diff --git a/.github/context/gongfa/README.md b/.github/context/gongfa/README.md
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## 字多不看
-- 共**412条内容记录**；已登记412条，待登记0条，未登记来源条目0条。不是独立功法去重后的总数。
-- 原前瞻初评410条，暂不可判2条；不是正式效果评级，亦不把缺测默认补成黄阶。
+- 共**413条内容记录**；已登记413条，待登记0条，未登记来源条目0条。不是独立功法去重后的总数。
+- 原前瞻初评410条，暂不可判3条；不是正式效果评级，亦不把缺测默认补成黄阶。
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## 快速导航
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- [黄阶（21条）](huang.md)
-- [未明确品级（2条；不归属任何阶）](huang.md#未明确品级不归属黄阶)
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- [品级词表](#品级词表)
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- [cross-domain-input-state-transform-output](#doc-cross-domain-input-state-transform-output)
- [cross-domain-input-state-transform-output](#doc-cross-domain-input-state-transform-output-cross-domain-input-state-transform-output)
- [输入状态变换输出跨领域框架](#doc-cross-domain-input-state-transform-output-输入状态变换输出跨领域框架)
+- [experience-pattern-transfer-feedback](#doc-experience-pattern-transfer-feedback)
+ - [experience-pattern-transfer-feedback](#doc-experience-pattern-transfer-feedback-experience-pattern-transfer-feedback)
+ - [经验规律迁移与反馈校正](#doc-experience-pattern-transfer-feedback-经验规律迁移与反馈校正)
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- [灾备容量负载放大模型](huang.md#v0-registry-gongfa-candidate-html211-e001-a663456869-r1-5c259ebd) — 暂不可判
- [CAP 定理 (CAP Theorem)](huang.md#v0-registry-gongfa-candidate-html96-vc029-6cca304cec-r1-434a756e) — 暂不可判
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+- [经验规律迁移与反馈校正](huang.md#v0-registry-gongfa-experience-pattern-transfer-feedback-r1-21c9b633) — 暂不可判
## 原文文集
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- `.github/docs/gongfa/geo-seo-checklist.md`：原始字节与摘要见[data.json](data.json)
- `.github/docs/gongfa/cross-domain-input-state-transform-output.md`：原始字节与摘要见[data.json](data.json)
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+- `.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md`：原始字节与摘要见[data.json](data.json)
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+
## 品级词表
| 值标识 | 名称 | 大阶 | 细级 | 次序 |
diff --git a/.github/context/gongfa/data.json b/.github/context/gongfa/data.json
index 4a593b12..dd26f6b5 100644
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\"criteria\": [\n \"在声明的常规任务范围内达到事先约定的验收要求。\",\n \"达到本阶事先确定的高段结果带；不由重复次数、字数或假定倍率自动推出。\"\n ],\n \"evidence_requirements\": [\n \"事先固定任务、验收标准、环境和预算；效果证据不能只来自原文宣称。\",\n \"任务、基线、环境预算和分档阈值须事先校准，当前均未定稿。\"\n ]\n },\n {\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"criteria\": [\n \"在同一任务族内，相对固定基线产生达到预定门槛的稳定增益。\",\n \"达到本阶事先确定的最低结果带，所有正确性和证据要求仍必须满足。\"\n ],\n \"evidence_requirements\": [\n \"相同条件的成对对照与预先确定的重复要求；先确保正确，再比较效果和投入。\",\n \"任务、基线、环境预算和分档阈值须事先校准，当前均未定稿。\"\n ]\n },\n {\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"criteria\": [\n \"在同一任务族内，相对固定基线产生达到预定门槛的稳定增益。\",\n \"达到本阶事先确定的中段结果带；边界须按任务族校准，不能事后挑指标。\"\n ],\n \"evidence_requirements\": [\n \"相同条件的成对对照与预先确定的重复要求；先确保正确，再比较效果和投入。\",\n \"任务、基线、环境预算和分档阈值须事先校准，当前均未定稿。\"\n ]\n },\n {\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"criteria\": [\n \"在同一任务族内，相对固定基线产生达到预定门槛的稳定增益。\",\n \"达到本阶事先确定的高段结果带；不由重复次数、字数或假定倍率自动推出。\"\n ],\n \"evidence_requirements\": [\n \"相同条件的成对对照与预先确定的重复要求；先确保正确，再比较效果和投入。\",\n \"任务、基线、环境预算和分档阈值须事先校准，当前均未定稿。\"\n ]\n },\n {\n \"grade_id\": 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\"只收核心解释关系，不收同节选型步骤；原文主张不保证每个网络或具体场景都有正效应。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"使用者、连接节点、互操作对象及生态资产增加与网络价值上升的解释关系。\",\n \"problem\": \"使用者、节点、互操作对象与生态资产的增加如何关联网络价值。\",\n \"mechanism\": \"更多使用者、节点、互操作对象和生态资产与系统价值上升相联系。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-网络效应\",\n \"selection\": \"markdown-first-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-occams-razor\",\n \"name\": \"奥卡姆剃刀\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"在能解释同一现象、满足同一验收标准的多个方案中，优先选择假设更少、结构更短、依赖更少、状态更少的方案。\\n\\n它不是“越简单越好”，而是：\\n\\n> 在不牺牲关键约束的前提下，少引入不必要实体。\",\n \"text_sha256\": \"6003a6c40e6602423049b5b963a4a3f741cbe224f98e3090d85f1df76a8753b4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收同解释/验收与关键约束下的简化准则，不收后续四步操作版；不构成删除防护的授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在相同解释、验收及关键约束下优先选择更少假设、结构、依赖和状态的方案。\",\n \"problem\": \"多个满足同一目标的方案如何取舍。\",\n \"mechanism\": \"在不牺牲关键约束的前提下少引入不必要实体。\",\n \"conditions\": [\n \"能解释同一现象、满足同一验收标准。\",\n \"不牺牲关键约束。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"不是无条件的“越简单越好”。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-奥卡姆剃刀\",\n \"selection\": \"markdown-prefix\",\n \"stop_before\": \"适合：\"\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-glue-principle\",\n \"name\": 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\"有没有官方能力、平台能力、事实标准、主流框架、成熟库、稳定工具、GitHub开源仓库或内部公共能力可以直接复用？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-glue-coding-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-glue-coding-胶水原则\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-first-principles\",\n \"name\": \"第一性原理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"把问题拆到不能再依赖既有说法、行业惯例和二手结论的基础事实，再从基础事实重新推导方案。\\n\\n适合：\\n\\n- 需求被经验做法绑架时。\\n- 方案复杂但没人能解释为什么必须这样时。\\n- 要判断一个“默认方案”是否真的成立时。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 写出当前结论。\\n2. 逐条追问：这个结论依赖哪些前提？\\n3. 区分事实、假设、偏好、惯例。\\n4. 保留不可再拆的事实约束。\\n5. 从事实约束重新推导最小可行路径。\\n\\n在 Vibe Coding 中，它常用于防止 AI 沿着常见套路生成过度复杂方案。\",\n \"text_sha256\": \"e92e76bdb2c16e50f9303929b3383074564aaa4b4728859b3deba3750790e71a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收录当前仓内五步操作版，不宣称覆盖第一性原理的全部历史表述。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"审查结论的前提，区分事实、假设、偏好与惯例，从事实约束重推最小路径。\",\n \"problem\": \"经验惯例绑架需求，或复杂方案无法解释其必要性。\",\n \"mechanism\": \"写结论→审查前提→区分事实/假设/偏好/惯例→保留事实约束→重推路径。\",\n \"conditions\": [\n \"需求受经验做法影响，或需要核对默认方案是否成立。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"基于事实约束的最小可行路径。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"这个结论依赖哪些前提？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-第一性原理\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-thought-experiment\",\n \"name\": \"思想实验\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"在现实执行之前，先构造一个简化但关键约束完整的假想场景，用来检验概念、规则、边界和后果。\\n\\n适合：\\n\\n- 方案还没写代码，但要判断是否会崩。\\n- 现实试错成本高。\\n- 需要测试一个原则在极端情况下是否仍成立。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 设定一个最小场景。\\n2. 保留关键约束，删除无关细节。\\n3. 推演正常路径、边界路径、极端路径。\\n4. 看结论是否自洽，是否出现反例。\\n\\n示例问题：\\n\\n- 如果用户完全零基础，这份教程还能不能走通？\\n- 如果 AI 输出错了，门禁能不能挡住？\\n- 如果某个外部仓库不可用，系统是否还能替换？\",\n \"text_sha256\": \"b71449ec04a516c2352599fcc0c4a514c6175731f5ea087b3245eade73e16ded\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在现实执行之前，先构造一个简化但关键约束完整的假想场景，用来检验概念、规则、边界和后果。\",\n \"problem\": \"如何在现实执行前检验概念、规则、边界和后果，尤其在试错成本高时。\",\n \"mechanism\": \"设定最小场景→保留关键约束、去掉无关细节→推演正常/边界/极端路径→检查自洽性与反例。\",\n \"conditions\": [\n \"方案还没写代码，但要判断是否会崩。\",\n \"现实试错成本高。\",\n \"需要测试一个原则在极端情况下是否仍成立。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"最小假想场景及正常、边界、极端路径的推演。\",\n \"自洽性判断及发现的反例。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"如果用户完全零基础，这份教程还能不能走通？\",\n \"如果AI输出错了，门禁能不能挡住？\",\n \"如果某个外部仓库不可用，系统是否还能替换？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-思想实验\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-reverse-thinking\",\n \"name\": \"逆向思维\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"从失败、反例、风险和终局倒推当前行动，先问“怎样一定会失败”，再反推避免失败的约束。\\n\\n适合：\\n\\n- 做质量门禁。\\n- 做架构风险分析。\\n- 判断一个计划是否只是看起来完整。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 写出最坏结果。\\n2. 列出导致最坏结果的路径。\\n3. 找出其中可被提前检测或阻断的环节。\\n4. 把阻断点转成测试、CI、脚本、schema、清单或人工复核。\\n\\n在 AI 协作中，逆向思维尤其重要：不要只问“AI 怎么完成任务”，还要问“AI 会怎样糊弄、幻觉、漏测、误删、过度实现”。\",\n \"text_sha256\": \"00d4217a7a7a70c57e118f23008da53af03a16daf7c4dddd9134571b4e8fdf23\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从失败、反例、风险和终局倒推当前行动，先问“怎样一定会失败”，再反推避免失败的约束。\",\n \"problem\": \"如何从失败、反例、风险与最坏终局倒推出当前可检测、可阻断的约束。\",\n \"mechanism\": \"写出最坏结果→列出失败路径→识别提前检测/阻断环节→将阻断点固化为测试、CI、脚本、schema、清单或人工复核。\",\n \"conditions\": [\n \"做质量门禁。\",\n \"做架构风险分析。\",\n \"判断一个计划是否只是看起来完整。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"最坏结果及导致失败的路径清单。\",\n \"提前检测或阻断点及对应测试、脚本、清单或复核。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"怎样一定会失败？\",\n \"AI会怎样糊弄、幻觉、漏测、误删、过度实现？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-逆向思维\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-multi-order-thinking\",\n \"name\": \"多阶思维\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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哪些未来状态更稳定、更可验证、更可回滚？\\n\\n核心元素：\\n\\n- 当前状态：系统此刻的配置、资源、约束和风险。\\n- 动作集合：现在可以执行的操作。\\n- 状态转移：动作如何改变状态。\\n- 决策树：不同动作展开出的路径分支。\\n- 多元宇宙：所有可能路径形成的未来状态集合。\\n- 序列：实际被选择并发生的一条路径。\\n- 收敛条件：哪些状态算成功、失败或需要回滚。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 描述当前状态，不急着下结论。\\n2. 列出可行动作，而不是只看默认动作。\\n3. 为每个动作写出可能的后续状态。\\n4. 标记不可逆动作、高风险动作和可回滚动作。\\n5. 选择能保留最多未来选择权、同时最接近目标的路径。\\n6. 用检查点、测试、提交、备份和 CI 把路径变得可回退。\\n\\n在工程实践中，状态空间思维能防止“一步走死”：重要操作前先建立检查点，优先走可验证、可回滚、可分阶段收敛的路径。\",\n \"text_sha256\": \"cafcf77b67302d17563e03a6e0017dc3cf48e3432af5174079f21b93fa3dc2ba\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"状态空间思维模型把“状态、变化、序列、决策树、多元宇宙”整合在一起，用来分析一个系统从当前状态可能走向哪些未来状态。\",\n \"problem\": \"系统从当前状态可沿哪些动作进入哪些未来状态，哪些路径可逆或可回滚。\",\n \"mechanism\": \"描述当前状态→列出动作→展开后续状态→标记不可逆/高风险/可回滚路径→选择保留选择权且接近目标的路径→建立检查点与回退手段。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n 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指标&验收用例\\n\\n**Python工具**：`pytest`（MRE脚本）、日志、最小数据样例\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先做现象学还原：不要推测原因。输出：现象/意图/情境/边界/未确定项/MRE；然后再给最小修复与测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"95e68a224625233d5a3acb6f97974ead0c576737ba427264d919c84505739c17\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：需求含糊、模型脑补、Bug难复现时，先把\\\"解释/偏好\\\"清零，回到可观察事实与可复现结构。\",\n \"problem\": \"需求含糊、模型脑补、Bug难复现时，先把\\\"解释/偏好\\\"清零，回到可观察事实与可复现结构。\",\n \"mechanism\": \"- 先写四件套：现象(实际) / 意图(期望) / 情境(环境约束) / 边界(明确不做)\\n- 输出最小可复现体 MRE：最小输入 + 最小脚本 + 复现步骤 + 预期vs实际\\n- 把抽象词降维：快/稳/好用 → 指标&验收用例\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需求含糊、模型脑补或Bug难复现。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现象、意图、情境与边界记录。\",\n \"最小可复现体（MRE）及预期/实际对照。\",\n \"抽象需求对应的指标与验收用例。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n 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\"philosophy-methodology-toolbox-4-形式化方法轻量形式化\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-toolbox-occams-razor\",\n \"name\": \"奥卡姆剃刀（工具箱操作版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：避免模型引入不必要框架/抽象；提升可维护性与迭代速度。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 要求两套方案：常规版 vs 简化版；以测试为准删复杂度\\n- 优先标准库、减少依赖、减少可变状态、减少层级\\n\\n**Python工具**：`ruff`（复杂度/风格）、依赖审计（requirements最小化）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n在满足全部测试与验收的前提下，把实现复杂度删掉 30%：减少依赖、状态和抽象层，并解释删减理由。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"cb2ea2e0c4a4e675b0995da687724011dac1959d566ad7a1c6f1d9c218914a0a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：避免模型引入不必要框架/抽象；提升可维护性与迭代速度。\",\n \"problem\": \"避免模型引入不必要框架/抽象；提升可维护性与迭代速度。\",\n \"mechanism\": \"- 要求两套方案：常规版 vs 简化版；以测试为准删复杂度\\n- 优先标准库、减少依赖、减少可变状态、减少层级\",\n \"conditions\": [\n \"简化必须满足全部测试与验收；以测试为准删复杂度。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"常规与简化方案的对照。\",\n \"保持测试与验收约束的简化实现及删减理由。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-5-奥卡姆剃刀最小复杂度\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-pragmatic-optimization\",\n \"name\": \"实用主义（以指标为准）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：避免\\\"优化方向漂移\\\"；每轮明确一个可量化目标。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先定义成功指标（P95延迟/错误率/成本/内存/可维护性）\\n- 每轮只优化一个指标；其余保持不退化（用基准/回归锁住）\\n\\n**Python工具**：`pytest-benchmark` 或简单计时；日志与指标；回归测试\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n把需求转成指标与验收阈值，并给出测量方法；本轮只优化 X 指标，保证其它指标不退化。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"4d363457999e0d2f1e2773e0f49e98fe2b15147c91b35cdd069d57e82dd1dfcf\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：避免\\\"优化方向漂移\\\"；每轮明确一个可量化目标。\",\n \"problem\": \"避免\\\"优化方向漂移\\\"；每轮明确一个可量化目标。\",\n \"mechanism\": \"- 先定义成功指标（P95延迟/错误率/成本/内存/可维护性）\\n- 每轮只优化一个指标；其余保持不退化（用基准/回归锁住）\",\n \"conditions\": [\n \"先定义成功指标、验收阈值与测量方法；每轮优化一个指标，其他指标以基准/回归约束不退化。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"成功指标、验收阈值与测量方法。\",\n \"本轮指定指标的优化及其他指标不退化的回归约束。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-6-实用主义以指标为准\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-systems-boundary-feedback\",\n \"name\": \"系统论/整体论（边界与反馈回路）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：复杂系统容易在耦合点失控；缩短反馈回路提效最大。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先画数据流/依赖边界：I/O 放边缘，核心逻辑保持纯函数\\n- 优先解耦高耦合点；把慢依赖换成桩/模拟以加速测试\\n\\n**Python工具**：依赖注入（轻量）、`pytest fixtures`、纯函数设计\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n画出数据流与依赖边界，指出最高耦合点与最短反馈回路改造方案；给出可测试的纯函数核心与 I/O 适配层。\\n```\\n\\n**扩展阅读**：\\n\\n- [控制论与科学方法论](#控制论与科学方法论) - 用“可能性空间/反馈/信息/黑箱/可证伪”解释从试错到收敛的机制\",\n \"text_sha256\": \"72cbec4e59f98ee44b9777113ed7aa97646441f30f1be47f61f72bdca56f64c0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": 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歧义清单 + 默认选择（必须显式）\\n- 默认选择写入 docstring/README/类型定义\\n\\n**Python工具**：docstring、类型与 schema 固化默认\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先复述需求并列出所有歧义点；对每个歧义给默认策略与理由；确认后再写实现与测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"f2706f772cea6476b19dd708843b3fbc9ef2d2ba56798137ddb37aba91dd0ef7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\",\n \"problem\": \"需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\",\n \"mechanism\": \"- 先复述需求 + 歧义清单 + 默认选择（必须显式）\\n- 默认选择写入 docstring/README/类型定义\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求复述、歧义清单及显式默认选择。\",\n \"进入文档、类型或schema的默认策略。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-8-诠释学语境澄清\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-steelmanning\",\n \"name\": \"\\\"钢人化\\\"原则（最强版本理解）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先把现有方案表达成最强版本（目标、约束、权衡）\\n- 再提出改进（保留其优势，指出代价）\\n\\n**Python工具**：PR描述结构化（优点/风险/替代方案）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先钢人化现有实现：列出它的最佳解释与优点；再给改进方案并明确代价与风险。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"fdb81961c528388e4abff074033b3b8259cc3cd3ccf95f6a63afdf493a88ef5e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\",\n \"problem\": \"减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\",\n \"mechanism\": \"- 先把现有方案表达成最强版本（目标、约束、权衡）\\n- 再提出改进（保留其优势，指出代价）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现有方案的最强解释及优点。\",\n \"保留优势、说明代价和风险的改进方案。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-9-钢人化原则最强版本理解\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-reversible-decisions\",\n \"name\": \"决策论/机会成本（可逆优先）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：避免过早做不可逆技术决策（换框架/改数据模型）。