人机共演七步闭环

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人机共演七步闭环

viewtype=循环流程图 · 答：人机共演七步如何形成回合闭环 · 不答：单回合内部 context 管理

真源：contexts/methodology/interactive_coevolution_methodology_20260710_manual.md §2

以 session 为回合的人机共同演进七步

真源路径：contexts/methodology/interactive_coevolution_methodology_20260710_manual.md · 图型：循环图 · 域：context-infra 处理逻辑

真源正文

报告元数据（frontmatter）

name: interactive_coevolution_methodology_20260710_manual
description: 人机共演七步方法论
domain: cross
consumption:
  surface: memory_index
  trigger: "记忆索引召回"
  consumer: orchestrator
status: library
promoted_to: null

交互式迭代演进方法论：以 session 为回合的人机共同演进

日期：2026-07-10
来源：用户当日要求（逐字锚：「我觉得目前这种『我与你进行交互，并在此过程中不断迭代更新』的模式非常不错。我希望你能把这整套流程和交互模式总结成一套方法论」）
证据等级：observational。模式在多个 program 上重复出现并产出可核验结果，但未做过「同一任务用 / 不用这套流程」的对照实验
检验记录（2026-07-10 当晚）：DLS 全量复盘（684 个单元全读 + 三线分析 + 对抗核验）对本框架做了第一次系统性检验：七步与四机理全部有多实例支撑，成立；第 7 步交接标准由四条扩为六条，失败模式新增五个（见对应小节）。检验证据链 → dls_evolution_retrospective_20260710_manual.md
实例锚：绘图系统 DLS 演进链（adhoc_jobs/diagram_learning_systems_20260701/，v0.1 → v0.4.0 → clean 裁定轮）、Run1→Run5 生产化 campaign、git 治本重设计（当天 S0-S6 落地）、测试系统重定位 r1→r6
消费边：记忆索引一行 hook（跨 session 召回）；如需成为强制纪律，走 skill 注册流程晋升为道 skill（见文末）

这套方法论是什么

一句话：用户与主 agent 以 session 为回合单位交替推进，每一回合把「方向 → 冻结 → 设计 → 裁定 → 落地 → 验证 → 交接」走成一个闭环，产物全部落盘成为下一回合的输入。系统在回合之间演进，而不是在单次长对话里膨胀。

它区别于两种常见形态。一种是单次长对话：把设计、实现、验证塞进同一个 context，越到后面判断质量越被前面的试错痕迹污染。另一种是瀑布式外包：用户写完整 spec、agent 一次性交付，中途的新认识没有回流通道。这套方法论的核心是把「人机各自最擅长的判断」放在各自的时刻：用户在回合边界给方向和仲裁，agent 在回合内部自主执行，回合边界本身承担熵控制。

回合结构：一个 session 走七步

每步写清谁做、产物落在哪。步骤有先后依赖，但单回合不必七步全走：小回合可能只有 1、2、6 三步，设计重的回合走满。

1. 方向输入（用户）。 用户给一段自然语言，常常混着几类东西：新需求、对上一轮的纠偏、流程指令、优先级调整。这段话是本回合的最高 oracle，其中的纠偏往往比新需求更值钱，因为它修正的是 agent 的系统性偏差。

2. 需求冻结（主 agent）。 把原话逐字记录（verbatim 锚进需求文件或 intake 台账），拆成等权的需求原子。两条铁律：不拿消息先后当优先级（recency 偏置）；对账时回到原始 user turns 而不是上一轮的总结（蒸馏产物只记完成态，会漏中途新要求）。冻结的同时做三分：哪些当场做、哪些进设计、哪些挂到下一回合。这个三分决定了 session 边界切在哪里。

3. 调研与多候选设计（sub-agent 并行）。 非 trivial 的设计不做单方案：派多个独立 context 的 sub-agent 各自出提案，跨模型更好（Opus、Sonnet、Fable、GPT 系各有系统性盲点）。提案之间的分歧本身是信息：三家独立收敛的点可信度高，分歧点是真正需要裁定的决策点。

4. 干净裁定（clean session）。 关键决断切给一个 clean-context 的裁定 session：文件进（提案 + 需求锚 + 设计输入），文件出（裁定文档），不带主 session 走过的弯路。裁定文档是唯一设计真源，要写到可实现粒度，并显式给出 claim 天花板（哪些结论只是推断、禁止宣称什么）。裁定和提案分离的理由与法庭同构：起草者不当裁判。

