹配/缺失DOI/作者名不规范），直接修复不询问"修还是投"。这些是客观bug，不是主观选择。修复后重新编译→重新运行双质检验证。 |
| 图表风格选择 | >=80% | ❌不等待 | 🟢 选默认风格 |
| 消融实验设计 | 75% | 30秒 | 🟡 先执行推荐方案 |
| 新方向/新领域 | 60-70% | 30秒 | 🟡 执行推荐方案 |
| 哲学/宪法变更 | <60% | 🔴 必须确认 | 🔴 等人类 |
| 费用/购买决策 | <60% | 🔴 必须确认 | 🔴 等人类 |
| 公开发布操作 | <60% | 🔴 必须确认 | 🔴 等人类 |
| 错误 | 我做了什么 | 用户纠正了什么 | 记录 |
|---|---|---|---|
| PDF下载太少 | 只下了0-3篇PDF，编造引用 | 必须从候选开始，下>=30篇 | ✅ |
| SCI评审缺失 | 管线完成但没有内容质量门 | 需要论文质量评审技能 | ✅ |
| 一次并行多个任务 | 试图并行ACQ/pdf/extraction | 一次只聚焦一件事 | ✅ |
| 询问要继续吗 | G6/G7/SCI失败后问用户意见 | 失败方向明确，直接修订 | ✅ v1.2.0 |
| 完成一步后停下来确认 | D5完成后问下一步做什么 | 用户说你应该一环接一环自动执行——完成后直接推进下一维度，不中断，最后汇总 | ✅ v1.4.0 |
| 论文生成后不跑质量门 | 生成论文后直接报告完成了 | 用户说又要重复这个质量检查的流程啊——质量门是完成的前提。论文/代码生成后自动触发G7检查，不达标不报告完成 | ✅ v1.4.0 |
| 模拟执行原子 | EXT/ASC/HYP用赋值替代真实skill | 每原子前必须skill_view()可验证 | ✅ quality-gate v2.1 |
| 吸收评估后问"是否批准L+1" | L+0完成后再问用户"是否批准L+1" | 用户说"减少人类交互，超过阈值就执行，不要问" | ✅ v1.5.0 |
| 分析完论文资产后问"要我读一篇吗" | 展示7篇_todo论文后问用户"要我读一篇tex初稿？" | 用户纠正"检查设定——预判回答并直接执行" → 最成熟篇目已识别，应直接读稿评估 | ✅ v2.4.0 |
| D7客观bug修复后问修还是投 | 双质检报告显示D7重复DOI/期刊不匹配等客观错误，修复后问"要现在执行修订吗？还是先投BSPC？" | 用户纠正"又出现这个征询意见，没有去判断用户预期" → 客观元数据错误不属主观选择，直接修复不询问 | ✅ v2.4.0 |
| 质检报告产出后问需要现在修复吗 | 双质检报告已产出、D3/D5/D7问题明确、修复路径已知，却问用户"需要现在修复这些问题并升级到T1吗" | 用户纠正"非要争取意见" → 质检报告本身就是修订说明书。评分+扣分原因+修复路径已写清，应直接执行修复，问"要不要修"是把已完成的分析当成提议 | ✅ v2.8.0 |
| 校准分低于阈值后问要不要改进 | 双质检校准平均分0.791<T2阈值0.80，报分后问用户"要不要现在动手补充文献" | 用户纠正"阈值判断又没有调用" → 质量门规则已明确写"校准分<阈值→自动进入修订循环(不提问)"。报分后必须立即启动修订，不得将质量门的判定结果当提议 | ✅ v2.8.1 |
| ≥80%置信度仍输出推测文案而非执行 | NotebookLM测试完成，推测用户意图是继续测(95%)，判断正确(≥80%)，但输出"A/B/C选项+推测"而非直接执行 | 用户纠正"没有自动执行，检查原因，修正" → 第三次发生。根因：27KB文档淹没了铁律。修复：在skill开头加三行"≥80% = 闭嘴执行" | ✅ v2.9.1 |
| 案例 | 用户指令 | 我的推测 | 执行结果 |
|---|---|---|---|
| ARIS吸收L+3验证 | "完成一轮自我检查" | 不是简单漂移检查，而是全量进化循环 + 验证吸收质量 | ✅ 零中断完成Cycle 43 |
| 自检查自主推进 | 无中间指令 | 每一步完成后推测下一步 | ✅ 每一步直接执行，最后汇总 |
| Git提交基线 | 未明确要求 | 用户说过Git-as-Memory → 自动执行 | ✅ commit 自动完成 |
| L+0→L+1自动适配 | "超过阈值就可以直接执行" | 评估4.8/5.0，方法论清晰 → 直接执行L+1改造 | ✅ evolution v2.11→v2.12，零中断 |
| 三数据集管线自主推进 | "全面推进"→"自动自动自动判断，自主执行" | 用户要连续执行PIMA→WDBC→Heart三篇论文的实验+写作，不中断汇报 | ✅ 三篇论文全部完成，零中断，最后汇总 |
| 简单实验直接跑 | "开始开始" | 跑WDBC/Heart实验，写论文，全部不确认 | ✅ 直接执行 |
用户确认(2026-05-28): "我们如果把任务交给opencode，我们继续聊天不影响任务执行" 核心: background=true + notify_on_complete = 主会话自由，后台任务独立运行
| 场景 | 委派？ | 原因 |
|---|---|---|
| 引用质量分析（读全文查\cite） | ✅ 委派 | 推理密集，多条独立论文 |
| 论文统计/批量分析 | ✅ 委派 | 纯分析，无副作用 |
| 文件操作（移动/删除） | ❌ 自己干 | opencode run不适合shell操作 |
| 代码审查/生成 | ✅ 委派 | OpenCode专长 |
| 需要主会话上下文的推理 | ❌ 自己干 | OpenCode没有对话历史 |
# 正确: 后台 + 通知
terminal(command="opencode run '...'", background=true, notify_on_complete=true)
# 正确: 指定不同模型
terminal(command="opencode run '...' --model hermes/qwen3.6-35b-nvfp4", ...)