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 标注决策：可逆 vs 不可逆；优先做可逆高价值项\\n- 先写接口+测试桩+适配层，延后绑定外部系统\\n\\n**Python工具**：抽象边界、adapter、in-memory 实现\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n把方案拆成可逆/不可逆决策；先给可逆路径的 MVP，实现通过测试；不可逆部分只给接口与占位实现。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"144eeadd97fcb638796da5943cd2396920d750ecbf0d1d0fc031f15563cd9f8b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：避免过早做不可逆技术决策（换框架/改数据模型）。\",\n \"problem\": \"避免过早做不可逆技术决策（换框架/改数据模型）。\",\n \"mechanism\": \"- 标注决策：可逆 vs 不可逆；优先做可逆高价值项\\n- 先写接口+测试桩+适配层，延后绑定外部系统\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：面临换框架、改数据模型等不可逆技术决策。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可逆/不可逆决策清单。\",\n \"可逆高价值路径的接口、测试桩、适配层和MVP。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-10-决策论机会成本可逆优先\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-counterfactual-testing\",\n 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\"异常条件的反事实场景矩阵。\",\n \"风险对应的测试、降级与错误语义。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-11-反事实推理counterfactuals\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-abductive-debugging\",\n \"name\": \"溯因排错法（仓内操作版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：debug/性能退化时，比穷举更快定位\\\"最可能原因\\\"。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 列候选原因 → 为每个原因写最便宜的区分性实验（日志点/开关/最小基准）\\n- 用证据淘汰而不是凭感觉改代码\\n\\n**Python工具**：结构化日志、trace、最小 benchmark、feature flag\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n给出候选原因列表，并为每个原因提供一个最低成本、最高区分度的验证实验与预期观察。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"a9b821e8da4740b609d4252e935dbd7859e9393663e922c5a0ed6904be03682b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：debug/性能退化时，比穷举更快定位\\\"最可能原因\\\"。\",\n \"problem\": \"debug/性能退化时，比穷举更快定位\\\"最可能原因\\\"。\",\n \"mechanism\": \"- 列候选原因 → 为每个原因写最便宜的区分性实验（日志点/开关/最小基准）\\n- 用证据淘汰而不是凭感觉改代码\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：debug或性能退化的原因排查。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"候选原因及低成本、高区分度的实验与预期观察。\",\n \"用证据淘汰原因的排查结果。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-12-溯因推理abduction最佳解释\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bayesian-hypothesis-updating\",\n \"name\": \"贝叶斯式信念更新（与溯因配合）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：在不确定下理性分配排查时间。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 给假设先验（高/中/低）→ 实验后更新后验排序\\n- 只对后验最高的 1-2 个假设投入修改成本\\n\\n**Python工具**：同 12；加一张\\\"假设-证据\\\"表\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n按先验排序原因；给最信息增益实验；根据可能结果更新排序并给下一步。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"f0fc67cb532e476080cdfbf0d830108ec39418fbf35328f45a65de2d0596a37e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：在不确定下理性分配排查时间。\",\n \"problem\": \"在不确定下理性分配排查时间。\",\n \"mechanism\": \"- 给假设先验（高/中/低）→ 实验后更新后验排序\\n- 只对后验最高的 1-2 个假设投入修改成本\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：在不确定条件下分配排查时间。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"假设先验、证据与后验排序记录。\",\n \"按更新排序选择的下一步实验或修改方向。\"\n 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 概念表：术语/定义/边界/不变量/转换关系\\n- 概念工程：用 Enum/Literal/NewType/dataclass(frozen) 与 schema 固化边界；禁止混用\\n\\n**Python工具**：`Enum`、`Literal`、`NewType`、`pydantic` 校验\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先产出概念表；再映射成 Python 类型与 schema；给 5 个应被拒绝的反例输入，并写对应测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"b6ecc05eea18dcbd23d204a4169b41fc6f2518523ed112fbe24ae6a827c0f71a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\",\n \"problem\": \"防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\",\n \"mechanism\": \"- 概念表：术语/定义/边界/不变量/转换关系\\n- 概念工程：用 Enum/Literal/NewType/dataclass(frozen) 与 schema 固化边界；禁止混用\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"术语、定义、边界、不变量和转换关系概念表。\",\n \"对应的类型与schema，以及应拒绝的反例测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-15-概念分析-概念工程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-methodological-doubt\",\n \"name\": \"方法论怀疑（笛卡尔式）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 对关键前提标注：是否可验证\\n- 不可验证 → 必须加运行时校验/超时/重试/降级；并写会失败的测试\\n\\n**Python工具**：`assert`/校验器、超时、重试、容错分支测试\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n列出该方案依赖的所有前提，并标注可验证性；对不可验证前提添加防线（校验/超时/降级）与对应测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"4c202f4edc18569af1f7e45b3626b6d0cf7100c29903d1829ed23098021a402f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\",\n \"problem\": \"把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\",\n \"mechanism\": \"- 对关键前提标注：是否可验证\\n- 不可验证 → 必须加运行时校验/超时/重试/降级；并写会失败的测试\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"关键前提及可验证性清单。\",\n \"不可验证前提对应的防线和失败测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-16-方法论怀疑笛卡尔式\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-evidence-triangulation\",\n \"name\": \"视角三角测量（Triangulation）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 同一结论至少两种证据：单测/性质测试 + 日志/指标；或差分测试 + fuzz\\n\\n**Python工具**：`pytest`/`hypothesis` + metrics/logging；差分对照\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n对关键行为给出至少两种独立验证方式，并说明各自盲区与如何互补。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"366b519324e28a0d9507b34c7338bcf82f584f5d1804ba6f9e6bb2e2fe1b47b3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\",\n \"problem\": \"减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\",\n \"mechanism\": \"- 同一结论至少两种证据：单测/性质测试 + 日志/指标；或差分测试 + fuzz\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"至少两种独立验证方式、各自盲区及互补说明。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：把\\\"能跑\\\"变成\\\"可解释可维护\\\"；降低未来修改风险。\",\n \"problem\": \"把\\\"能跑\\\"变成\\\"可解释可维护\\\"；降低未来修改风险。\",\n \"mechanism\": \"- 要求输出数据流：输入 → 中间状态 → 输出\\n- 对中间状态写不变式/断言；把解释与代码结构对齐\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"输入、中间状态、输出的数据流机制说明。\",\n \"中间状态的不变量及断言或类型保证。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-18-机制解释mechanistic-explanation\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-failure-mode-analysis\",\n \"name\": \"错误认识论（Error epistemology）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：系统化\\\"我们会如何错\\\"，比事后补洞更省。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先做失败模式清单（空值/乱序/重复/并发/权限/超时/编码/浮点等）\\n- 每类至少一个测试；明确错误语义（raise / error object / log+metric）\\n\\n**Python工具**：`pytest` 参数化 + `hypothesis`；统一 error 模型\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n生成失败模式清单并按风险排序；为 Top N 写测试；统一错误模型并给出示例响应/异常层级。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"9245e35da05e68b72a9a0519b46919e4ef10c263b29e40f549d9c8421b9a1cbc\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：系统化\\\"我们会如何错\\\"，比事后补洞更省。\",\n \"problem\": \"系统化\\\"我们会如何错\\\"，比事后补洞更省。\",\n \"mechanism\": \"- 先做失败模式清单（空值/乱序/重复/并发/权限/超时/编码/浮点等）\\n- 每类至少一个测试；明确错误语义（raise / error object / log+metric）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"按风险排序的失败模式清单及对应测试。\",\n \"统一错误模型与示例响应/异常层级。\"\n ],\n \"questions\": 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：交互与默认策略别靠直觉，用数据决定。\",\n \"problem\": \"交互与默认策略别靠直觉，用数据决定。\",\n \"mechanism\": \"- 把争议点改成可测实验（A/B 默认值、错误文案、重试策略）\\n- 指标：误用率、重试率、成功率、工单率、完成时间\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：交互与默认策略存在设计争议，可将争议改成可测实验。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"实验分组、指标、样本、持续时间与判定阈值方案。\",\n \"埋点字段与分析方法。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-20-实验哲学x-phi\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-computational-modeling\",\n \"name\": \"计算哲学（Computational philosophy）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：复杂状态与规则用\\\"可运行模型/仿真/搜索\\\"代替纯讨论。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- reference 实现（慢但清晰）作为 oracle\\n- optimized 实现（快/工程化）用差分测试锁死行为\\n- 用仿真/生成器自动探索边界\\n\\n**Python工具**：`hypothesis`、差分测试、状态机测试（Hypothesis stateful）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先写 reference（清晰）+ optimized（高效）；写差分测试与状态机/性质测试自动找反例并修复。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"12d5d8e70ce2fa678f55802b543965ed174d2004b2838629da420da40a1808e8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：复杂状态与规则用\\\"可运行模型/仿真/搜索\\\"代替纯讨论。\",\n \"problem\": \"复杂状态与规则用\\\"可运行模型/仿真/搜索\\\"代替纯讨论。\",\n \"mechanism\": \"- reference 实现（慢但清晰）作为 oracle\\n- optimized 实现（快/工程化）用差分测试锁死行为\\n- 用仿真/生成器自动探索边界\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：复杂状态与规则需要用可运行模型、仿真或搜索探索。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"清晰的reference实现与优化实现。\",\n 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\"75abcbc85937aaa5a14a2d735f9e0f9b208d596cc2bf934eb98cd34139400dc4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：承认人类/模型都有系统性偏误，用流程与工具把偏误外包给检查器。\",\n \"problem\": \"承认人类/模型都有系统性偏误，用流程与工具把偏误外包给检查器。\",\n \"mechanism\": \"- 默认自动化：lint+format+类型检查+测试\\n- 高风险路径：必须性质测试/模糊测试/运行时校验\\n- 结论至少双证据（测试+指标）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"常见误判点及自动化防线。\",\n \"高风险路径的性质/模糊/运行时校验。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-22-自然化认识论naturalized-epistemology\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bayesian-epistemology\",\n \"name\": \"贝叶斯认识论（Bayesian epistemology）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先验 → 实验 → 后验 → 下一步；把排查变成序列决策问题\\n\\n**Python工具**：同 12/13；记录表\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n用贝叶斯式流程组织排查：先验排序、信息增益最高的实验、更新后的行动计划。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"253b8d36452ce18562c9c33c42482690217e86eaec25e88b6d9f9d931d2ce5f5\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\",\n \"problem\": \"在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\",\n \"mechanism\": \"- 先验 → 实验 → 后验 → 下一步；把排查变成序列决策问题\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需要在多个方案或原因间分配注意力与试错预算。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"先验排序、信息增益实验、后验与后续行动计划。\"\n ],\n \"questions\": [],\n 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\"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"以分层闭环控制，将意图转成可执行、可验证的目标状态，并按失效层级调整行动、策略或目标。\",\n \"problem\": \"动态环境下，如何对趋近目标的过程实施可验证控制。\",\n \"mechanism\": \"观察→差距识别→行动→验证→修正；行动失效则升级策略，策略失效则复审目标，目标不可确定则回退需求或交由人工裁决。\",\n \"conditions\": [\n \"目标可识别、状态可观测、验证准则一致，策略空间中存在有效控制路径。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"缺乏稳定性或充分反馈时，“收敛”只能作为架构期望。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可执行、可验证且受变更约束的目标状态，以及现实与目标偏差的持续缩小。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：动态环境下，如何以分层约束获得对目标趋近过程的可验证控制。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"固定点收敛系统\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-recursive-ai-governance\",\n \"name\": \"递归式 AI 治理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“递归式AI治理”：AI既承担问题求解，也承担对下一层模型或智能体的生成、选择、审查与修正，以减少人工介入并形成自主闭环。其机制可概括为“实例→假设→选择→推演→检验→归因→更新”，通过跨层反馈持续扩大可自动化的接口。该范式依赖目标、约束与评价信号具有足够可识别性，否则易出现欠决定性、代理目标偏移、误差递归放大与外推失效。因而需以验证层、终止条件、异常回滚和人类最终裁决构成治理闭环。它与元学习、自动机器学习、多智能体系统、控制论及委托—代理理论相连。其核心问题是：复杂认知过程可被递归自动化到何种层级，以及价值判断应在何处保留人类主权。\",\n \"text_sha256\": \"98759af3b5fce57802e630260ff2c3337953f1dd5e850ade13bd365f0e2e2ac1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"AI既求解问题，也生成、选择、审查与修正下一层模型或智能体，并通过跨层反馈扩大可自动化接口。\",\n \"problem\": \"复杂认知过程可以递归自动化到什么层级，价值判断应在哪里保留人类主权。\",\n \"mechanism\": \"实例→假设→选择→推演→检验→归因→更新；以验证层、终止条件、异常回滚和人类最终裁决构成治理闭环。\",\n \"conditions\": [\n \"目标、约束与评价信号具有足够可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则易出现欠决定性、代理目标偏移、误差递归放大与外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"减少人工介入并形成自主闭环，通过跨层反馈持续扩大可自动化的接口。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：复杂认知过程可被递归自动化到何种层级，以及价值判断应在何处保留人类主权。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"递归式-ai-治理\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-glue-coding\",\n \"name\": \"拼好码\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“拼好码”是一种复用主导的软件工程范式，用于在既有能力空间中完成需求匹配、方案选择与业务编排，以奖励搜索、组装能力，并且惩罚自研、强调以低自研成本获得可验证、可替换、可回滚的系统。其机制为“需求→候选能力→选择→适配→编排→检验→更新”：成熟组件承担通用复杂度，薄胶水表达领域差异，测试与CI提供经验检验。其成立依赖方案可识别、维护稳定、接口可隔离；若供应链不可观测、依赖锁定或关键约束超出现有能力，复用可能转化为系统性风险。方法上需以偏离说明、替换路径和回滚机制闭环，并据运行结果更新方案。该范式关联模块化、组件复用、软件供应链与AI辅助开发。其核心问题是：如何在既有能力构成的假设空间中，以合理归纳偏置平衡复用效率、业务差异与长期演化。\",\n \"text_sha256\": \"7ee9dc827a5bceca480aa7d2b969cfd49a097b4791acb970c7e47ede82393c9c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在既有能力空间中匹配需求、选择方案并编排业务，用低自研成本获得可验证、可替换、可回滚的系统。\",\n \"problem\": \"如何平衡复用效率、业务差异与长期演化。\",\n \"mechanism\": \"需求→候选能力→选择→适配→编排→检验→更新；成熟组件承担通用复杂度，薄胶水表达领域差异，测试与CI提供经验检验。\",\n \"conditions\": [\n \"方案可识别、维护稳定、接口可隔离。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"供应链不可观测、依赖锁定或关键约束超出现有能力时，复用可能转化为系统性风险。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求匹配、方案选择与业务编排，以及可验证、可替换、可回滚的系统。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：如何在既有能力构成的假设空间中，以合理归纳偏置平衡复用效率、业务差异与长期演化。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"拼好码\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-lambda-calculus\",\n \"name\": \"Lambda 演算\",\n \"aliases\": [\n \"λ演算\",\n \"Lambda calculus\",\n \"lambda演算\"\n ],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"Lambda演算是以变量、函数抽象和函数应用构造计算表达式，并通过避免变量捕获的替换与归约研究计算过程的形式系统。它为函数、作用域、参数化、组合和求值语义提供统一模型；工程上可借它澄清接口与数据流，但真实程序的类型、错误、状态、权限、I/O和资源成本仍须独立建模与验证。\",\n \"text_sha256\": \"0bb381ebd8b86149fe6d58e55cff3e4833f482f678e4d87e2b479bcb06ce1548\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"取首发中文整理的核心定义首段；原文位于指定Git修订的data.json中documents[\\\".github/docs/gongfa/lambda-calculus.md\\\"].data，快照绑定全文。学术参考为SEP，不冒充其逐字原文或效果证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用户指定天级上品；用变量、抽象、应用和避免捕获的归约理解计算与函数组合。\",\n \"problem\": \"怎样保持作用域含义、解释函数应用并澄清可组合与可替换的前提。\",\n \"mechanism\": \"识别自由/绑定变量，通过α改名避免捕获，进行β替换；将函数作为参数或结果，显式区分求值策略、类型与现实副作用。\",\n \"conditions\": [\n \"先明确采用的演算及求值策略；工程应用须另核对类型、单位、错误、权限与副作用。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"纯项的等式不自动适用于带状态或I/O的程序；合流、固定点及形式化记号不保证终止、性能或业务正确性。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"更清楚的绑定、依赖、函数接口与组合推导；相对实际工程基线的收益仍需任务验证。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"能否避免变量捕获、说明组合次序并区分合流与终止？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-lambda-calculus-5b2cfb8f\",\n \"heading_id\": \"lambda-calculus\",\n \"selection\": \"markdown-first-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-attractor-model\",\n \"name\": \"吸引子\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“吸引子”在当前语境可定义为持续软件演化的目标状态模型，用于将“项目变好”形式化为可比较、可更新的优化方向。其表征由自然语言目标、性能/复杂度/风险等可观测变量与硬约束构成。Agent 的运行链条为：变更实例→状态估计→距离比较→方向选择→结果检验→规则更新；多个吸引子叠加形成约束代码演化的动态势场。该机制依赖目标可识别性、指标对真实质量的有效映射及多目标冲突的稳定裁决，否则会出现欠决定性、指标投机与局部最优。闭环需以经验反馈持续校准距离函数、权重和约束。该框架连接多目标优化、控制理论、强化学习与软件演化，核心问题是：如何把开放式工程目标转化为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的生成性约束系统。\",\n \"text_sha256\": \"526fd4f3ac368afa02c3fff6600aec366b903f3966caf3abd62e236f6ecc11e4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把“项目变好”表示为由目标、可观测变量与硬约束组成的可比较、可更新的软件演化方向。