一、技能重组(动作-对象命名) - 旧目录 clean/confirm/continuation/db/detect/embed/… 重组为 clean-book-text/decide-candidate/write-next-chapter/access-database/ check-content-consistency/embed-knowledge/…(git 识别为 rename,内容保持) - agents/*.md、AGENTS.md/CLAUDE.md 收编、example_skill 登记表同步新名 二、先审后入创作闭环(本次核心) 正文接受从"机械门一过就写正典"改为"机械门+语义审查双通过+用户批准+单事务原子提交", DB 级兜底,编排层跳步即被硬拒。 - candidate_cas.py + example_candidate_cas(109):持久化 CAS 状态链 - fact_delta.py + example_fact_delta/example_fact_ledger(106):结构化事实增量, 模型只提六型闭集增量+正文证据引文,仅用户批准的增量随正文同事务入账本 - projection_registry.py + example_projection_run(107):投影登记与恢复 - acceptance_state.py:接受前置实时状态重读 - lesson_registry.py + example_lesson(108):经验升格链,禁止自动升格 - DDL 105:example_candidate 增 semantic_status/semantic_report_sha256 - write_canonical.accept:语义兜底+同事务合并增量+登记投影; run_writer_pipeline/persist_writer_run/run_writer_semantic_detector/step2 接入全链 - claude_runtime:兼容新 CLI modelUsage 信息字段 三、审查修复(独立子代理四维审查后) - 事实增量 propose→approve 翻态正道,不撞唯一键 - 冻结配置探针重刷(CLI 2.1.211→2.1.231 漂移),profileSha256/adapterVersion 再登记 - 可视化合同悬空路径/五六空间矛盾、 SoT 旧技能名漂移、行尾空白清理 测试:离线 65 套 + 真实库集成 5 套(CAS/接受故障注入/事实增量/投影/经验升格)+ 回放 79 项全绿。 创作内容(docs/design、生成正文 artifacts)按"框架与创作分开"未入本提交。
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name, description
| name | description |
|---|---|
| optimize-content-quality | 根据独立评分锁定最低质量维度,以单变量方式调整 prompt、上下文或设定并有限重生成。候选稳定不达标且需要定位改进来源时使用;不得放宽 rubric 或混改多个变量。 |
质量收敛环(n=5)
目标:把某一章(或某类场景)的生成质量收敛到叙事关键三维全部 ≥4.0(专题-04 达标口径;非关键维只出建议),并把"怎么达标的"沉淀成资产。
环
- 评:派 judge 对候选章打分(落
评审/第NNN章-评分.md)。 - 诊:取最低两维,归因到三层之一——
- prompt 层:写手指令缺陷 → 改
.claude/agents/writer.md; - 上下文层:该给的没给/给多了 → 改
assemble-context的选取规则或 schema 字段与 aiContext; - 设定层:卡本身空洞(如说话方式全是空词)→ 改卡(改动走用户确认)。
- prompt 层:写手指令缺陷 → 改
- 改:每轮只改一个变量,否则归因失效;框架层改动可直接提交(
框架: …),设定层改动走decide-candidate。 - 产:重新生成该章(新候选覆盖工作区),回到第 1 步。
- 止:叙事关键三维全部 ≥4.0,或连续两轮无提升,或满 5 轮(对齐专题-04「重写次数有限」语义,本环即实验版有限重写)。
收口
- 达标:样张章文件 + 评分报告 + 当轮 agent prompt 的 git hash 固化到
golden/(首次使用时建目录),作为金标与回归基线; - 不达标:把卡点(哪一维、试了什么、为什么没用)如实报给用户,不硬凑分数。
红线
评分必须有引文证据;禁止为了分数让 judge 放水(rubric 与严格度不因收敛压力改变);同一 rubric 复评分差 >0.5 时先查评委稳定性再查正文。
正文离线回放
正文 A/B/C 回放使用独立 writer_replay profile,不复用本 Skill 的在线 1-5 分收敛口径,也不覆盖 fine_outline_replay。评分尺与双盲聚合规则由 score-content-quality · 正文回放 profile (writer_replay) 定义,本 Skill 不重复。