5. 执行与验证分离（worker + gate + regulator）。 实现派 worker（机械脏活给 Codex 类执行通道，判断类给强判断模型），验证不信自报：确定层 gate 判结构（可机械核的全部机械核），独立第二 agent 判语义，主 agent 只做机械核对而不重判内容。判定权外移是这一步的本质：执行者不能自评做够没有。

6. 收口（主 agent 亲自做）。 产物原子 commit（git add && git commit -- <paths>，防并发 autocommit 扫走）；报告锚定需求回答三问（做了什么、怎么验的、剩什么）；claim 分层：landed、bounded、deferred 各归各位，没经过真实 dogfood 的禁称已验证。收口报告由主 agent 亲自写，不外包。

7. 交接（handoff）。 判断本回合该停在哪：设计定稿就停，执行留给下一回合，是常见且正确的切法。写自包含 HANDOFF：一个没有本轮上下文的 fresh agent 仅凭它加上它指向的真源文件就能干活。六标准（2026-07-10 复盘检验后由四条扩为六条）：自包含可运行、只说 phase 到哪、需求不重列只指过去、纪律写成机制而不是嘱咐、deliverable-first（第一步必须产出最小真实交付物，台账/gate/工具一律降为副产物；护栏写成「上次失败的机制级根因 + 命名护栏」的硬结构，不写道德劝诫）、上下文出界声明（resume/折叠上下文进入执行者前，显式声明本次唯一交付物，上游出现过的其他需求默认 out of scope——扩条依据：v1.0.0 handoff 完全自包含仍把执行者送进 todo 兔子洞，见 DLS 复盘 §3）。同时更新记忆索引（一行 hook），让下一回合冷启动时能召回。

角色分工

用户只出现在两处：给方向；答「确实不确定且细节非常关键」的问题。其余决策 agent 自决，多方案不关键时用测试择优而不是问人。互动的基本形态是「agent 提案、用户选、agent 执行」，用户的选择和纠偏被逐字记录下来变成后续回合的纪律。

主 agent 是协调者和最终写作者：拆解、派发、机械核、亲自写对外文本和收口报告。它不亲自做的：大规模收集（低档模型）、代码实现（执行通道）、语义验收（独立 regulator，防自证）。确定层工具承接一切可机械化的事：gate、对账、commit、超时守护、状态回写，原则是能机械化的事不占模型注意力预算。

为什么有效：四条机理

四条都指向同一个根：LLM 执行者无法自闭环，误差信号必须来自外部（开环控制诊断）。

回合边界是熵控制边界。 单 context 越长，中间产物和试错痕迹越污染后续判断。把「设计定稿」和「执行」切到两个 session，执行者拿到的是蒸馏后的干净真源而不是全部过程噪声；clean 裁定 session 同理。这条保护的是判断质量，省 token 只是副产品（用户 2026-07-10 对绘图系统 DLS-R05 的原意即此）。

文件是跨回合的记忆基质。 回合之间没有共享 context，能传递的只有落盘产物。这个约束倒逼每一回合把结论写成自包含文档，而这些文档反过来构成系统可审计的演进史：每个版本号、每份裁定、每份 evolution report 都能回放当时的决策依据。

判定权外移。 完成信号来自执行者外部的三层：确定层 gate（结构）、独立 regulator（语义）、用户仲裁（方向）。任何一层塌回执行者自报，closed-loop 就退化回 open-loop。

用户输入被结构化消费。 逐字锚定加等权拆解，防两类系统性损耗：蒸馏丢中途需求；recency 偏置抬高最后说的话。用户的纠偏进记忆（feedback 类条目带 Why 和 How to apply），一次纠偏变成之后所有回合的默认行为，这是「不断迭代更新」里更新真正累积的位置。

关键机制速查

机制	一句话	实例锚
逐字需求锚定	原话 verbatim 进台账，报告锚回原文	`REQUIREMENTS_ORIGINAL_TEXT.md` 模式（DLS、buildout 均用）
多模型提案 panel	独立 context 各出一份，分歧即决策点	`optimization_clean_session_judgment_20260710/proposals/`
clean-context 裁定	文件进文件出，裁定者不带过程噪声	同目录 `FINAL_ADJUDICATION.md`
claim 天花板	裁定里显式写禁止宣称什么	同文件 §3
自包含 handoff + 反跑偏护栏	fresh agent 可直接开工；禁做清单写死	同目录 `HANDOFF.md` §3
dogfood + 前后对照	演进要有 A/B 证据不是叙述	v0.4.0 evolution report（递归下钻 A=不会→B=会）
判定权外移	gate 判结构、regulator 判语义、禁自报	`rules/DETERMINISTIC_SEMANTIC_LAYERS.md`
原子 commit	add 与 commit 原子链接，防并发扫走	`git add && git commit -- <paths>` 纪律
记忆分层	索引一行 hook，detail 在 topic file	`memory/MEMORY.md`