\",\n \"problem\": \"如何把开放式工程目标转为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的约束系统。\",\n \"mechanism\": \"变更实例→状态估计→距离比较→方向选择→结果检验→规则更新；经验反馈持续校准距离函数、权重和约束。\",\n \"conditions\": [\n \"目标可识别，指标对真实质量具有有效映射，多目标冲突有稳定裁决。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则会出现欠决定性、指标投机与局部最优。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"将“项目变好”形式化为可比较、可更新的优化方向\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架连接多目标优化、控制理论、强化学习与软件演化，核心问题是：如何把开放式工程目标转化为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的生成性约束系统。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"吸引子\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-finite-sample-generative-inference\",\n \"name\": \"有限样本生成推断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，有限样本生成推断是一种在受限假设空间中，由少量观测识别潜在生成规律的方法。其过程包括：以有限实例形成经验约束，构造多个候选假设，依据归纳偏置、复杂度与解释能力进行模型选择，再通过演绎生成新的实例或预测，并利用新增证据进行判别、修正与更新。由于有限样本通常存在欠决定性，同一组事实可以对应多种规律，因此推断结果始终依赖假设空间与选择准则。其基本结构可概括为：实例—假设—选择—生成—检验—更新。其核心研究问题是：有限信息在何种约束条件下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\",\n \"text_sha256\": \"d4102794df1e8c4e645ccbbf0c41cca46b46ac9770d81290e9315045b7df2b90\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"有限样本生成推断是一种在受限假设空间中，由少量观测识别潜在生成规律的方法。\",\n \"problem\": \"有限信息在什么约束下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\",\n \"mechanism\": \"有限实例形成经验约束→构造候选假设→按归纳偏置、复杂度与解释能力选择→演绎新实例/预测→用新增证据判别、修正与更新。\",\n \"conditions\": [\n \"推断位于受限假设空间内，并依赖假设空间与选择准则。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"有限样本通常存在欠决定性，同一组事实可对应多种规律。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"候选生成规律及通过演绎得到的新实例或预测，随后由新增证据判别、修正和更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心研究问题是：有限信息在何种约束条件下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"有限样本生成推断\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-ai-native\",\n \"name\": \"AI-native\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，AI-native可界定为一种以机器代理权扩张为方向的系统设计范式，旨在判断哪些原由人承担的认知、决策与执行环节可转交AI。其机制遵循“任务→能力抽象→权限委派→自主推演→结果检验→反馈更新”，并以人工介入频率、决策依赖度和AI自主完成度衡量原生化程度。该范式依赖模型能力、结果可验证性、过程可审计性与责任边界；在目标欠定义、异常难识别、责任不可转移或外推风险较高时，减少人工介入可能放大系统性错误。AI-native由此与自动化理论、人机协同、智能代理和治理研究相连，其方法核心是动态配置人机控制权，并保留回退与更新机制。更一般地，它追问机器自主性上升后，行动权、控制权与最终责任如何重新分配。\",\n \"text_sha256\": \"643c85507e90ed0759d3e199f7824c074621b0733743dcac611de387c65a1958\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"判断哪些人的认知、决策与执行环节可转交AI，并动态配置人机控制权、回退与更新机制。\",\n \"problem\": \"哪些由人承担的认知、决策与执行可转交AI，以及人机行动权、控制权和责任如何配置。\",\n \"mechanism\": \"任务→能力抽象→权限委派→自主推演→结果检验→反馈更新\",\n \"conditions\": [\n \"依赖模型能力、结果可验证性、过程可审计性与责任边界。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标欠定义、异常难识别、责任不可转移或外推风险较高时，减少人工介入可能放大系统性错误。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"判断哪些原由人承担的认知、决策与执行环节可转交AI\"\n ],\n \"questions\": [\n \"更一般地，它追问机器自主性上升后，行动权、控制权与最终责任如何重新分配。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"ai-native\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-representation-flattening\",\n \"name\": \"拍扁\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“拍扁”可界定为一种表征化过程：将连续、关系密集且高维的现实对象映射为机器可计算的有限结构，其核心问题是如何构造足以支持推理与行动的表示空间。表格、JSON、向量、图、树或序列对应不同的归纳偏置，它们通过选择性保留结构而限定模型的可见信息、假设空间与可执行计算。其机制可概括为“现实实例→表征生成→候选结构→模型选择→推演计算→经验检验→表示更新”。该过程受信息损失、可识别性、欠决定性及分布外外推能力约束，表征选择失当会使后续计算产生系统性偏差。现代AI的重要进展在于将固定表示进一步转化为可随任务与上下文调整的表示学习，并持续减少依赖人工设计和转换的接口。该范式连接表示学习、统计学习、信息论与科学建模，其更一般的问题是：有限计算系统应如何压缩现实，同时保留对预测、推理与干预真正必要的结构。\",\n \"text_sha256\": \"a562c18f987697cbaa45303b40362db1664212ddaae45c59b488fedadf9b7bfa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"将连续、关系密集且高维的对象转换为机器可计算的有限表示，选择性保留任务所需结构。\",\n \"problem\": \"有限计算系统如何压缩现实，同时保留预测、推理与干预所需结构。\",\n \"mechanism\": \"现实实例→表征生成→候选结构→模型选择→推演计算→经验检验→表示更新；不同表示形成不同归纳偏置与可见信息范围。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"该过程受信息损失、可识别性、欠决定性及分布外外推能力约束，表征选择失当会使后续计算产生系统性偏差。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"选择性保留任务相关结构的机器可计算表示，如表格、JSON、向量、图、树或序列。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该范式连接表示学习、统计学习、信息论与科学建模，其更一般的问题是：有限计算系统应如何压缩现实，同时保留对预测、推理与干预真正必要的结构。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"拍扁\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-symbolic-space-validated-knowledge\",\n \"name\": \"符号序列空间与有效知识子集\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，将理论、方法与经验抽象为符号序列空间Σ*中的对象，并把经经验检验支持者定义为有效知识子集K；目标是学习验证诱导的有效性函数，以可计算近似压缩实验搜索空间。其机制形成“实例→假设→选择→演绎→检验→更新”闭环：语言模型生成候选，代理系统结合逻辑检查、形式验证、数据、仿真与人类反馈估计有效性，并将搜索集中于高可信区域。其成立依赖验证信号的可识别性、评价独立性与分布稳定性，并受欠决定性、分布外外推、代理偏差和反馈自证约束。该思路连接统计学习、贝叶斯更新、主动学习、形式化方法与自动化科学发现。核心问题是：经验验证能否被编译为可计算判别机制，以及计算在何种边界内可替代部分实证发现。\",\n \"text_sha256\": \"f10f287a30297c1c8b418fa019d9c28d31e590c8460f1d245a8620c6879c57c8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在符号序列空间中生成候选，由经验检验估计有效性，以可计算近似压缩实验搜索空间。\",\n \"problem\": \"经验验证能否成为可计算判别机制，计算可以在什么边界内替代部分实证发现。\",\n \"mechanism\": \"实例→假设→选择→演绎→检验→更新；模型生成候选，代理结合逻辑、形式验证、数据、仿真与人类反馈估计有效性。\",\n \"conditions\": [\n \"验证信号可识别、评价独立、分布稳定。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"受欠决定性、分布外外推、代理偏差与反馈自证约束。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"验证诱导的有效性函数的可计算近似，以及对实验搜索空间的压缩。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"核心问题是：经验验证能否被编译为可计算判别机制，以及计算在何种边界内可替代部分实证发现。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"符号序列空间与有效知识子集\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-compositional-model\",\n \"name\": \"合成模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，合成模型是一种以层级组合与涌现为核心的生成性框架，用于解释复杂形态如何由低层级单元及其相互作用逐层构成。其基本机制可表述为：基础单元→组合规则→结构形成→跨层约束→宏观涌现→经验检验→模型更新；各层既具有相对独立的有效规律，又受上下层耦合、反馈与边界条件限制。该框架的关键风险在于跨尺度映射可能存在可识别性不足与欠决定性，同一宏观结构往往对应多种微观生成机制，因此外推必须依赖可检验预测与模型选择。它与复杂系统、统计物理、多尺度建模及涌现论紧密相关；弦、量子几何、全息原理与涌现时空等更深层假设仍属开放研究。其核心问题在于：有限的微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\",\n \"text_sha256\": \"be9c3afcf2ae8c122b8bfa31abfa0a44d9255cf3a3e1ce09300b357366dc0b47\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用层级组合、相互作用、跨层约束与涌现解释复杂形态如何逐层构成。\",\n \"problem\": \"有限微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\",\n \"mechanism\": \"基础单元→组合规则→结构形成→跨层约束→宏观涌现→经验检验→模型更新；各层规律受到上下层耦合、反馈与边界条件限制。\",\n \"conditions\": [\n \"外推依赖可检验预测与模型选择。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"跨尺度映射可能欠识别、欠决定；同一宏观结构可对应多种微观机制。\",\n \"弦、量子几何、全息原理与涌现时空等更深层假设仍属开放研究。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释复杂形态如何由低层级单元及其相互作用逐层构成\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题在于：有限的微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"合成模型\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-solution-space\",\n \"name\": \"解空间\",\n \"aliases\": 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\"limitations\": [\n \"不可识别性、欠决定性、组合爆炸或目标错设会限制搜索与外推。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"界定答案可能存在的范围\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：有限表征与计算资源下，哪些解能够被定义、识别并有效发现。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"解空间\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-proximate-causal-mechanism\",\n \"name\": \"近端因果机制\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，近端因果机制是指因果链中与目标结果直接相邻并实际触发其发生的生成机制，用于解释结果在何种局部条件下被即时产生。其分析路径可概括为“结果界定→近邻原因识别→机制推演→经验检验→因果更新”：先区分上游背景、传导环节与直接作用项，再借助干预、时序和反事实证据检验末端机制。该方法依赖因果结构具有足够可识别性，并要求关键中介未被遗漏；若存在共同原因、反馈回路或多重充分路径，近端解释可能面临欠决定性，也难以直接外推至更远层级。其方法论与机制解释、因果图模型、过程追踪及实验因果推断相衔接。更一般地，它处理因果解释中的层级选择问题：在复杂生成过程中，何种机制对特定结果具有最高解释相关性。\",\n \"text_sha256\": \"77f74cfde9c59c0b5ac6f410db6e5422ea673a5ac6efad12b976d100b2ffb18a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"区分上游背景、传导环节与直接作用项，用干预、时序和反事实证据检验结果末端的生成机制。\",\n \"problem\": \"复杂生成过程中，什么层级的机制对特定结果最有解释相关性。\",\n \"mechanism\": \"结果界定→近邻原因识别→机制推演→经验检验→因果更新\",\n \"conditions\": [\n \"因果结构具有足够可识别性，关键中介未被遗漏。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"存在共同原因、反馈回路或多重充分路径时，近端解释可能欠决定，也难直接外推至更远层级。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释结果在何种局部条件下被即时产生\"\n ],\n \"questions\": [\n \"更一般地，它处理因果解释中的层级选择问题：在复杂生成过程中，何种机制对特定结果具有最高解释相关性。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"近端因果机制\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-purpose-directed-action\",\n \"name\": \"目的导向的行动选择\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，目的导向的行动选择机制，其核心问题是在既定需求与约束下，从可能实现路径构成的假设空间中选择具有较高工具效能的方案。其运行链条表现为：需求识别→目标形式化→候选路径生成→约束筛选→方案推演→经验检验→结果更新。路径进入候选空间仅意味着满足基本可行性，其相对优越性仍依赖评价函数、资源约束、环境状态及对目标的表征方式；当目标含混、评价尺度冲突或信息不足时，方案选择将面临欠决定性、可识别性不足与外推失效等风险。因此，编程实践需要通过反馈不断修正目标、模型与搜索策略，形成“生成—选择—执行—检验—更新”的闭环。该框架与理性行动理论、决策理论、搜索与优化、工程设计及模型选择问题相联，其更一般的问题是：有限认知主体如何在开放的可能性空间中建立可辩护的选择准则，并使行动有效性与目标结构保持一致。\",\n \"text_sha256\": \"31a074c8b562f62f6527bda26073f006be041f9c69d95c290961340001250133\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在需求与约束下生成、筛选并检验候选行动路径，用反馈修正目标、模型与搜索策略。\",\n \"problem\": \"有限认知主体如何建立可辩护的选择准则，使行动有效性与目标结构一致。\",\n \"mechanism\": \"需求识别→目标形式化→候选路径生成→约束筛选→方案推演→经验检验→结果更新。\",\n \"conditions\": [\n \"路径进入候选空间需满足基本可行性；优越性依赖评价函数、资源约束、环境状态及目标表征。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标含混、评价尺度冲突或信息不足时，选择可能欠决定、欠识别或外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"经约束筛选、评价和经验检验的候选行动路径及后续更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架与理性行动理论、决策理论、搜索与优化、工程设计及模型选择问题相联，其更一般的问题是：有限认知主体如何在开放的可能性空间中建立可辩护的选择准则，并使行动有效性与目标结构保持一致。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"目的导向的行动选择\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-predictive-processing-update\",\n \"name\": \"预测加工与模型更新\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，基于预测加工与模型更新的认知生成框架，用于解释主体如何在不完备信息下形成并修正现实表征。其机制可概括为“经验→假设→选择→推演→检验→更新”：既有经验限定假设空间并形成归纳偏置，感知与行动提供新证据，系统依据预测误差调整内部生成模型。该过程依赖输入、反馈与证据判准具有相对稳定性；若这些条件被持续操控，则可能引发可识别性不足、证据欠决定及外推偏差。因而，认知塑形的分析应覆盖信息输入、反馈结构、证据权重与更新规则的闭环。该框架与预测编码、贝叶斯认知、主动推断及科学哲学中的理论负载问题相衔接。其核心问题是：对证据生成机制的控制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\",\n \"text_sha256\": \"03289192c126eb2b371a7a815ae751228257b23d34ac004c19c31ade87610e21\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在不完备信息下，以经验、假设与新证据形成现实表征，并用预测误差修正内部生成模型。\",\n \"problem\": \"控制证据生成机制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\",\n \"mechanism\": \"经验→假设→选择→推演→检验→更新；感知与行动提供证据，依据预测误差调整内部生成模型。\",\n \"conditions\": [\n \"输入、反馈与证据判准具有相对稳定性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"这些条件被持续操控时，可能引发可识别性不足、证据欠决定及外推偏差。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释主体如何在不完备信息下形成并修正现实表征\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：对证据生成机制的控制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"预测加工与模型更新\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-constrained-state-transformation\",\n \"name\": \"受约束的状态变换\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，可将跨学科的问题求解抽象为一种受约束的状态变换理论：给定对象的当前状态与目标状态，在规则、资源和风险构成的约束集内，搜索并选择具有较高效用的可行变换路径。其生成机制可表述为“状态表征→变换假设→组合搜索→模型选择→结果推演→经验检验→反馈更新”，其中评价函数决定路径优先级，反馈机制则持续修正假设空间与归纳偏置。该框架成立依赖于状态、变换与目标具有足够的可识别性；若因果结构欠决定、约束不可观测或环境发生分布漂移，外推与优化均可能失效。由此形成“理解—生成—选择—检验—更新”的方法闭环，并与控制论、运筹学、决策理论、科学方法论及人工智能中的规划问题相连接。其更一般的理论核心，是研究世界中哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，以及有限认知主体如何发现并改进这些转移路径。\",\n \"text_sha256\": \"4f25d260b533bbd958bd2a29b0115d735cf79cdabc2e8e22f57ff14153f0613a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在规则、资源与风险约束内搜索可行状态转移路径，以评价函数排序，并用经验反馈更新假设空间。\",\n \"problem\": \"哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，有限认知主体如何发现并改进这些路径。\",\n \"mechanism\": \"状态表征→变换假设→组合搜索→模型选择→结果推演→经验检验→反馈更新\",\n \"conditions\": [\n \"状态、变换与目标具有足够可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"因果结构欠决定、约束不可观测或环境分布漂移时，外推与优化可能失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"约束集内的可行变换路径及经检验、反馈更新的选择。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其更一般的理论核心，是研究世界中哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，以及有限认知主体如何发现并改进这些转移路径。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"受约束的状态变换\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-minimal-prior-agent-assisted-solving\",\n \"name\": \"最小先验条件下的代理增强型任务求解\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“最小先验条件下的代理增强型任务求解”：其目标是在陌生领域中，以明确的完成条件、约束与验收标准收缩假设空间，并借助高权限智能代理降低知识获取与执行成本。其运作链条为“任务定义→外部知识检索→能力复用→模型选择→关键假设PoC→实现→验证与确认→经验更新”，其中通过标准、基准、参考架构与成熟组件引入归纳偏置，再以需求覆盖、成熟度、成本、风险和集成难度进行多准则选择。该方法依赖外部知识源质量、工具可调用性、接口可集成性及关键假设的可识别性；在信息欠决定、外推失效或权限扩大时，可能放大系统性误差与操作风险。其闭环依靠Verification、Validation及选型、实验、Runbook与失败记录持续更新。该范式与系统工程、证据驱动决策、软件复用、贝叶斯式更新及人机协同相连，核心问题是：在有限认知与有限成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\",\n \"text_sha256\": \"0cdfa62012abcb3b56875094c294032b92b8f4e9482e77f8bccca44507a9de6e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在陌生领域固定完成条件、约束与验收标准，以外部知识、成熟能力、PoC与代理降低求解成本。\",\n \"problem\": \"有限认知与成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\",\n \"mechanism\": \"任务定义→外部知识检索→能力复用→模型选择→关键假设PoC→实现→验证与确认→经验更新\",\n \"conditions\": [\n \"外部知识源质量、工具可调用性、接口可集成性及关键假设的可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"信息欠决定、外推失效或权限扩大时，可能放大系统性误差与操作风险。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求覆盖下的任务求解方案、关键假设PoC、实现与验证确认；选型、实验、Runbook及失败记录用于更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该范式与系统工程、证据驱动决策、软件复用、贝叶斯式更新及人机协同相连，核心问题是：在有限认知与有限成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"最小先验条件下的代理增强型任务求解\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-projection-representation\",\n \"name\": \"Projection 表示转换\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，广义 Projection 可视为任务约束下的表示转换：将复杂对象映射到更可观察、可计算的表示空间，并尽量保留目标所需结构。其机制可概括为“对象→任务结构→表示选择→推演→检验→更新”：任务规定信息保留准则，表示决定哪些关系被显化、哪些运算被简化。该框架成立依赖于原对象具有可提取结构、映射保存任务相关信息、表示空间运算与原关系可靠对应，且信息损失与转换成本可控；否则可能产生结构失真、欠识别、过度压缩或外推失效。方法闭环包括表示构造、检验、误差诊断与更新，并与线性代数、信号处理、降维、表示学习和信息论相连。其核心问题是：如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间建立任务相关的最优权衡。\",\n \"text_sha256\": \"7ad6e7c29d231787585474c9bad2a64e85a3489c91a776880498a097c397c999\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在任务约束下选择更可观察、可计算的表示，保留任务相关信息和结构，并检验损失与转换成本。\",\n \"problem\": \"如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间形成任务相关权衡。\",\n \"mechanism\": \"对象→任务结构→表示选择→推演→检验→更新\",\n \"conditions\": [\n \"对象有可提取结构；映射保存任务相关信息；表示运算与原关系可靠对应；信息损失与转换成本可控。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则可能结构失真、欠识别、过度压缩或外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"尽量保留任务相关结构的可观察、可计算表示。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间建立任务相关的最优权衡。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"projection-表示转换\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-state-classification\",\n \"name\": \"状态分类工具\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，状态分类工具是一种将系统演化过程离散化为始态、暂态与终态的分析框架，用于刻画对象在时间序列中的结构位置及状态转移条件。其运作机制可概括为“状态识别→类型归属→转移推演→结果判定→经验检验→分类更新”：始态界定分析起点，暂态描述尚未稳定的中间过程，终态表示在既定规则下达到的稳定、吸收或判定状态。该方法依赖状态边界可定义、转移规则具有相对稳定性及观测信息足以支持状态识别；若存在路径依赖、状态重叠、不可观测变量或开放系统扰动，则可能产生可识别性不足与结果欠决定性。该框架与有限状态机、马尔可夫过程、动态系统及过程分析相连接，其核心问题是：如何以有限状态空间表征连续演化，并建立可检验、可更新且具外推能力的状态转移模型。\",\n \"text_sha256\": \"22960352424cb9e6eaf21f75b78332cfc0685c732dc6f175b579d5400f60773d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"将系统演化表示为始态、暂态与终态，分析时间序列位置、状态转移条件和结果判定。