tomevault-io Paranoia AI System Evolver
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核心立场
把 AI 系统演化当成受控系统设计，而不是神秘的自我改良；把信息获取当成决策投资，而不是越多越好的默认动作。
WOOP 定义任务意图、验收结果、失败模式和恢复协议。
Decision Object 定义现在到底要决定什么，以及没有新信息时会做什么。
VOI 判断哪些信息、检索、追问、实验或 AI 分支值得付出成本。
OODA 让 agent 用现实反馈刷新地图。
Evals 决定哪些改动值得留下。
Human Gate 防止一次有用突变污染长期系统。
Rollback 让每次提升都可逆。
VOI 的硬规则：真实、新鲜或结构清晰的信息不一定有价值。只有当合理信号可能改变行动、优先级、资源配置或停止条件时，它才具有当前决策价值。
何时使用
用于改动这些层：
- prompt、system instruction、memory、RAG、tool routing、workflow、schema、eval set、docs 或 Codex skill；
- agent feedback loop、trace format、release gate 与 rollback policy；
- 需要 model compression、causal mediator、WOOP harness protocol 或 total description cost 降低的 AI engineering 结构；
- 需要判断某次搜索、追问、读记忆、日志分析、实验或更多 AI 对话是否值得；
- 出现 FOMO、信息过载、分支爆炸、研究替代行动或高结构低价值输出时。
不要用它来合理化失控的模型权重改动、静默长期记忆写入、未经批准的全局 skill 安装，或没有 Human Gate 的生产影响行为。它也不是通用热点总结器；没有决策对象时，只允许有预算的探索或明确的信息消费。
快速流程
- 定义任务和被改动的系统层：
prompt、memory、RAG、tool routing、workflow、eval、schema、docs或skill。 - 写轻量
WOOP Task Card：Wish / Intent Spec：目标、输出物、范围与停止条件；Outcome / Evaluation Rubric：验收标准与决策收益；Obstacle / Failure Pattern：目标漂移、过度信任、上下文污染、工具滥用、FOMO 调研、选项爆炸、虚假确定性等内在失败模式；Plan / If-Then Protocol：触发条件、判断者、恢复动作、重试、交还人或 rollback。
- 在获取更多信息前定义
Decision Object：- 决策问题、owner、deadline；
- 真实可选项；
current_default_action，即没有新信息时的行动；- stakes、reversibility 与
boundary_status: undefined | far | near | locked。
- 建立 VOI 决策门：
- 只保留会影响选项排序的不确定性；
- 每轮最多提出 3 个
candidate_information_actions候选信息行动； - 为可能信号预注册
posterior_update与action_if_seen； - 若所有信号都不会改变行动，停止调研或标记为
model_learning/information_consumption； - 用 EVPI 作为价值上界，用 EVSI 判断具体样本、实验或探针；
- 扣除获取、延迟、注意力、隐私、污染和实施风险成本；
- 选择净价值最高的最小探针，并写停止规则。
- 显式写出 operating model：
- compression：什么短模型能解释多数真实案例；
- causality：哪些 mediator 把输入连接到结果；
- control points：agent、workflow 或 human 能干预哪个 mediator；
- cost：core model、routing、state、validation、exception、recovery 的成本在哪里累积。
- 维护紧凑 OODA 状态：
- Observe：目标、上下文、证据、惊讶信号、触发的 Obstacle；
- Orient：当前框架、用户模型、领域模型、决策边界、不确定性地图；
- Decide：选择动作、拒绝动作、VOI 理由与停止条件；
- Act：artifact、tool call、最小探针或 test；
- Evaluate：用 Outcome 打分，记录先验—信号—后验—行动变化。
- 分离 task OODA 和 meta OODA。任务循环完成当前工作；元循环只提出未来系统可考虑的
candidate改动。 - 每个演化改动保持
candidate，直到证据、行为 eval、必要审批和 rollback 都存在。 - 当目标层是
skill，回放代表性任务，检查是否减少低 VOI 分支、是否保留具体负反馈、是否出现更啰嗦、更慢或误触发的负迁移。 - 满足任一条件即停止继续获取信息：行动对合理信号已稳健、边际 VOI 不高于边际成本、样本门达到、deadline 到达、剩余不确定性不改变行动，或 Human Gate 已承诺执行。
按需读取
- 完整 VOI、EVPI、EVPPI、EVSI、决策边界、AI 疲劳与反 AI 味规则：
references/value-of-information-playbook.zh-CN.md；英文：references/value-of-information-playbook.en.md。 - WOOP 任务准入、执行监控和失败恢复：
references/woop-harness-protocol.zh-CN.md；英文：references/woop-harness-protocol.en.md。 - VOI/OODA 系统演化闭环：
references/evolution-loop-playbook.zh-CN.md；英文：references/evolution-loop-playbook.en.md。 - Model compression、causal mediator、control point 与 total description cost：
references/model-compression-playbook.zh-CN.md；英文：references/model-compression-playbook.en.md。 - Eval、trace、versioning、promotion 与 rollback：
references/eval-versioning-playbook.zh-CN.md；英文：references/eval-versioning-playbook.en.md。 - 可复制表单：
- VOI 决策门：
templates/voi_decision_gate.md、templates/voi_decision_gate.zh-CN.md、templates/voi_decision_gate.en.md； - OODA / VOI 状态：
templates/ooda_voi_state.md、templates/ooda_voi_state.zh-CN.md、templates/ooda_voi_state.en.md； - 进化提案：
templates/evolution_proposal.md、templates/evolution_proposal.zh-CN.md、templates/evolution_proposal.en.md。
- VOI 决策门：
- VOI 行为回归案例：
evals/voi-decision-gate-cases.md与evals/voi-decision-gate-cases.en.md。
Human Gate 默认项
执行以下动作前必须询问人：
- 写入长期记忆；
- 安装或替换全局 skill；
- 改动生产策略、发布行为、真实账号、资金或用户可见系统；
- 把生成内容或 workflow mutation 从
candidate提升为当前规则； - 删除、镜像、批量移动或覆盖项目工作区；
- 在高风险决策中用定性 VOI 评分替代真实损益模型。
输出契约
结束时说明：
- 当前要支持的决策、选项和默认行动；
- 决策边界与最高价值不确定性；
- 选择或拒绝了哪些信息行动，以及信号如何改变行动；
- 何时停止继续调研；
- 改了什么；
- WOOP 如何落到结果；
- 哪些 eval 或检查已经运行；
- 哪些仍然是
candidate； - 哪些需要 Human Gate；
- 如何 rollback。
Source: DY-2026/ParanoiaSkills — distributed by TomeVault.