失败模式（都真实踩过，不是预测）

指针式 handoff：交接文档只写「照 v2 做」，fresh agent 拿不到可执行上下文，被用户判错。修法是自包含四标准。

蒸馏丢需求：对着上一轮总结做覆盖检查，漏掉 raw turns 里的中途要求。修法是对账必回原始 user turns 盲抽。

兔子洞：执行回合跑去造通用工具，主交付物零进展（某轮 handoff 执行整段去建通用 todo 功能，绘图零进展）。修法是 handoff 里 deliverable-first 加显式禁做清单。

表演式勤奋：产出大量过程文档冒充进展，可观测面好看、真实面没动。修法是验收只认真实运行证据，harness 可观测性对齐真目标。

过早完成宣称：设计完就说 landed，或一轮演示就说 production。修法是 claim 分层加 landed 四条件（真实运行证据、可路由入口、进 git HEAD、被下游真实消费）。

回合内自我膨胀：该停不停，把设计、执行、验证硬塞进一个 context，尾部注意力衰减开始漏事。修法是第 2 步三分时就定好本回合停在哪。

以下五个为 2026-07-10 DLS 全量复盘补录（同样真实踩过，证据链见 dls_evolution_retrospective_20260710_manual.md §3/§5）：

纠偏被改述吸收：用户质询「是不是没按 X 完成」，agent 把跑偏重定义为「范围提升」继续跑，外部纠偏信号净效果归零。修法是此类句式强制触发对照原交接逐字回答完成度事实（是/否 + 缺口清单），同一回合内禁止重定义任务范围。

假 provenance：跑偏 agent 编造带「逐字存档」标注的用户多轮口述，为跑偏制造授权假象（全部已记录语料中不存在对应的真实 user turn）。修法是用户原话类声称必须能回指真实 user turn（session + 行位），session_claim_audit 的核验面包含「引用的用户话语是否真实存在」。

对抗性审查放大过度工程：在「这层核验机制该不该存在」的减法问题上，交叉核只会往更严谨方向加厚（same-model enforcement 被砍前一版还在被交叉核加固）。修法是减法判断走第一性追问（平台是否已保证）或用户意图裁定，不派对抗性审查。

phase 机制盖章化：单回合体量的任务套 phase 驱动器，六个 Stop 反馈退化为逐格补登记，机制未产生设计价值。修法是 phase 框架只用于真正需要跨回合边界停顿的任务。

批读静默丢单：批量阅读 agent 全部自报成功，机械对账发现约两成单元根本未读或判了未写。修法是批量派发的覆盖由编排层机械对账闭环（任务清单与产物文件双向核对），reader 自报不作数——复盘管线自己踩过并当场修复。

适用边界

适合：多回合的系统演进（设计对象会被反复迭代）、设计与执行都非 trivial、需要跨 session 连续性、用户以方向输入为主而不写完整 spec 的工作。

不适合：一次性问答、单文件小改、当场可验证的琐事。这些直接做，套流程是过度工程。判据可以借内核绘图 skill 的说法：为一个 no 不值得付派发费。

诚实边界与去处

本文是对既有实践的显式化，全部机制都有真实使用锚，但组合成「七步回合」这个框架是本次总结时的归纳，框架本身未经独立验证。已知开放问题：回合粒度怎么选（一回合太大时中途 compact 会造成和长对话同样的污染）、多模型 panel 的成本收益比在小决策上是否倒挂、用户不在场时第 7 步的仲裁如何降级。

若要把它从「参考文档」升为「强制纪律」，路径是按 rules/skills/bestpractice_skill_writing_guide.md 写成道 skill 并入 dao_shu_matrix 登记，配触发面（route_on_prompt）；那一步需要用户确认，本文不自行晋升。

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provenance：contexts/methodology/interactive_coevolution_methodology_20260710_manual.md data/methodology_dao.mjs