\",\n \"problem\": \"如何用有限状态空间表征连续演化，形成可检验、可更新且具外推能力的转移模型。\",\n \"mechanism\": \"状态识别→类型归属→转移推演→结果判定→经验检验→分类更新\",\n \"conditions\": [\n \"状态边界可定义，转移规则相对稳定，观测信息足以支持状态识别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"路径依赖、状态重叠、不可观测变量或开放系统扰动，可能导致欠识别与结果欠决定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"刻画对象在时间序列中的结构位置及状态转移条件\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架与有限状态机、马尔可夫过程、动态系统及过程分析相连接，其核心问题是：如何以有限状态空间表征连续演化，并建立可检验、可更新且具外推能力的状态转移模型。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"状态分类工具\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-top-down-system-design\",\n \"name\": \"自顶向下系统设计\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**自顶向下**的核心思路是：先明确系统整体要做什么，再逐层拆分成子系统、模块、类、函数，最后落实到具体代码实现。\\n\\n比如要开发一个在线购物系统，采用自顶向下的方法时，通常会先问：\\n\\n这个系统的总体目标是什么？\\n它需要支持哪些核心业务？\\n整体架构应该如何划分？\\n\\n然后再逐步拆解：\\n\\n在线购物系统\\n→ 用户模块、商品模块、购物车模块、订单模块、支付模块、物流模块\\n→ 订单模块\\n→ 创建订单、取消订单、查询订单、订单状态流转\\n→ 创建订单函数\\n→ 参数校验、库存检查、价格计算、订单保存、消息通知\\n\\n这种方法的优势是**全局结构清晰**。系统从一开始就有比较明确的架构边界，模块之间的关系也更容易统一规划。对于需求比较明确、规模较大的系统，例如银行核心系统、企业 ERP 系统、政务平台、基础设施平台等，自顶向下非常常见。\\n\\n它的缺点是，如果一开始对需求理解不准确，高层设计可能会出现偏差，后续细节实现时就会频繁返工。因此，自顶向下适合需求相对清楚、业务边界比较稳定的场景。\",\n \"text_sha256\": \"9fa4b5861d87e9d221244db001058a619151e8582388cf39eb2165a6dce2361c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收自顶向下的完整限定节，不收后面两种方法或综合选型。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从整体目标与核心业务开始，逐层拆成子系统、模块、类、函数与代码。\",\n \"problem\": \"如何在需求相对清楚的系统中先确定整体结构与边界。\",\n \"mechanism\": \"明确系统目标/核心业务/整体架构→拆子系统与模块→细化功能、类和函数→实现代码。\",\n \"conditions\": [\n \"需求相对清楚、业务边界比较稳定；原文举银行核心、ERP、政务与基础设施等大型系统。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"开始时理解需求不准确会使高层设计偏离，后续细节实现频繁返工。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"全局结构、架构边界与模块关系的规划，以及向具体代码的逐层落实。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"系统的总体目标是什么？\",\n \"需要支持哪些核心业务？\",\n \"整体架构应该如何划分？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-一自顶向下先看整体再拆细节\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bottom-up-system-building\",\n \"name\": \"自底向上系统构建\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**自底向上**的核心思路是：先从基础能力、底层组件、工具模块开始建设，再逐步组合成更大的功能和完整系统。\\n\\n比如还是开发在线购物系统，采用自底向上的方法时，可能会先实现：\\n\\n日志组件\\n配置管理组件\\n数据库访问组件\\n缓存组件\\n权限校验组件\\n消息队列封装\\n通用异常处理模块\\n支付 SDK 封装\\n\\n当这些基础组件逐渐稳定后，再用它们组合出商品服务、订单服务、支付服务等业务模块，最终形成完整系统。\\n\\n这种方法的优势是**复用性强、基础能力扎实**。团队可以不断沉淀通用模块，后续开发新功能时就不需要重复造轮子。对于已有技术平台、组件库、框架体系的团队来说，自底向上很自然。\\n\\n它也适合需求还在演化的项目。因为业务目标可能一开始并不完全清楚，但团队可以先建设确定性较高的底层能力，等需求逐渐明确后再组合成业务系统。\\n\\n它的风险是，如果只关注底层组件而缺乏整体目标，可能会出现“组件很多，但系统拼不起来”的问题。也就是说，自底向上容易造成局部能力很强，但整体架构不够统一。\",\n \"text_sha256\": \"80e8562bebf39d2f10874ad98440e739abab28ee7718311fcb335fe559826665\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收自底向上的完整限定节，组件示例不是唯一实现依赖。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先建设确定的基础能力与组件，再将稳定组件组合为业务功能和完整系统。\",\n \"problem\": \"如何利用既有技术平台或确定性较高的基础能力支撑演化中的业务。\",\n \"mechanism\": \"建设基础能力/组件/工具模块→组件逐渐稳定→组合业务模块→形成完整系统。\",\n \"conditions\": [\n \"适合已有技术平台、组件库或框架体系的团队，也适合业务需求仍在演化的项目。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只关注底层而缺乏整体目标，可能出现“组件很多，但系统拼不起来”，整体架构不统一。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可复用基础组件、由组件组合的业务模块与完整系统。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-二自底向上先做组件再组系统\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-divide-and-conquer\",\n \"name\": \"分而治之\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**分而治之**的核心思想是：面对复杂问题时，不直接一次性解决整体，而是把它拆成若干相对独立、规模更小的问题，分别解决后再组合起来。\\n\\n它更像是一种通用的问题处理原则，不只是软件工程中的系统构建方法，也广泛存在于算法设计、项目管理、组织协作中。\\n\\n比如开发一个推荐系统，可以把问题拆成：\\n\\n数据采集\\n用户画像\\n商品画像\\n召回算法\\n排序算法\\n特征工程\\n模型训练\\n在线推理\\n效果评估\\n\\n每个部分都可以由不同团队或不同模块独立推进，最后再集成为完整的推荐系统。\\n\\n分而治之的优点是**降低复杂度**。一个大问题往往难以直接理解和实现，但拆成多个小问题后，每个小问题的目标更清晰、测试更容易、维护成本也更低。\\n\\n不过，分而治之的关键在于“如何拆”。如果拆分边界不合理，就会导致模块之间耦合严重、接口混乱、集成困难。好的拆分应该尽量做到高内聚、低耦合：每个模块内部职责集中，模块之间通过清晰接口协作。\",\n \"text_sha256\": \"93a23c4213f381f7de16ad98ac7aeeb3aa58d6870a97aefca35fbfe04fc01b26\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收分而治之的完整限定节；不把任务拆分次序改成类型继承。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把复杂整体拆成相对独立的小问题，分别求解，再集成为完整结果。\",\n \"problem\": \"如何将难以理解、实现和测试的复杂问题分解为可管理单元。\",\n \"mechanism\": \"按问题边界拆分→分别解决子问题→通过清晰接口集成。\",\n \"conditions\": [\n \"拆分尽量高内聚、低耦合，模块职责集中，通过清晰接口协作。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"边界不合理会造成耦合严重、接口混乱与集成困难。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"更清晰、易测试与维护的子问题，以及集成后的完整系统。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"如何拆分问题边界？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-三分而治之把复杂问题拆成小问题\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-problem-definition-framework\",\n \"name\": \"问题界定与求解闭环（仓内体系版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"你这套框架可以搭成一个完整的问题求解系统：\\n\\n\\n#### 一、问题从哪里来？\\n\\n问题来自：\\n\\n目标状态 ≠ 当前状态\\n\\n只要“想要的结果”和“现实情况”之间存在差距，问题就出现了。\\n\\n例如：\\n\\n* 想学会英语，但现在听不懂\\n* 想提高业绩，但当前成交率低\\n* 想管理团队，但成员执行不稳定\\n* 想做出产品，但用户需求不清晰\\n\\n这些表面上是不同问题，本质都是状态差距。\\n\\n\\n#### 二、问题如何被定义？\\n\\n定义问题需要四件事：\\n\\n1. 目标：要达到什么？\\n2. 现状：现在是什么？\\n3. 差距：缺什么、卡在哪？\\n4. 标准：怎样算解决？\\n\\n如果这四件事不清楚，后面所有努力都可能是在“解错题”。\\n\\n\\n#### 三、问题如何被求解？\\n\\n求解问题的核心结构是：\\n\\n目标 × 约束 × 对象 → 路径\\n\\n也就是说，方案不是凭空来的，而是由这三个因素决定的。\\n\\n\\n##### 1. 目标决定方向\\n\\n目标不同，解法不同。\\n\\n例如：\\n\\n* 目标是“先能用”，就用最简单可行方案\\n* 目标是“做到最优”，就需要更复杂的比较和优化\\n* 目标是“短期见效”，就优先处理关键瓶颈\\n* 目标是“长期稳定”，就要建设系统和机制\\n\\n\\n##### 2. 约束决定边界\\n\\n约束告诉你什么不能忽略。\\n\\n常见约束包括：\\n\\n* 时间\\n* 资源\\n* 成本\\n* 风险\\n* 规则\\n* 能力上限\\n* 外部环境\\n\\n没有约束的方案，往往只是空想。\\n\\n\\n##### 3. 对象决定方法\\n\\n对象不同，处理方式不同。\\n\\n如果对象是信息，重点是筛选、辨别、整理。\\n如果对象是人，重点是动机、沟通、协作。\\n如果对象是系统，重点是结构、流程、反馈。\\n如果对象是资源，重点是配置、优先级、效率。\\n如果对象是环境，重点是适应、利用、改变条件。\\n\\n\\n#### 四、求解如何收敛？\\n\\n求解不是一次完成，而是靠反馈收敛：\\n\\n执行 → 结果 → 对比目标 → 发现偏差 → 修正路径 → 再执行\\n\\n这就是迭代。\\n\\n所以完整链条是：\\n\\n当前状态 → 目标状态 → 状态差距 → 问题定义 → 目标/约束/对象 → 求解路径 → 执行校正 → 结果验证 → 反馈迭代 → 目标达成\",\n \"text_sha256\": \"5f98b23774d0fd73e31f8db76ed410d74f062dde92ab7df18e7670ab1a05c7b2\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收“5.搭建体系”及其下位解释，排除新手提示词和后续应用案例；差距式是源文概念简记，不是通用数值减法。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用目标、现状、差距与标准界定问题，在目标/约束/对象下选择路径，再用反馈修正。\",\n \"problem\": \"如何避免解错问题，并让求解过程通过结果反馈趋近目标。\",\n \"mechanism\": \"定义目标/现状/差距/标准→按目标、约束和对象构造路径→执行→比较结果与目标→修正→再执行。\",\n \"conditions\": [\n \"问题定义的目标、现状、差距和标准须清楚；路径需考虑时间、资源、成本、风险、规则、能力上限与环境。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"四项定义不清，努力可能是在解错题；没有约束的方案往往只是空想。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"明确的问题定义、受约束的求解路径及经反馈修正的结果。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"要达到什么？\",\n \"现在是什么？\",\n \"缺什么、卡在哪？\",\n \"怎样算解决？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-problem-solving-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-problem-solving-5-搭建体系\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-methodology-delivery-loop\",\n \"name\": \"方法论工具箱总体作业流\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"建议默认流程：\\n\\n1. **现象卡片**（现象/意图/情境/边界）→ 清零脑补\\n2. **规格化**（类型+schema+错误语义+不变式）→ 可机器检查\\n3. **检查器**（单测+性质测试+lint+类型检查+关键断言）→ 可证伪\\n4. **最小实现**（main path）→ 快速跑通\\n5. **反例驱动**（Hypothesis/边界/差分/基准）→ 找到失败模式\\n6. **收敛重构**（删复杂度、固化概念、稳定接口、补文档）→ 可维护\",\n \"text_sha256\": \"6f224bc1df90eee7f2d857e492b3465a1d04801e579b7f8f20e592758c1ca5c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收六步总体作业流，不合并下方23个独立方法或工具配置。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用现象卡片、规格、检查器、最小实现、反例与收敛重构组织工程交付。\",\n \"problem\": \"如何将探索组织为可检查、可证伪和可维护的工程产出。\",\n \"mechanism\": \"现象卡片→规格化→检查器→最小实现→反例驱动→收敛重构。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现象/意图/情境/边界卡片、规格与检查器、最小实现、失败模式及维护后的稳定版本。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-总体作业流\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-cybernetic-feedback-method\",\n \"name\": \"控制论与科学方法论（仓内工程解释版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"控制论视角下，工程实践不是一次性生成，而是通过信息、反馈和约束持续收缩可能性空间。\\n\\n核心要点：\\n\\n1. 控制的逻辑起点是被控对象存在多种可能状态；控制的本质是通过选择手段，让可能性空间朝目标状态收缩。\\n2. 改造世界的实践，本质是在多维可能性空间中选择物质、条件和时机，最终把低概率组合实现为确定结果。\\n3. 控制能力可以理解为控制前后可能性空间大小之比；任何工具或方法都有能力上限。\\n4. 负反馈通过比较现状与目标的差距并采取行动缩小差距，把有限的单次控制能力累积放大。\\n5. 正反馈会自我增强，使状态持续偏离初始平衡点，可能导致增长、演化、崩溃或恶性循环。\\n6. 信息是对系统不确定性的减少；控制要实现，必须先获得足够信息。\\n7. 控制与信息是一体两面：信息改变认知状态，控制改变现实状态。\\n8. 组织是一种结构状态，组织化程度越高，结构中包含的信息量越高。\\n9. 复杂系统的因果关系常常是概率因果、反馈环和因果网络，而不是单一线性链条。\\n10. 有效分析必须建立“相对孤立系统”，把无限问题切成有限问题。\\n11. 拥有内部反馈回路的系统会趋向稳态结构，用动态平衡抵御外部随机干扰。\\n12. 系统演化通常是旧稳态被破坏，经过不稳定过渡，落入新稳态。\\n13. 自组织系统会在没有外部指令时，由内部相互作用从无序涌现出宏观有序。\\n14. 质变可以是渐变，也可以是飞跃；关键不在变化速度，而在中间状态是否稳定。\\n15. 黑箱认识依赖输入控制与输出观察，理论就是对黑箱内部结构的模型。\\n16. 认识过程是“实践 -> 理论 -> 实践”的负反馈循环，用模型预测与现实输出的差异修正模型。\\n17. 认识反馈能否收敛，取决于理论是否可证伪、反馈速度是否足够快、反馈幅度是否不过度、实践结果是否能可靠判别理论真伪。\\n18. 科学规律的本质是变量之间的约束关系；掌握规律，就是把不可控随机变量转成可预测、可控制的确定结果。\\n\\n用于 AI 编程时，这套方法可以压缩成一句话：\\n\\n> 先把目标写成可检验状态，再用测试、日志、反馈、约束和迭代，把模型输出从可能性空间中逐步收缩到可验收结果。\",\n \"text_sha256\": \"b6800e058614a22a18c93159c4b5c6a23a65169cdbac638bdb3a489eb1ce65c4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"保留该节18项源文主张及AI编程结语；不是控制论全部历史理论或普适收敛定理，不把空间比值直接当工程指标。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"以信息、约束和反馈在可能性空间中选择行动，用模型预测与现实输出的差异修正模型。\",\n \"problem\": \"如何用可检验目标与反馈把一次性生成改成持续求解和工程验收。\",\n \"mechanism\": \"源文以“实践→理论→实践”描述负反馈：比较模型预测与现实输出修正模型，并限定相对孤立系统；AI编程用测试、日志、反馈、约束与迭代检验。\",\n \"conditions\": [\n \"获得足够信息并建立有限问题边界；源文认为认识反馈的收敛取决于可证伪性、反馈速度/幅度及结果的可靠判别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"工具与方法有能力上限；正反馈可能形成增长、崩溃或恶性循环；复杂因果可能是概率关系、反馈环或网络。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可检验目标状态、模型修订与可验收结果。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-控制论与科学方法论\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-recursive-generator-optimization\",\n \"name\": \"递归生成器自优化（仓内形式模型）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"> 递归自优化生成系统的形式化模型。\\n\\n\\n### 摘要\\n\\n本文研究一类递归自优化生成系统。它们的目标不是直接生成最优输出，而是通过迭代式自我修改，构建一种稳定的生成能力。系统先生成产物，再根据理想化目标优化这些产物，并使用优化后的产物更新自身的生成机制。本文把这一过程形式化为生成器空间上的自映射，识别其不动点结构，并用代数与 λ 演算表达这种自指动力学。分析表明，这类系统天然体现了一种由不动点语义支配的自举式元生成过程。\\n\\n---\\n\\n\\n### 1. 引言\\n\\n自动化提示词工程、元学习和自改进 AI 系统的近期进展表明，系统关注点正在从优化单个输出，转向优化产生输出的机制。在这类系统中，计算对象不再是一个解，而是一个**解的生成器**。\\n\\n本文形式化描述一种递归自优化框架：生成器产生产物，优化算子根据理想化目标改进产物，元生成器再使用优化结果更新生成器自身。重复执行这一闭环，会得到一个生成器序列；该序列可能收敛到一种稳定且自洽的生成能力。\\n\\n本文的贡献是给出一个紧凑的形式模型，用来捕捉这种行为，并说明该系统可以自然地用不动点与自指计算来解释。\\n\\n---\\n\\n\\n### 2. 形式模型\\n\\n令 \\\\(\\\\mathcal{I}\\\\) 表示意图空间，\\\\(\\\\mathcal{P}\\\\) 表示提示词、程序或技能的空间。定义生成器空间：\\n\\n$$\\n\\\\mathcal{G} \\\\subseteq \\\\mathcal{P}^{\\\\mathcal{I}},\\n$$\\n\\n其中每个生成器 \\\\(G \\\\in \\\\mathcal{G}\\\\) 都是一个函数：\\n\\n$$\\nG : \\\\mathcal{I} \\\\to \\\\mathcal{P}.\\n$$\\n\\n令 \\\\(\\\\Omega\\\\) 表示理想目标或评估准则的抽象表示。定义：\\n\\n$$\\nO : \\\\mathcal{P} \\\\times \\\\Omega \\\\to \\\\mathcal{P},\\n$$\\n\\n作为优化算子；再定义：\\n\\n$$\\nM : \\\\mathcal{G} \\\\times \\\\mathcal{P} \\\\to \\\\mathcal{G},\\n$$\\n\\n作为元生成算子，用优化后的产物更新生成器。\\n\\n给定初始意图 \\\\(I \\\\in \\\\mathcal{I}\\\\)，系统按以下方式演化：\\n\\n$$\\nP = G(I),\\n$$\\n\\n$$\\nP^{*} = O(P, \\\\Omega),\\n$$\\n\\n$$\\nG' = M(G, P^{*}).\\n$$\\n\\n---\\n\\n\\n### 3. 递归更新算子\\n\\n上述过程在生成器空间上诱导出一个自映射：\\n\\n$$\\n\\\\Phi : \\\\mathcal{G} \\\\to \\\\mathcal{G},\\n$$\\n\\n定义为：\\n\\n$$\\n\\\\Phi(G) = M\\\\big(G, O(G(I), \\\\Omega)\\\\big).\\n$$\\n\\n对 \\\\(\\\\Phi\\\\) 进行迭代，会得到序列 \\\\(\\\\{G_n\\\\}_{n \\\\ge 0}\\\\)，满足：\\n\\n$$\\nG_{n+1} = \\\\Phi(G_n).\\n$$\\n\\n系统的目标不是某个具体的 \\\\(P^{*}\\\\)，而是生成器序列 \\\\(\\\\{G_n\\\\}\\\\) 的收敛行为。\\n\\n---\\n\\n\\n### 4. 不动点语义\\n\\n**稳定生成能力**可以定义为 \\\\(\\\\Phi\\\\) 的一个不动点：\\n\\n$$\\nG^{*} \\\\in \\\\mathcal{G}, \\\\quad \\\\Phi(G^{*}) = G^{*}.\\n$$\\n\\n这样的生成器在“生成 -> 优化 -> 更新”的自身闭环下保持不变。当 \\\\(\\\\Phi\\\\) 满足适当的连续性或压缩性条件时，\\\\(G^{*}\\\\) 可以通过迭代极限获得：\\n\\n$$\\nG^{*} = \\\\lim_{n \\\\to \\\\infty} \\\\Phi^{n}(G_0).\\n$$\\n\\n这个不动点表示一个自洽的生成器：它的输出已经编码了自身改进所需的准则。\\n\\n---\\n\\n\\n### 5. 代数与 λ 演算表示\\n\\n这个递归结构可以用无类型 λ 演算表达。令 \\\\(I\\\\) 与 \\\\(\\\\Omega\\\\) 为常量项，令 \\\\(G\\\\)、\\\\(O\\\\)、\\\\(M\\\\) 为 λ 项。定义单步更新泛函：\\n\\n$$\\n\\\\text{STEP} \\\\equiv \\\\lambda G.\\\\ (M\\\\ G)\\\\big((O\\\\ (G\\\\ I))\\\\ \\\\Omega\\\\big).\\n$$\\n\\n引入不动点组合子：\\n\\n$$\\nY \\\\equiv \\\\lambda f.(\\\\lambda x.f(x\\\\ x))(\\\\lambda x.f(x\\\\ x)).\\n$$\\n\\n稳定生成器可以表示为：\\n\\n$$\\nG^{*} \\\\equiv Y\\\\ \\\\text{STEP},\\n$$\\n\\n并满足：\\n\\n$$\\nG^{*} = \\\\text{STEP}\\\\ G^{*}.\\n$$\\n\\n这个表示明确揭示了系统的自指性质：生成器被定义为一个泛函的不动点，而这个泛函会使用生成器自身的输出来变换生成器。\\n\\n---\\n\\n\\n### 6. 讨论\\n\\n上述形式化说明，递归自优化天然导向不动点结构，而不是终端输出。生成器既是计算主体，也是计算对象；改进发生在生成器空间中的收敛过程里，而不是单个输出空间中的一次性优化里。\\n\\n这类系统与关于自指、递归和自举计算的经典结果一致，并为自改进 AI 架构与自动化元提示词系统提供了一种原则性基础。\\n\\n---\\n\\n\\n### 7. 结论\\n\\n本文提出了递归自优化生成系统的形式模型，并通过自映射、不动点和 λ 演算递归刻画其行为。分析表明，稳定的生成能力对应于元生成算子的不动点，这为自改进生成机制提供了一个简洁的理论基础。\\n\\n---\\n\\n\\n### 附录：高层次概念释义\\n\\n这篇论文的核心思想，可以通俗理解为一个能够**自我完善**的 AI 系统。其递归本质可以拆成以下步骤。\\n\\n\\n#### 1. 定义核心角色\\n\\n- **α-提示词（生成器）**：一个“母体”提示词，唯一职责是**生成**其他提示词或技能。\\n- **Ω-提示词（优化器）**：另一个“母体”提示词，唯一职责是**优化**其他提示词或技能。\\n\\n\\n#### 2. 描述递归生命周期\\n\\n1. **创生（Bootstrap）**\\n 用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 `v1`。\\n\\n2. **自省与进化（Self-Correction & Evolution）**\\n 用 `Ω-提示词 v1` 去**优化** `α-提示词 v1`，得到更强的 `α-提示词 v2`。\\n\\n3. **创造（Generation）**\\n 用**进化后的** `α-提示词 v2` 生成所需的目标提示词和技能。\\n\\n4. **循环与飞跃（Recursive Loop）**\\n 将新生成的、更强大的产物，甚至包括新版本的 `Ω-提示词`，反馈给系统，再次用于优化 `α-提示词`，从而启动下一轮进化。\\n\\n\\n#### 3. 终极目标\\n\\n通过这个持续运行的**递归优化循环**，系统在每次迭代中都完成一次**自我超越**，不断逼近我们设定的**理想状态**。\",\n \"text_sha256\": \"df3ed67eccc4c7550ab8f0ba42472f6147300f2ffd569b14695480cee121f990\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"完整保留该文及附录；形式模型和源文“更强/收敛”主张不等于实测改进，不替代BFO主树，不从连续性单独推导一般收敛保证。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"生成器先产生产物，优化器改进产物，元生成器再据此更新生成机制；讨论生成器序列的不动点。\",\n \"problem\": \"如何把单个输出的优化转向生成机制自身的迭代更新。\",\n \"mechanism\": \"P=G(I)→P*=O(P,Ω)→G′=M(G,P*)；反复迭代生成器空间上的自映射Φ。\",\n \"conditions\": [\n \"源文只在满足适当连续性或压缩性条件时讨论以迭代极限获得不动点。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"源文称生成器序列“可能收敛”，形式表示和自指结构本身不是实际改进或工程收敛的证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"源文目标是稳定生成能力，而非仅一个具体优化输出。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-recursive-self-optimizing-system-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-recursive-self-optimizing-system\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-specification-before-implementation\",\n \"name\": \"规约先于实现\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"状态时间与责任追踪\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"- 程序不是空间结构，而是时间上的结构\\n- 每段逻辑都是随时间展开的事件\\n- 设计要回答三个问题：\\n 1. 状态由谁持有？\\n 2. 状态何时变化？\\n 3. 谁触发变化？\",\n \"text_sha256\": \"9dc904132dbd34cd63d4672ab5682fa5e6400d345f4d51dc510aa3852a89f84c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收“10.时间视角”及三个设计问题；这是源文工程认知工具，不改变BFO中实体/过程/状态的定义。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从时间展开角度检查状态由谁持有、何时变化、由谁触发。\",\n \"problem\": \"设计中如何明确状态持有者、变化时机与触发者。