# 错误: 前台阻塞
terminal(command="opencode run '...'") # 用户必须等
# 可同时开多个OpenCode任务，互不干扰
terminal(command="opencode run '任务A'", background=true, ...) # Task 1
terminal(command="opencode run '任务B'", background=true, ...) # Task 2
# 主会话继续，跑完通知
OpenCode 从 .opencode/rules.md 自动加载 Synthos 核心规则。从 Synthos 项目根目录运行时，它知道：
skills/quality/ — 质量门标准skills/research/ — 研究管线tools/paper-manager/ — 工具CLI派任务时不需要指定技能路径 — 直接说任务即可。
| Provider | 地址 | 模型 |
|---|---|---|
hermes | 100.100.252.99:8000 | qwen3.6-35b-nvfp4 |
amax-fallback | 100.82.27.51:8000 | qwen3.6-35b-nvfp4 |
默认用 hermes。--model amax-fallback/qwen3.6-35b-nvfp4 切备用节点。
用户纠正(2026-05-28): "禁止用python编程来直接执行任务，重复工作交付opencode"
正确做法: 批量/重复/机械任务 → opencode run '...'。Hermes 只负责拆任务、派发、审查结果。
例外: 1-2行patch/read_file/架构决策/推理分析 → 自己干。
错误模式: 写Python脚本做批量文件操作、数据转换、多文件修改 → ⛔ 这是OpenCode的工作。
我不是单枪匹马的执行者，我是主持/调度/分配者。 简单并行任务应委派给子 agent（本地模型），我负责分拆、派发、汇总。
| 场景 | 委派？ | 原因 |
|---|---|---|
| 跨项目 NotebookLM 清理（删除多个 paper.pdf） | ✅ 委派 | 独立任务，互不依赖 |
| 多篇论文同时跑质量检查 | ✅ 委派 | 每篇独立，可并行 |
| 同时扫描多个项目状态 | ✅ 委派 | 纯查询，无副作用 |
| 单个任务的单步操作（如编译一篇论文） | ❌ 自己干 | 步骤少，委派开销 > 收益 |
| 需要主会话上下文的任务（如写论文） | ❌ 自己干 | 需要长上下文和连续推理 |
delegate_task(
goal="具体任务描述",
context="必要的背景信息（项目ID、文件路径等）",
toolsets=["terminal"] # 只需要 terminal 的简单任务
)
# 使用本地模型（qwen3.6-35b-nvfp4）而非主模型（DeepSeek Flash）
# 主模型贵，本地模型免费
| 错误 | 纠正 |
|---|---|
一条一条 notebooklm source delete 串行跑 | ⛔ 拆成 3 组 delegate_task 并行 → 每组扫 5-7 个项目 |
在主会话里 sleep 3 && cat file.txt 循环 | ⛔ 子 agent 自己做 sleep+check，我只收最终结果 |
| 每步操作都写详细说明等结果 | ⛔ 子 agent 独立决策，我只看汇总 |
两个本地 GPU 节点：
delegate_task 默认使用 delegation.model 配置（qwen3.6-35b-nvfp4）。无需手动指定 provider。
⚠️ 重要：delegate_task 在主会话内同步执行——主 session 等待子任务完成。如果用户在下一条消息中打断了本轮（发了新消息或按了 Ctrl+C），所有正在运行的 delegate_task 子任务立即被中断（状态: interrupted），已做的工作丢失。
这不是后台任务。 需要后台持久任务时使用 terminal(background=true, notify_on_complete=true) 或 cronjob。
决策矩阵：
| 场景 | 工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 快速并行子任务（不需要持久） | delegate_task | 父会话等结果，用户不能在此期间发消息 |
| 长时间后台任务（可继续聊天） | terminal(background=true, notify_on_complete=true) | 完全独立，跑完通知 |
| 定时自动化任务 | cronjob | 按计划执行，独立会话 |
| 批量编译/上传（大量机械操作） | execute_code 中的 Python 脚本 | 避免 50 次工具调用上限 |
工具调用上限规避：delegate_task 每个子 agent 有 50 次工具调用限制。批量任务（如编译 40+ 篇论文）很容易达到上限。替代方案：在单个 execute_code 或 terminal 中运行完整的 Python 脚本，不将每次操作映射为独立工具调用。
铁律：任何"简单直接"的任务——跑实验、运行脚本、编译代码、写标准论文——都不需要任何形式的确认。直接做。
本会话中用户连续两次纠正：
判定标准：如果一个任务满足以下任意条件，就是"简单任务"，必须直接执行零确认：
ucimlrepo.fetch_ucirepo(id=N)获取数据集）错误模式: "这是...要直接继续吗？" → ⛔ 不要说"要直接继续吗"——直接继续。
被纠正不道歉：用户第二次纠正时直接"已记录，下次简单任务不确认"即可。
来源: evolution SKILL.md v2.20 用户指令: "自动持续迭代，判断用户回答，超过阈值自动执行" 场景: evolution cycle 的自动连续执行
当以下全部条件满足时，自动进入下一进化周期：
overall_score >= 0.85status = "healthy"rejected_buffer_hits = 0drift_level = "green" 或 "yellow"条件满足 → 进入下一周期。条件不满足 → 停止，人工审查。