# Paranoia AI System Evolver > 用于升级 AI 系统、agent workflow、Codex skill、prompt、memory、RAG、tool routing、schema、eval set 或 feedback loop；也用于对研究、检索、测试和 AI 对话做 VOI 决策门审计。需要 WOOP 任务准入、决策对象、VOI/EVPI/EVSI、OODA、eval、Human Gate、versioning 与 rollback 的受控演化时使用。Use when controlled AI system evolution or a decision-oriented information audit is needed. Use when this capability is needed. - Skill: `tomevault-io/paranoia-ai-system-evolver` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomevault-io/paranoia-ai-system-evolver` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomevault-io/paranoia-ai-system-evolver/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: AI & ML - Author: tomevault-io (https://skillmd.com/u/tomevault-io) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/tomevault-io/paranoia-ai-system-evolver --- # Paranoia AI System Evolver > Copyright (c) 2026 Paranoia. Licensed under the MIT License. ## 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。 ```text 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 1. 定义任务和被改动的系统层：`prompt`、`memory`、`RAG`、`tool routing`、`workflow`、`eval`、`schema`、`docs` 或 `skill`。 2. 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。 3. 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`。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 10. 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 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](https://github.com/DY-2026/ParanoiaSkills) — distributed by [TomeVault](https://tomevault.io).