\",\n \"mechanism\": \"依次询问状态归属、变化时间和触发来源。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"状态由谁持有？\",\n \"状态何时变化？\",\n \"谁触发变化？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"依赖表达优先显式和透明，警惕隐藏依赖。\",\n \"problem\": \"如何取舍依赖关系的表达方式。\",\n \"mechanism\": \"显式优于隐式，透明优于优雅。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"原文警示隐式依赖是腐败的起点；未给普适证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-programming-dao-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-programming-dao-隐藏的依赖最危险\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-invariant-constraints\",\n \"name\": \"不变式与明确约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"- 不变式是程序的物理法则\\n- 明确约束 = 创造秩序\",\n \"text_sha256\": 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\"problem\": \"如何对现实交付折衷及后续偿还负责。\",\n \"mechanism\": \"显式记录并评估技术债，说明借了多少、利息是什么、什么时候还。\",\n \"conditions\": [\n \"为了赶进度牺牲质量有时是现实选择。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只有“以后再重构”的承诺通常不会落实。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-software-engineering-truths-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-software-engineering-truths-14-技术债不是罪假装没有技术债才是罪\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-performance-by-measurement\",\n \"name\": \"性能定位以测量为准\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"过早优化是万恶之源。\\n\\n先让它跑起来，再让它正确，最后才是让它快。\\n\\n大多数性能问题不是靠猜出来的，而是靠监控、profiling、压测和真实数据定位出来的。\",\n \"text_sha256\": 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\"philosophy-software-engineering-truths-18-稳定不是没有故障而是故障可控\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"name\": \"文档记录设计理由\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"文档不是为了证明你写过什么，而是为了让别人少猜。\\n\\n尤其是记录“为什么这么做”的文档，通常比解释“代码做了什么”更有价值。\\n\\n代码能说明系统当前怎么运行，但文档能解释当时为什么做出这个选择。\",\n \"text_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"文档不是装饰，尤其应解释当时为什么这样选择。\",\n \"problem\": \"怎样减少他人对设计背景的猜测。\",\n \"mechanism\": \"文档解释选择理由，代码说明系统当前怎样运行，二者承担不同说明功能。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": 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时间桶聚合并存的数据服务。\\n- 需要长期运行、补数、巡检、血缘、质量治理的数据服务。\\n\\n\\n##### 不适合直接照抄\\n\\n- 纯 API 网关。\\n- 纯 Web 应用。\\n- 纯交易执行服务。\\n- 一次性脚本工具。\\n- 不产出稳定 dataset 的临时任务。\\n\\n\\n##### 核心原则\\n\\n1. Dataset First：顶层先按 dataset 划分，而不是按 `collector/parser/writer/task` 划分。\\n2. Contract First：先定义目标落表、字段语义、主键、时间列、分区策略和刷新粒度。\\n3. Layered Modeling：原子层、聚合层、事件流、时间桶、运行状态分开建模。\\n4. Shared Control Plane：`config.py`、`registry.py`、`service_entry.py`、`runtime/*` 统一收口。\\n5. 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\"reference-engineering-practice-7-dataset-first-数据服务结构\",\n \"selection\": \"markdown-prefix\",\n \"stop_before\": \"\"\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"name\": \"新建数据服务作业流\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1. 先定 dataset 清单：哪些 active、哪些 backfill_only、哪些 reserved。\\n2. 先写 contract：字段、主键、时间列、分区策略、资源 ID、schema version。\\n3. 再建 registry、config、service_entry、runtime。\\n4. 逐个实现 dataset：`contract -> writer -> collect -> backfill -> validate -> repair`。\\n5. 最后补 README、AGENTS、verify/CI、资源目录、血缘映射、smoke。\",\n \"text_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先定数据集清单与契约，再建控制面，逐个实现数据集，最后补文档、验证和血缘。\",\n \"problem\": \"怎样新建数据服务。\",\n \"mechanism\": \"清单 -> contract -> registry/config/service_entry/runtime -> contract、writer、collect、backfill、validate、repair -> README、AGENTS、verify/CI、资源目录、血缘、smoke。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-dataset-first-data-service-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-新建数据服务流程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"name\": \"外部源码数据集化接入\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1. 先盘点外部源码实际产出的数据对象，不先搬代码。\\n2. 把原项目脚本反向映射为 dataset。\\n3. 将 API client、auth、rate limiter、storage client、retry/backoff 抽到 `common/`、`runtime/` 或 `writers/`。\\n4. 将 legacy 壳显式隔离，只允许兼容转发，不允许承载新逻辑。\",\n \"text_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先按真实数据对象反向整理外部脚本，再抽出公共能力并隔离 legacy。\",\n \"problem\": \"怎样把外部源码接入数据服务结构。\",\n \"mechanism\": \"盘点实际数据对象，不先搬代码；脚本映射为 dataset；client/auth/限流/storage/retry-backoff 抽至公共层、runtime 或 writer；legacy 只做兼容转发。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"legacy 壳不能承载新逻辑，只允许兼容转发。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-dataset-first-data-service-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-外部源码接入流程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"name\": \"变量名索引维护\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"\\n#### 1.1 新建“变量名大全文件”\\n\\n建立一个统一的变量索引文件，用于 AI 以及团队整体维护。\\n\\n\\n##### 文件内容包括（格式示例）：\\n\\n| 变量名 | 变量注释（描述） | 出现位置（文件路径） | 出现频率（统计） |\\n| -------- | -------- | -------------------- | -------- |\\n| user_age | 用户年龄 | /src/user/profile.js | 12 |\\n\\n\\n##### 目的\\n\\n* 统一变量命名\\n* 方便全局搜索\\n* AI 或人工可统一管理、重构\\n* 降低命名冲突和语义不清晰带来的风险\",\n \"text_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"建立统一变量索引，列出名称、说明、位置和出现频率供团队与 AI 维护。\",\n \"problem\": \"变量命名如何统一登记和维护。\",\n \"mechanism\": \"创建变量名大全文件，按变量名、描述、文件路径和出现频率组织条目。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"统一命名、方便全局搜索与统一管理/重构，降低命名冲突和语义不清风险。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-1-变量名维护方案\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"name\": \"输入输出与状态变换分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"系统行为应明确划分：\\n\\n| 概念 | 说明 |\\n| ------ | -------------- |\\n| 消费端 | 接收外部数据或依赖输入的地方 |\\n| 生产端 | 生成数据、输出结果的地方 |\\n| 状态（变量） | 存储当前系统信息的变量 |\\n| 变换（函数） | 处理状态、改变数据的逻辑 |\\n\\n明确区分 **输入 → 处理 → 输出**，并独立管理每个环节。\",\n \"text_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"区分消费端、生产端、状态和变换，独立管理输入处理输出环节。\",\n \"problem\": \"系统行为怎样按输入、输出、状态和处理逻辑划分。\",\n \"mechanism\": \"消费端接收外部数据，生产端生成结果，状态存储系统信息，变换处理状态；输入、处理、输出独立管理。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-33-消费端-生产端-状态变量-变换函数\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"name\": \"共享资源与并发安全约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"* 清晰区分共享资源\\n* 避免数据竞争\\n* 必要时加锁或使用线程安全结构\\n* 区分“并发处理”和“异步处理”的差异\",\n \"text_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"并发设计应识别共享资源、避免竞争、必要时使用同步，并区分并发与异步。\",\n \"problem\": \"共享资源怎样避免数据竞争。\",\n \"mechanism\": \"清晰区分共享资源，必要时加锁或使用线程安全结构，区分并发处理与异步处理。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"避免数据竞争。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-34-并发concurrency\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n \"name\": \"DRY 逻辑复用准则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"用函数、类、模块复用逻辑，不要复制粘贴。\",\n \"text_sha256\": \"11cd67ed2c3cb02be26a68472a22711530f4a9900aa6dfb84024df080fb2bf1f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用函数、类、模块复用逻辑，而不是复制粘贴。\",\n \"problem\": \"重复逻辑怎样取舍。\",\n \"mechanism\": \"使用函数、类、模块复用逻辑。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-54-dry-原则不要重复\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-scale-complexity-constraints\",\n \"name\": \"输入规模与复杂度约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"```text\\n禁止不知道输入规模就选择算法\\n禁止不估算最坏情况复杂度\\n禁止只看一层循环而忽略循环内部函数的复杂度\\n禁止忽略 in、index、count、remove 在 list 上是线性复杂度\\n禁止忽略切片会复制数据\\n禁止忽略 sorted 是 O(n log n)\\n禁止忽略 dict / set 平均 O(1) 但最坏情况和内存成本仍需考虑\\n禁止忽略递归深度和重复子问题\\n禁止把两层循环一概视为不可接受，而不分析 n 的实际大小\\n禁止把单层循环一概视为高性能，而不分析循环体成本\\n禁止把 O(n) 算法写成多次 O(n) 串联却不评估常数和内存\\n禁止在性能关键路径里嵌套调用隐藏全表扫描的 helper 函数\\n禁止封装 helper 后忘记其内部复杂度\\n```\",\n \"text_sha256\": \"908cc7665d599efa46196df220fdf07a9b68a2d73bc400739c02c7dfb56458e7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"选择算法前检查输入规模、最坏复杂度、容器操作、复制及被调用函数成本。\",\n \"problem\": \"怎样避免只看循环表面而误判复杂度。\",\n \"mechanism\": \"要求考虑输入规模、循环体/helper 成本、list 线性操作、切片复制、排序、dict/set 最坏成本、递归重复子问题，以及常数和内存。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"两层循环不必然不可接受，单层循环不必然高性能。\",\n \"dict/set 的平均 O(1) 不免除最坏情况和内存成本审查。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-quality-gates-and-pitfalls-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-三新手常见复杂度误区\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-cache-lifecycle-isolation\",\n \"name\": \"缓存生命周期与隔离约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"```text\\n禁止无脑给函数加 lru_cache\\n禁止缓存带副作用函数\\n禁止缓存依赖外部状态但 key 不包含外部状态版本的信息\\n禁止缓存会频繁变化的数据\\n禁止缓存大型返回值却不限制 maxsize\\n禁止缓存用户级敏感数据却不做隔离\\n禁止用全局 dict 当永久缓存\\n禁止没有缓存失效策略\\n禁止没有缓存命中率观测\\n禁止缓存 key 设计过细导致几乎不命中\\n禁止缓存 key 设计过粗导致返回错误结果\\n禁止在多进程环境误以为本地缓存共享\\n禁止在分布式环境误以为单机缓存全局一致\\n禁止为了避免计算而引入更高的内存和一致性成本\\n```\",\n \"text_sha256\": \"3ca37523c3c65d4ed5db914528885cb9224ede6067c91e3a6e857585ebf28005\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"缓存必须审查对象、状态版本、容量、隔离、失效和观测，不假定本地缓存自动共享或全局一致。\",\n \"problem\": \"怎样避免缓存的正确性、隔离和成本误用。\",\n \"mechanism\": \"约束副作用与外部状态缓存，要求合理 key、容量上限、敏感数据隔离、失效策略及命中率观测；核对多进程和分布式语义。\",\n \"conditions\": [\n \"原文针对带外部状态、用户级敏感数据、大型返回值及多进程/分布式缓存场景提出相应约束。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"不应缓存带副作用函数或会频繁变化的数据。\",\n \"单机或本地缓存不自动全局一致或进程共享。\",\n \"避免计算不能以更高的内存和一致性成本为代价。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-quality-gates-and-pitfalls-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-六缓存误用\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a001-8e7d97a738\",\n \"name\": \"1.1 编程没有银弹\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.1 编程没有银弹 — 软件的本质困难无法被单一技术消除，复杂性只能被持续控制\\n材料列出软件本质困难：复杂性、协同性/一致性约束、可变性、不可见性。自动化和工具主要压低偶发困难；对本质困难只能持续理解、分解和管理。适用判断：面对“某项新技术能一劳永逸解决软件问题”的承诺时行动：区分本质复杂性与偶发复杂性，优先减少和管理复杂性理由：复杂性、协调变化与不可见结构会长期存在\",\n \"text_sha256\": \"8ea92de1f45695594386525a81e037ba94c689f1c204c5c640acc05114ad2556\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A001；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第13节《1.1 编程没有银弹》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-595df9a96c2c75c87d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软件的本质困难无法被单一技术消除，复杂性只能被持续控制\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：面对“某项新技术能一劳永逸解决软件问题”的承诺时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A001\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a002-4d2dd6d6ba\",\n \"name\": \"1.2 代码即设计文档\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.2 代码即设计文档 — 代码本身承担核心设计文档的角色，编程活动本质上包含设计\\n适用判断：需要理解、维护或交接系统设计时行动：让代码清楚表达设计，并用辅助文档记录动机、构建测试和架构线索理由：可执行代码最接近真实设计，脱离代码的文档容易失真\",\n \"text_sha256\": \"c1f5f6173f7302613d4ddff34dd22c3e305484c92eacf095b782a2961f2076da\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A002；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第14节《1.2 代码即设计文档》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-edf87f22adcff7d539\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码本身承担核心设计文档的角色，编程活动本质上包含设计\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需要理解、维护或交接系统设计时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A002\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a003-a0e3ed09b3\",\n \"name\": \"1.3 代码必然被修改\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.3 代码必然被修改 — 代码必然持续变化，因此可读性和可修改性是长期质量基础\\n适用判断：设计可能被修复、扩展或适配的代码时行动：把“以后能安全修改”作为结构和命名的重要判断标准理由：修改是常态，难改的代码会放大维护成本与风险\",\n \"text_sha256\": \"807b8ef9fa44d44dabc94a7ce8118ad400082d715adc98f2d5a39b46057ca769\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A003；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第15节《1.3 代码必然被修改》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6edcd5ed35d0e36597\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码必然持续变化，因此可读性和可修改性是长期质量基础\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：设计可能被修复、扩展或适配的代码时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a006-d4698f839b\",\n \"name\": \"2.3 YAGNI\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.3 YAGNI — YAGNI要求只为当前已知需求写最低限度的代码\\n适用判断：想以“以后可能用到”为理由预先设计功能时行动：推迟未被当前需求证明的功能与抽象，等真正需要时再实现理由：未来难以准确预测，预写代码会增加当前复杂度和维护负担\",\n \"text_sha256\": \"809beb9b89b3836f9b25f8a7ff20160aabeb6409c899d041371fae9301e2d3a4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A006；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第19节《2.3 YAGNI》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": 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[],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.4 PIE — PIE要求代码直接表达程序员的意图，阅读者应能从结构和命名看出目的\\n适用判断：代码实现正确却难以理解其意图时行动：优先可读命名、结构和“为什么”的说明，让代码服务于人类阅读理由：代码主要由人维护，清楚表达意图能降低理解与修改成本\",\n \"text_sha256\": \"f98d1447846f35d3399f2813817ab2426bb282d81871532389bf84b8c16f397e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A007；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第20节《2.4 PIE》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.5 SLAP — SLAP要求同一段代码保持统一抽象层次，用分层组合隐藏低层细节\\n适用判断：函数或模块同时夹杂业务步骤与实现细节时行动：把低层细节下沉到独立函数，让高层代码只描述同一层级的步骤理由：混杂抽象层次会打断阅读者的思维并提高认知负担\",\n \"text_sha256\": \"c20bcd95f5bdd7683738ced48e441f0ecd11d63247c970516e7a108d958ce237\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A008；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第21节《2.5 SLAP》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.6 OCP — OCP要求在预期变化点用稳定接口隔离变化，使新增行为尽量不改旧代码\\n“开放”指可新增行为；“关闭”指已有代码尽量不因扩展而修改。书中提醒不要为了假想变化过度抽象；先观察真正变化，再保护稳定的变化点。适用判断：变化模式已经出现且扩展会频繁发生时行动：围绕变化点建立接口或抽象，通过新增实现扩展行为理由：减少对已验证代码的改动可以降低连锁影响和回归风险\",\n \"text_sha256\": \"27cc0e082d52df039b2722143fd6c9ad3a6b331972e43c62128981ec7fc65902\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A009；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第22节《2.6 OCP》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.7 名字很重要 — 命名是代码的用户界面，名称要准确、可搜索并能表达目的和副作用\\n适用判断：变量、函数或模块需要被他人理解和检索时行动：先想清用途再命名，选信息量高、无歧义、可发音和可搜索的名字理由：好名称减少脑内映射，让阅读者更快形成正确模型\",\n \"text_sha256\": \"0977ecb3fedd6c71cb77a21fb79ebb0948f28fc7fef0e90a652190131d1cb9c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A010；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第23节《2.7 名字很重要》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/6\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 23, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 20}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.1 编程理论 — 编程理论用“交流、简洁、灵活性”三种思想指导技术选择，并以六个原则连接到代码\\n三项核心思想：交流、简洁、灵活性。六个桥梁原则：效应局部化、重复最少化、逻辑与数据一体化、对称性、声明式表达、变动率。思想之间可能互补也可能冲突，优秀方案来自对视点的平衡。适用判断：面对多种技术与实现方式需要取舍时行动：以三种思想为判断基准，再用局部化、少重复、逻辑数据一体、对称、声明式和变动率检查方案理由：技术只有与目的和问题语境匹配时才有价值\",\n \"text_sha256\": \"b630456db7a3a9e82984da857374fb3875b3124167d40843770f00c312cfaf19\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A011；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第25节《3.1 编程理论》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d14fd7b093cd8dd9a6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"编程理论用“交流、简洁、灵活性”三种思想指导技术选择，并以六个原则连接到代码\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：面对多种技术与实现方式需要取舍时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A011\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a012-b7f6799a7b\",\n \"name\": \"3.2 交流\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.2 交流 — 交流要求把代码视为程序员之间持续传递意图的信息媒介\\n适用判断：编写需要被未来自己或他人阅读的代码时行动：从阅读者视角组织代码，使结构、名称和约定清楚传达意图理由：维护成本很大部分来自理解与沟通\",\n \"text_sha256\": \"c28183743a44902e3c51d1fd8eee11c474491b93fe12a7856061735b068fc556\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A012；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第26节《3.2 交流》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-3331a39a586a71f63e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"交流要求把代码视为程序员之间持续传递意图的信息媒介\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：编写需要被未来自己或他人阅读的代码时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A012\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a013-66bb26dda3\",\n \"name\": \"3.3 简洁\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.3 简洁 — 简洁强调减少偶发复杂性，但不能以牺牲可交流性为代价追求极端短小\\n适用判断：实现方式越来越复杂或技巧化时行动：删除不必要结构，选择更直接、容易说明的方案理由：复杂度越高，理解、修改和故障排查成本越高\",\n \"text_sha256\": \"2c5b6dc9b198badb662e3eda07e669c4dc8d3b2306d12e09f850b3dc5236125b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A013；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第27节《3.3 简洁》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-c4fd8a656b3fe52b92\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"简洁强调减少偶发复杂性，但不能以牺牲可交流性为代价追求极端短小\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：实现方式越来越复杂或技巧化时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A013\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a014-0404d27bb5\",\n \"name\": \"3.4 灵活性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.4 灵活性 — 灵活性让代码能适应变化，同时过度灵活本身也会制造复杂性\\n适用判断：需求存在变化可能且需要选择抽象程度时行动：先保持简单和可测试，只在变化证据充分时引入灵活结构理由：未被需要的灵活机制会增加理解与维护负担\",\n \"text_sha256\": \"20ebbdcea21ac424a69139580998cf924ac8faf8932ddcb1aa09676e84281bf4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A014；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第28节《3.4 灵活性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-3448456cc5072526a4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"灵活性让代码能适应变化，同时过度灵活本身也会制造复杂性\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需求存在变化可能且需要选择抽象程度时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A015；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第29节《3.5 效应局部化》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-c5dc7080100f6f1862\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"效应局部化要求相关行为和数据靠近，让修改影响尽量停留在小范围\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一次修改容易波及许多模块时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.9 声明式表 — 声明式表达优先说明“想要什么”和约束，把步骤细节交给更低层实现\\n适用判断：大量命令式步骤掩盖真正目标时行动：用表、规则、配置或声明性接口表达意图和约束理由：目标直接可见能减少细节噪声和修改范围\",\n \"text_sha256\": \"ae4460164efe53f524cec251d600f891694018eba8e5844c39e7e9a7424a85bb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A019；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第33节《3.9 声明式表》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/8\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 29, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 26}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.10 变动率 — 变动率要求按照变化原因与速度组织代码，让一起变化的内容靠近、不同步变化的内容分开\\n适用判断：一个模块内的内容因不同原因以不同频率变化时行动：依据变化原因拆分职责，把同节奏变化的元素放在一起理由：不同变化轴混在一起会造成不必要的联动修改\",\n \"text_sha256\": \"d96c10fbed82536e46c2f8e25747f546fff6090b1231c3f573d52af13cb70128\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A020；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第34节《3.10 变动率》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/9\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 32, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 29}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.11 软件架构基本技法 — 软件架构基本技法是一组通过边界、抽象和分解来控制复杂性的通用工具\\n本组十项基本技法：抽象、封装、信息隐藏、打包、关注点分离、充足性/完整性/原始性、策略与实现分离、接口与实现分离、单一引用点、分治。适用判断：需要设计模块、接口和依赖结构时行动：综合使用抽象、封装、信息隐藏、分离和分治等技法理由：结构化控制复杂性可以限制变化传播并提升理解能力\",\n \"text_sha256\": \"b3276917cc235da5e8660e95eb413d8bfb6ab975d16fcd92a936cb0fa4bacc2a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A021；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第35节《3.11 软件架构基本技法》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/10\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 35, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 32}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-5c601de053e8060c6a\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软件架构基本技法是一组通过边界、抽象和分解来控制复杂性的通用工具\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需要设计模块、接口和依赖结构时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A021\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a022-cc74719a02\",\n \"name\": \"3.12 抽象\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.12 抽象 — 抽象通过命名共同本质来隐藏不重要差异，让人能在更高层思考\\n适用判断：重复细节妨碍理解或多个实例共享本质时行动：提取稳定共性并赋予清晰名称，同时保留必要差异理由：抽象压缩信息，使复杂系统可在有限认知范围内处理\",\n \"text_sha256\": \"e8b203c98ba46eabc713eb0b10e6118076945e754450b13187996582596b959d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A022；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第36节《3.12 抽象》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/11\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 38, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 35}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-64f4d585b1da0d3efa\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"抽象通过命名共同本质来隐藏不重要差异，让人能在更高层思考\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重复细节妨碍理解或多个实例共享本质时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A022\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a023-2f0c851698\",\n \"name\": \"3.13 封装\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.13 封装 — 封装把数据与相关操作放在边界内，并限制外部直接干预内部状态\\n适用判断：模块内部细节频繁被外部依赖时行动：通过接口暴露必要能力，把内部数据和实现封在边界内理由：减少外部依赖可降低修改传播和误用风险\",\n \"text_sha256\": \"71d91b69bc50dcfef01d9871e0340430aca07acfc4a39ba30c80e4e5474f2383\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A023；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第37节《3.13 封装》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/12\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 41, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 38}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d4ef0fe8c2d5d6cb34\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"封装把数据与相关操作放在边界内，并限制外部直接干预内部状态\",\n 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\"6b73ad0ddc88b26f092dcb0e1d43b0ecc846eb4c5473f88476198647945580b0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A024；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第38节《3.14 信息隐藏》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/13\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 44, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 41}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-ce54b2349703a52796\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"信息隐藏要求主动隐藏可能变化的设计决策，只暴露稳定事实\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：某项内部选择可能变化且不应影响调用者时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不能隐藏权限、错误语义或调用者必须理解的契约；信息隐藏不等于把所有东西变成private。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A024\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a025-64fbbb3b0b\",\n \"name\": \"3.15 打包\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.15 打包 — 打包通过有意义的聚合建立更高层单位，使相关内容作为整体被理解和使用\\n适用判断：零散函数、数据或文件缺乏清晰归属时行动：按共同职责或变化原因组织成包、模块或组件理由：有边界的聚合减少认知对象数量并明确所有权\",\n \"text_sha256\": \"35d6b62f35b5b8f277507e7b6532f9ae77f987127fcce24e47c974e22f47510a\",\n \"claim_status\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A025\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a026-e12e411313\",\n \"name\": \"3.16 关注点分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.16 关注点分离 — 关注点分离要求把不同问题域或责任拆开处理，避免相互纠缠\\n适用判断：一个模块同时处理多个独立关注点时行动：识别不同关注点并为其建立独立结构或层理由：分离后每个部分更容易理解、替换和测试\",\n \"text_sha256\": \"2d6a5ee033f8aeb17bce144271ccb5cf84ad31c6410d156da2ed81c21c31e40f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A026；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第40节《3.16 关注点分离》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/15\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 50, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 47}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d5eb9c96b7333decdd\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"关注点分离要求把不同问题域或责任拆开处理，避免相互纠缠\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一个模块同时处理多个独立关注点时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A026\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a027-99220276ad\",\n \"name\": \"3.17 充足性、完整性、原始性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.17 充足性、完整性、原始性 — 充足性、完整性、原始性要求接口功能够用、覆盖必要能力且不重复提供可由其他操作组合出的能力\\n适用判断：设计公共接口或模块能力集合时行动：提供必要且完整的原始操作，避免冗余便捷接口无限膨胀理由：更小且完备的原语集合更一致、更容易维护\",\n \"text_sha256\": \"9a070132f124551aadd2bf1d51f6d9ea7b8eb40300cdedbcc5753fe90608b6f8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A027；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第41节《3.17 充足性、完整性、原始性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", 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\"gongfa-candidate-html211-a029-4dc3823b52\",\n \"name\": \"3.19 接口与实现的分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.19 接口与实现的分离 — 接口与实现分离要求调用方依赖公开契约，内部实现可以独立替换\\n适用判断：需要允许模块内部重构或多种实现并存时行动：稳定接口并隐藏实现细节，调用方只依赖契约理由：实现替换不会迫使调用代码同步修改\",\n \"text_sha256\": \"4e9cb9615415a81e9b98819afdcd6f29e6e9729c899d86c398d6996405f9000c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A029；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第43节《3.19 接口与实现的分离》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/18\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 59, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 56}, \\\"script_id\\\": 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null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.20 单一引用点 — 单一引用点要求同一事实从一个权威位置读取或修改\\n适用判断：配置、常量或规则在多处定义并可能产生差异时行动：确定唯一权威来源，让其他位置引用它理由：单点变更可以避免数据和行为不一致\",\n \"text_sha256\": \"ca51f827225564767a428858c9bb41d39faebb669e3bc45bdb1558c83ff647c7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A030；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第44节《3.20 单一引用点》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/19\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 62, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 59}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.21 分治 — 分治把复杂问题拆成较小、边界清晰的问题分别解决再组合\\n适用判断：问题规模超过一次性理解和处理能力时行动：沿职责、数据或流程边界分解，再定义清楚的组合方式理由：小问题更易理解、验证和复用，整体复杂度更可控\",\n \"text_sha256\": \"0af7402bfe164e75ba9b5c786f991bd6159a90444b2cc9cdd853fd30b34773fb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A031；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第45节《3.21 分治》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/20\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 65, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 62}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-76d4e96a72f98ae469\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"分治把复杂问题拆成较小、边界清晰的问题分别解决再组合\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：问题规模超过一次性理解和处理能力时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A031\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a032-5968f80b4e\",\n \"name\": \"3.22 软件架构的非功能需求\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.22 软件架构的非功能需求 — 非功能需求从易变性、互操作性、效率、可靠性、可测试性和可复用性等维度约束架构质量\\n本书展开的非功能维度：易变性、互操作性、效率性、可靠性、可测试性、可复用性。3.22同时讨论安全性的保密性、完整性、可用性（CIA）视角。适用判断：方案功能正确但仍需评价长期质量时行动：逐项检查关键非功能属性，并根据语境权衡冲突理由：系统质量由功能之外的结构属性共同决定\",\n \"text_sha256\": \"e0abd4177f9fb9910a8dc245e7c6d5ed1bff50ed41a331478e8f0f7f45faf3fe\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A032；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第46节《3.22 软件架构的非功能需求》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/21\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 68, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 65}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-67685773b60ffdf639\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"非功能需求从易变性、互操作性、效率、可靠性、可测试性和可复用性等维度约束架构质量\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：方案功能正确但仍需评价长期质量时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A032\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a033-840bc543dc\",\n \"name\": \"3.23 易变性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.23 易变性 — 易变性要求结构能承受需求和环境变化，将高变化区域隔离在稳定边界后\\n适用判断：预期需求、平台或规则会变化时行动：识别变化热点并通过接口、配置或模块边界隔离理由：隔离变化可减少未来修改的范围和成本\",\n \"text_sha256\": \"b25d9de879889d1af191eace7bd5086139983ee9d78d8ab96fbfc91fd3df876d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A033；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第47节《3.23 易变性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/22\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 71, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 68}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-2e9328035755418d62\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"易变性要求结构能承受需求和环境变化，将高变化区域隔离在稳定边界后\",\n 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\"c9e44af942553fb4579843788f358159dddbc57fb37f5112fc51d33daaedd0bc\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A034；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第48节《3.24 互操作性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/23\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 74, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 71}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-9253d5f70a246dc3ad\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"互操作性要求软件能通过明确协议与其他系统交换数据和协同工作\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：系统需要连接外部服务、工具或平台时\"\n ],\n \"limitations\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A035；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第49节《3.25 效率性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/24\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 77, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 74}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-60f9826b4f8bc3f797\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"效率性关注时间与资源成本，但优化必须以真实瓶颈和需求为依据\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：性能或资源使用成为明确约束时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.29 七个设计原理 — 七个设计原理用简单、同构、对称、层次、线性、清晰和安全七个角度检查设计\\n七个设计原理：简单性、同构、对称、层次、线性、清晰、安全。适用判断：需要从结构层面评估代码设计时行动：逐项检查七个原理并结合语境权衡理由：多角度检查能暴露单一视角忽略的设计问题\",\n \"text_sha256\": \"778fc3015db4a3ee7edf9590f4c2e879d3ee2b5764199542f7f0fc9a4f66d6c7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A039；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第53节《3.29 七个设计原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/28\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 89, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 86}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A043；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第57节《3.33 层次原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/32\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 101, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 98}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-4201a72d1195367d89\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"层次原理用分层控制复杂性，每层只处理本层概念并通过清晰边界联系上下层\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：高层目标与底层细节纠缠在同一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"gongfa-candidate-html211-a046-53cc237933\",\n \"name\": \"3.36 安全原理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.36 安全原理 — 安全原理要求面对异常与误用时限制损害，并把失败尽早暴露\\n适用判断：输入不可信、状态可能异常或错误代价高时行动：验证边界、隔离风险并在异常状态下安全失败理由：控制错误传播可以保护数据和后续处理\",\n \"text_sha256\": \"1fb31f177fd730b49a8d82b7f24c68b4a93e48bcc0d4259e30bb545f541f9fd5\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A046；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第60节《3.36 安全原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/35\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 110, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 107}, \\\"script_id\\\": 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"模块化原则要求编写边界清楚、接口简单的小模块\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：模块变大并承担多种职责时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A048\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a049-c44b012d08\",\n \"name\": \"3.39 清晰原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.39 清晰原则 — 清晰原则要求代码的清楚程度优先于炫技与晦涩技巧\\n适用判断：可选择聪明但难懂的写法时行动：选让维护者一眼看懂的实现理由：维护者理解成本会直接影响长期可靠性\",\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A050；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第64节《3.40 组合原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/39\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 122, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 119}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-7b7089aefb958d320e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"组合原则要求程序能与其他程序连接并协同，而非形成封闭孤岛\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：能力可以通过多个工具串联完成时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"gongfa-candidate-html211-a053-a7b961dd5b\",\n \"name\": \"3.43 简约原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.43 简约原则 — 简约原则要求只写大型程序的充分理由很强时才扩大规模\\n适用判断：功能可以由小工具或现有组合完成时行动：优先小程序和已有组件理由：规模越大，理解、测试和协调成本越高\",\n \"text_sha256\": \"d446ea2a2429fd67248161413bb4aae9856e77a9b8dd6526beb8ba45c05dc6b0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A053；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第67节《3.43 简约原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/42\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 131, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 128}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"健壮性原则强调透明和简单带来的抗错误能力，而非堆叠复杂防护\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：系统需要在变化和异常下稳定运行时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A055\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a056-6e8037bbf4\",\n \"name\": \"3.46 表达性原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.46 表达性原则 — 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A058；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第72节《3.48 沉默原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/47\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 146, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 143}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-72d4c6d2c4d5bdde02\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"沉默原则要求成功时没有必要就不要输出噪声\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：命令正常运行却产生大量无价值输出时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n 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\"gongfa-candidate-html211-a061-2d46c5330b\",\n \"name\": \"3.51 生成原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.51 生成原则 — 生成原则要求用程序生成可机械推导的代码或数据\\n适用判断：同类结构可从更高层描述自动得到时行动：维护单一高层来源并自动生成派生产物理由：生成能消除重复并保证多个表示一致\",\n \"text_sha256\": \"2ad9f8d620ac020b8061ddc4950d5e4c9718422c1e5d235dda310549aac46ba9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A061；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第75节《3.51 生成原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/50\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 155, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 152}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.52 优化原则 — 优化原则要求先让系统正确和清晰，再依据测量结果优化热点\\n适用判断：没有性能证据却想提前微优化时行动：推迟优化，先测量真实瓶颈再局部改进理由：过早优化常增加复杂性并错过真正热点\",\n \"text_sha256\": \"aa40af6a190dafb2ac30a91c65b094d30681117827fb77605bc7d9b51553ce40\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A062；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第76节《3.52 优化原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/51\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 158, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 155}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.53 多样性原则 — 多样性原则要求避免把所有问题强行塞进一种工具或技术\\n适用判断：不同问题域需要不同权衡和表达方式时行动：允许多种工具并根据任务选择适合者理由：单一技术无法覆盖所有语境的需求\",\n \"text_sha256\": \"0cef1594224c12e5cabd28b6a8d10126719634439dee87b7c831856464076744\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A063；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第77节《3.53 多样性原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/52\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 161, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 158}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-579896094ddbfd8a60\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"多样性原则要求避免把所有问题强行塞进一种工具或技术\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：不同问题域需要不同权衡和表达方式时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A063\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a064-014988f65e\",\n \"name\": \"3.54 可扩展性原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.54 可扩展性原则 — 可扩展性原则要求协议和格式允许在兼容前提下增加新能力\\n适用判断：接口未来可能增加字段、命令或实现时行动：设计可扩展边界并避免把当前枚举假设写死理由：兼容扩展可降低升级对现有用户的破坏\",\n \"text_sha256\": \"6abe03f6e7d18dac9890681b7e0b78c999cb13dc85b5b9b814ff294662dcf9ec\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A064；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第78节《3.54 可扩展性原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/53\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 164, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 161}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-277838ebf09c4576ff\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"可扩展性原则要求协议和格式允许在兼容前提下增加新能力\",\n 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UNIX哲学把小程序、单一职责、文本数据、组合与过滤器连接成工作方式\\nUNIX哲学的实践条目包括：小就是美、一件事做好、尽早原型、可移植性优先、文本数据、软件杠杆、shell脚本、避免交互式接口、过滤器化。适用判断：构建可复用工具链或自动化环境时行动：让工具小而专一，以文本/管道连接，并优先组合现有能力理由：统一简单接口使工具之间产生杠杆效应\",\n \"text_sha256\": \"3937e6a028bb323afeb2e86d91e9bda149a172b5ce14555a53818688c149941e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A065；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第79节《3.55 UNIX哲学》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/54\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 167, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 164}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d9f95ac1a008238cf4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"UNIX哲学把小程序、单一职责、文本数据、组合与过滤器连接成工作方式\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：构建可复用工具链或自动化环境时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A065\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a066-45cfd1a4a1\",\n \"name\": \"3.56 小就是美\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.56 小就是美 — 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\"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A068\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a069-ce67e069c9\",\n \"name\": \"3.59 可移植性优先于效率\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.59 可移植性优先于效率 — 可移植性优先于效率要求避免为了局部性能过早绑定特定平台\\n适用判断：平台特定优化与跨环境运行发生冲突时行动：除非有测量证明必要，优先标准和可移植实现理由：可移植性延长软件寿命并降低迁移成本\",\n \"text_sha256\": \"39f352d37dd145d3adc388124885990f614f747433c2535fd087864e676683cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A069；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第83节《3.59 可移植性优先于效率》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": 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\"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.61 充分利用软件的杠杆效应 — 软件杠杆效应来自复用既有程序与自动化，让少量代码驱动大量工作\\n适用判断：已有工具能够完成部分任务时行动：先搜索并组合现有能力，再补最少的新代码理由：复用成熟工具可以用更低成本获得更大产出\",\n \"text_sha256\": \"c3942239c5412f79855cc33b70a566b8c3b7d5097c3c7d0d034b9a9382ea51ef\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A071；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第85节《3.61 充分利用软件的杠杆效应》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/60\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 185, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 182}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.62 活用shell脚本 — 活用shell脚本强调用脚本连接现有命令完成自动化\\n适用判断：任务由多个现成命令按固定流程组成时行动：用脚本编排工具并保留可重复执行的过程理由：脚本把人工流程变成低成本、可复现的自动化\",\n \"text_sha256\": \"510c7a42ba5571024e7fbc97a943e62ec401c2cb9108f2c5a0f8ddbcb5b7b080\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A072；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第86节《3.62 活用shell脚本》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/61\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 188, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 185}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-915c7e820df2418b33\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"活用shell脚本强调用脚本连接现有命令完成自动化\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：任务由多个现成命令按固定流程组成时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A072\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a073-0709284c11\",\n \"name\": \"3.63 避开交互式用户接口\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.63 避开交互式用户接口 — 避开交互式用户接口强调工具应能被非交互方式调用以便自动化\\n适用判断：核心能力只能靠人工点击操作时行动：提供命令、参数或可脚本化接口理由：可自动调用的工具更容易组合、测试和批处理\",\n \"text_sha256\": \"5469a2d077fb2691258e0a5d2a6cf53f2e733326082b4d5abeff245bbb362745\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A073；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第87节《3.63 避开交互式用户接口》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/62\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 191, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 188}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-be700257c362f28e7b\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"避开交互式用户接口强调工具应能被非交互方式调用以便自动化\",\n 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过滤器化要求程序从标准化输入读取、只做一种转换、输出可继续被处理的结果\\n本节还列出UNIX式经验：环境可定制、小内核、简短名称、沉默、并行思考、组件协同、90%目标、“更差就是更好”等，用于说明过滤器生态的文化背景。适用判断：数据处理能拆成连续转换步骤时行动：把各步做成独立过滤器并用统一数据流连接理由：过滤器结构支持重组、复用和并行思考\",\n \"text_sha256\": \"549f09bbe7f86da9fe000feb5c5a81a286412e799ff7169e8e96e927eb365a20\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A074；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第88节《3.64 过滤器化》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/63\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 194, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 191}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-e664e2fabc9a7c29da\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"过滤器化要求程序从标准化输入读取、只做一种转换、输出可继续被处理的结果\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：数据处理能拆成连续转换步骤时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A074\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a075-88e612b40a\",\n \"name\": \"4.1 内聚度\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.1 内聚度 — 内聚度衡量模块内部功能的关联强度，应尽量接近单一、完整的功能目的\\n内聚度七级由低到高：巧合、逻辑、时间、流程、通信、信息、功能。功能内聚最纯粹；信息内聚在实际模块设计中也有较高价值。视觉图示逐级展示模块内部功能与数据关系，已纳入视觉复核。适用判断：模块包含彼此关系很弱的处理时行动：提高内聚度，优先功能内聚或合理的信息内聚理由：内部关联越强，模块越容易理解、维护和复用\",\n \"text_sha256\": \"d05d4c465743c27971f5b47eb0b7220c02e364ee87bb49af17554efffc56e94d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A075；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第90节《4.1 内聚度》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-735c2b6f8215081e47\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"内聚度衡量模块内部功能的关联强度，应尽量接近单一、完整的功能目的\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：模块包含彼此关系很弱的处理时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A075\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a076-4e0b5b523e\",\n \"name\": \"4.2 耦合度\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.2 耦合度 — 耦合度衡量模块之间依赖，应减少强耦合并让依赖指向更稳定的部分\\n耦合类型从更强/更差到更弱/更好包括：内容、公共、外部、控制、标记、数据；书中还提醒关注混合耦合。除耦合种类外，还要看依赖数量、方向以及依赖目标的稳定性。视觉图示展示多种模块依赖形态，已纳入视觉复核。适用判断：一个模块了解或控制另一个模块过多内部细节时行动：降低内容/公共/控制等强耦合，优先简单数据接口和稳定依赖理由：较弱耦合能限制变化传播并提高独立性\",\n \"text_sha256\": \"a43432eaad8ee716e960b98bb3a796da5927ae83328292283384c87e41b329c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A076；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第91节《4.2 耦合度》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-1cad5ad1a33548df91\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"耦合度衡量模块之间依赖，应减少强耦合并让依赖指向更稳定的部分\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一个模块了解或控制另一个模块过多内部细节时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A076\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a077-aa945d4590\",\n \"name\": \"4.3 正交性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.3 正交性 — 正交性要求各组件尽可能独立，一个变化不应无关地影响其他组件\\n正交设计追求组件独立，但分层也可能带来性能和级联修改成本，需要结合语境权衡。适用判断：修改一项功能会迫使多个无关部分联动时行动：分离职责、减少全局状态并建立清晰层次理由：独立性降低组合复杂度并使测试和替换更容易\",\n \"text_sha256\": \"d65f005d33d13067eb5b363ffbdf19a5cb97a433f1a39ed1338277ae8b729546\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A077；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第92节《4.3 正交性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-a223978e0783d5b45d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"正交性要求各组件尽可能独立，一个变化不应无关地影响其他组件\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：修改一项功能会迫使多个无关部分联动时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A077\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a078-2e5615a3a6\",\n \"name\": \"4.4 可逆性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.4 可逆性 — 可逆性要求重要技术与架构选择保留替换和回退余地\\n适用判断：外部技术、框架或策略存在不确定性时行动：隔离技术边界，避免让不可逆决定渗透全系统理由：未来变化难以预测，保留选择权能降低迁移风险\",\n \"text_sha256\": \"c9f9544c1319c071498b4122edbd55dbf080067042982bad0c2137e49eb3d77b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A078；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第93节《4.4 可逆性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-e0e07bfedd48cc88ca\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"可逆性要求重要技术与架构选择保留替换和回退余地\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：外部技术、框架或策略存在不确定性时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：存在接口不证明实际回退；需要真实版本、数据与副作用的迁移/恢复证据。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A078\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a079-fcb2eec37f\",\n \"name\": \"4.5 代码中的“坏味”\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.5 代码中的“坏味” — 代码坏味是设计问题的表面信号，应通过小步重构持续清理\\n适用判断：出现重复、长函数、大模块、过多模块或命名不一致等迹象时行动：把坏味当作调查入口，逐步重构并用测试保护理由：坏味通常意味着理解和修改成本正在上升\",\n \"text_sha256\": \"3d9d8323c5f97385ff106647c08738b3c5df6d786a43cd8188e56758717a14aa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A079；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第94节《4.5 代码中的“坏味”》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-aca2c205fdbbf6e56d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码坏味是设计问题的表面信号，应通过小步重构持续清理\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：出现重复、长函数、大模块、过多模块或命名不一致等迹象时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A079\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a080-6820c97f69\",\n \"name\": \"4.6 技术负债\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.6 技术负债 — 技术负债是为短期速度牺牲结构质量形成的未来成本，需要被识别、记录和偿还\\n技术负债来源包括经验不足、期限压力、低可读性、过度专用或复杂设计以及不良团队文化。偿债宜采用小步重构并用测试保护；暂时无法处理的债务要被明确记录和管理。适用判断：为了期限采用临时方案或代码质量持续下降时行动：明确债务、尽快用小步且有测试的重构偿还理由：债务会产生“利息”，拖得越久修改成本越高\",\n \"text_sha256\": \"b0d094540584aa6d382d3677a4b2e1da455dc682fd264fbb2fda39dda732c064\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A080；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第95节《4.6 技术负债》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6053143472611ab8d5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"技术负债是为短期速度牺牲结构质量形成的未来成本，需要被识别、记录和偿还\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：为了期限采用临时方案或代码质量持续下降时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A080\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a081-3fef410bca\",\n \"name\": \"5.1 程序员的三大美德\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.1 程序员的三大美德 — 程序员三大美德把懒惰、急躁和傲慢转化为自动化、效率意识和专业责任\\n三大美德：懒惰推动自动化，急躁推动消除低效并预先改善结构，傲慢推动专业质量。书中同时提醒高强度加班会伤害长期产出与质量。适用判断：重复劳动、低效流程或质量妥协出现时行动：自动化重复、主动消除低效，并以专业自尊守住质量理由：这些习惯推动程序员减少无价值劳动并持续改进\",\n \"text_sha256\": \"6ac6a2bfdece3f6b715794cad8eb6ef27b93a080181059a39d68a9be18b7f008\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A081；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第97节《5.1 程序员的三大美德》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-0e50a5a07ec2855a04\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"程序员三大美德把懒惰、急躁和傲慢转化为自动化、效率意识和专业责任\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重复劳动、低效流程或质量妥协出现时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A081\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a082-f9f4df5472\",\n \"name\": \"5.2 童子军规则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.2 童子军规则 — 童子军规则要求每次离开代码时都让它比接手时更干净一点\\n适用判断：修改现有代码或提交变更时行动：顺手完成一个小而安全的清理并保持测试通过理由：持续的小改善可以抵消代码自然劣化\",\n \"text_sha256\": \"04c033ec1397b1e6c9dac3e9a74b236d0457a31ed76a542833d074c209735171\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A082；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第98节《5.2 童子军规则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", 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\"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.5 一步一步走 — 一步一步走要求一次只做一个小变更并立即验证，再继续下一步\\n适用判断：重构、排错或替换工作范围很大时行动：拆成可回滚的小步，每步完成后测试或确认理由：小步能缩小故障来源并保持系统始终接近可工作状态\",\n \"text_sha256\": \"177022b5ab848a5e05064f3480d5ec8dea18fe9f9b053c77157c42b6d83d7e6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A085；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第101节《5.5 一步一步走》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.6 TMTOWTDI — TMTOWTDI认为工具可提供多种表达路径，让使用者根据语境选择最自然的方式\\n适用判断：设计面向他人的语言、DSL或API时行动：允许有意义的多种用法，同时控制工具内部复杂度理由：把必要复杂度留在工具侧可让不同用户场景保持简单\",\n \"text_sha256\": \"641af0268b3626d8a66054f13e990ca0350715d794256113a25a09f6d29998f8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A086；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第102节《5.6 TMTOWTDI》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.1 曳光弹 — 曳光弹用可运行的最小端到端骨架获取真实反馈，并持续演化为最终系统\\n曳光弹代码会留在最终系统并持续充实；一次性原型的目标主要是学习，验证后可以丢弃。适用判断：架构路径、集成链路或需求理解存在不确定性时行动：尽快打通一条真实端到端路径，再沿骨架逐步充实理由：真实环境反馈能早暴露接口和集成问题\",\n \"text_sha256\": \"22364f81a24f48d409f2917caae061004f17693cd5bea0d02050f7da01c31810\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A087；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第104节《6.1 曳光弹》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.2 契约式设计 — 契约式设计用前置条件、后置条件和不变式明确调用双方责任\\n前置条件由调用方负责；后置条件由被调用方负责；面向对象场景还包含类不变式。外部用户输入先由调用方做合法性验证；断言用于暴露程序员预想之外的错误。书中要求断言表达式避免副作用，并把断言定位为开发/维护阶段工具。视觉时序图明确展示“外部输入验证 → 前置条件 → 函数处理 → 后置条件 → 返回结果”。适用判断：函数之间需要明确合法输入、结果保证和对象状态约束时行动：把契约写清并用断言检查程序员错误，违约时尽早失败理由：责任边界明确能简化函数内部并更早暴露理解偏差\",\n \"text_sha256\": \"7d06b86873a75daaed0ea2cf2e754921e5c6f89911b50560dabe550d7d1b0ccd\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A088；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第105节《6.2 契约式设计》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, 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防御性编程\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.3 防御性编程 — 防御性编程把不可信输入挡在边界外，并区分可预期错误与代码缺陷\\n外部数据错误属于“预想之内”，使用错误处理；内部参数违约属于“预想之外”，用断言暴露。“路障战术”在脏区与干净区之间建立验证/消毒边界，视觉图示已核验。错误处理策略可包括无害值、跳过无效数据、保留旧值、近似值、日志、返回错误、集中处理或明确提示；选择取决于软件目标。书中区分“正确性”与“健壮性”的取舍，强调依据系统用途决定失败策略。适用判断：系统接收用户、文件、网络或其他外部数据时行动：在边界验证和净化数据；预期错误做错误处理，内部不可能状态用断言暴露理由：早期隔离错误可防止损害向系统深处传播\",\n \"text_sha256\": \"90a8de1e98d69a0204aad0d155c84c793c1bb07d8517774446eed86e58ff8bd7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A089；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第106节《6.3 防御性编程》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": 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},\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a090-20e76f8c68\",\n \"name\": \"6.4 内部测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.4 内部测试 — 内部测试要求开发者真实使用自己开发的软件，以用户视角发现体验和质量问题\\n适用判断：产品尚未发布或刚发布、团队容易只从实现角度看问题时行动：让开发团队持续实际使用产品并记录阻碍理由：真实使用能暴露测试和设计文档未覆盖的问题\",\n \"text_sha256\": \"5885c5f0e24100fb235ed9b965660eb932b6e054727cb7126d68c239d0565a40\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A090；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第107节《6.4 内部测试》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, 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\"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.5 橡皮鸭调试法 — 橡皮鸭调试法通过把问题逐步解释给一个听众来暴露隐含假设和逻辑断点\\n适用判断：卡在故障排查或无法理清复杂代码时行动：从头、具体地解释现象、代码和预期，即使听众只是一个物件理由：表达过程迫使思路显性化，矛盾和遗漏更容易被发现\",\n \"text_sha256\": \"d7be48557b4ca2add55abd23bf89accf58cddb02804801cd6986ecbe4f42c8d1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A091；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第108节《6.5 橡皮鸭调试法》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-7584b20d5d7208b21c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"橡皮鸭调试法通过把问题逐步解释给一个听众来暴露隐含假设和逻辑断点\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：卡在故障排查或无法理清复杂代码时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：听众可以是物件；叙述通顺不是根因证据，仍需区分实验和有效回归。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A091\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a092-98a1f6061e\",\n \"name\": \"6.6 语境\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.6 语境 — 语境要求所有原则和技术都结合目的、限制、历史和周围关系来判断\\n语境用于两类工作：给代码阅读者提供上下文，以及把问题放进更大的系统关系中思考。高手的优势在于知道模式“何时、为何”适用；规则脱离语境会失效。工作委托也应根据人员熟练度提供合适层级的目标与语境。书中以“着眼大局，着手小局”概括先整体构想、再小步实践。适用判断：规则之间冲突、方案取舍困难或代码缺乏可理解背景时行动：先获取整体语境，再从大局形成构想并小步实施理由：脱离语境的绝对规则容易把局部正确做成整体错误\",\n \"text_sha256\": \"7446d7b9c478dba878799185c187251368aacc327aff35c23de03411ed38d5b6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A092；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第109节《6.6 语境》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.1 布鲁克斯法则 — 布鲁克斯法则指出给已经延期的软件项目后期加人常会让项目更晚\\n后期增员新增沟通、任务依赖和培训成本，因此“人月”不能简单互换。推荐处理方式是重排时间表、明确功能优先级并分阶段发布。视觉图示展示人员增加导致沟通路径快速增长，已纳入视觉复核。适用判断：项目已落后且有人提议靠大量增员追赶时行动：重新制定时间表、调整优先级和分阶段交付，谨慎评估新增沟通与培训成本理由：任务依赖、沟通路径和新人培训会吃掉新增人力\",\n \"text_sha256\": \"b0c7bff803f987d08fe153dbe04458cbd1fde1d9358a2275177e915591550768\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A093；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第111节《7.1 布鲁克斯法则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.2 康威定律 — 康威定律指出系统结构会映射组织沟通结构，组织与架构需要协调\\n视觉图示用“组织分组 ↔ 系统模块划分”说明沟通结构对软件结构的映射关系。适用判断：团队边界与目标架构相互冲突时行动：让组织结构、责任边界和目标架构保持可支持的对应关系理由：沟通路径会自然塑造接口和模块边界\",\n \"text_sha256\": \"248ffe9eb3bdfaca59b76191d74a2d7df5187ba1aacc961431f28e89899c4923\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A094；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第112节《7.2 康威定律》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.3 破窗效应 — 破窗效应提醒小的代码劣化若长期无人处理，会降低团队维护标准并继续扩散\\n适用判断：发现明显坏代码、临时补丁或失修区域时行动：尽快修复；暂时无法修复就明确标记并纳入管理理由：被忽视的破损会传递“这里没人负责”的信号\",\n \"text_sha256\": \"ddd0335787e373fb38bd99e4177cede07fac1fc6a290dc09f11dbf35f987409f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A095；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第113节《7.3 破窗效应》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6b13f216da79c77523\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"破窗效应提醒小的代码劣化若长期无人处理，会降低团队维护标准并继续扩散\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：发现明显坏代码、临时补丁或失修区域时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A095\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a096-8147e5b67c\",\n \"name\": \"7.4 熵增原理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.4 熵增原理 — 熵增原理指出代码会自然走向混乱，质量需要持续投入才能维持\\n书中列出的腐化迹象包括僵化、脆弱、难移动、环境黏滞、无谓复杂、重复和晦涩。适用判断：系统出现僵化、脆弱、难移动、重复或晦涩等劣化迹象时行动：持续重构并建立团队共同维护文化理由：不主动整理，变化会不断增加结构无序度\",\n \"text_sha256\": \"0ee84eb6abd6ad84c4f1cedf6f01baa55dbfe5ca40865b3c26b180283e4a59e8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A096；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第114节《7.4 熵增原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d814a7f0e2f8388aed\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"熵增原理指出代码会自然走向混乱，质量需要持续投入才能维持\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：系统出现僵化、脆弱、难移动、重复或晦涩等劣化迹象时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A096\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a097-5968760ebf\",\n \"name\": \"7.5 80-10-10原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.5 80-10-10原则 — 80-10-10原则提醒工具都有适用域：大部分问题容易解决，边缘问题成本陡增，最后一部分可能不适合该工具\\n原则也可与80/20式热点思考结合：少数部分常决定大多数性能、缺陷或成本。适用判断：选择框架、平台或工具解决问题时行动：在采用前用真实难题做实验，确认边界和“最后10%”成本理由：工具能力并非线性覆盖全部需求，尾部问题可能主导总成本\",\n \"text_sha256\": \"3cbe2b6e49cc07fd6e12b87497a7121f130d4add80e8e4b677746bd6c1ae5862\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A097；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第115节《7.5 80-10-10原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-26470edd862d526f82\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"80-10-10原则提醒工具都有适用域：大部分问题容易解决，边缘问题成本陡增，最后一部分可能不适合该工具\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：选择框架、平台或工具解决问题时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A097\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a098-45e07846f3\",\n \"name\": \"7.6 约书亚树原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.6 约书亚树原则 — 约书亚树原则说明没有名称的事物容易被团队忽略，共同词汇会改变观察和协作能力\\n适用判断：团队反复讨论某类现象却没有稳定叫法时行动：给重要概念命名，并在代码、文档和交流中共享同一词汇理由：命名使概念可被识别、讨论和持续改进\",\n \"text_sha256\": \"da4e67ab07705619ed68b8cb66d873f2f81b715a47ac6a6429094508feaa8dfa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A098；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第116节《7.6 约书亚树原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-288cd3be81ff0b4968\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"约书亚树原则说明没有名称的事物容易被团队忽略，共同词汇会改变观察和协作能力\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：团队反复讨论某类现象却没有稳定叫法时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A098\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a099-933496d745\",\n \"name\": \"7.7 第二系统综合征\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.7 第二系统综合征 — 第二系统综合征指出第二版常因过度自信和补偿心理塞入过多功能\\n限制功能膨胀的办法包括明确用户、核心目标和“说不”的边界；附加能力可考虑插件或扩展机制。适用判断：重写或开发第二代系统时行动：明确真正用户与核心目标，限制功能膨胀，必要时把附加能力做成扩展理由：“这次什么都做”会让系统失去简洁和可控性\",\n \"text_sha256\": \"d431f618833ca0572b4c2f4dd74d600f44be36b89eaa40a121b5c195346019c8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A099；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第117节《7.7 第二系统综合征》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/6\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 23, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 20}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-81f4c9fe689f6e623f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"第二系统综合征指出第二版常因过度自信和补偿心理塞入过多功能\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重写或开发第二代系统时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A099\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a100-9e909fd512\",\n \"name\": \"7.8 重新发明车轮\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.8 重新发明车轮 — 重新发明车轮提醒先利用已有标准、库和协议，仅在差异化、控制权或学习价值足够时自建\\n适用判断：准备实现已有成熟解决方案能覆盖的能力时行动：先调查现有方案，再基于真实缺口决定是否自建理由：重复造轮会承担设计、测试和维护成熟组件已付过的成本\",\n \"text_sha256\": \"9016922cec8d24953e1139fdef47ad17c2d37ec05e6ae05441cb8f6dd3c0d59d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A100；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第118节《7.8 重新发明车轮》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/7\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 26, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 23}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-11001d998e271c3ef5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"重新发明车轮提醒先利用已有标准、库和协议，仅在差异化、控制权或学习价值足够时自建\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：准备实现已有成熟解决方案能覆盖的能力时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A100\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a101-dc862a40a6\",\n \"name\": \"7.9 给牦牛剃毛\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.9 给牦牛剃毛 — 给牦牛剃毛描述为解决原问题不断陷入前置问题的链式偏航，应及时回看最初目标\\n若前置问题必须继续处理，书中建议把问题像栈一样记录并逐项解决；复杂阅读/修改过程也应保留笔记。适用判断：处理任务时前置问题一层层增加并远离原目标时行动：停下来重述目标，评估替代路径；若必须继续则记录问题栈并逐个解决理由：无意识追逐前置问题会耗尽时间却没有推进真正目标\",\n \"text_sha256\": \"f936dbc5fffaef98af4413ee166e93a7a92bb4055e7a441c5f4429ca5a1c99e4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A101；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第119节《7.9 给牦牛剃毛》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/8\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 29, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 26}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-1b1fa113dd41defd69\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"给牦牛剃毛描述为解决原问题不断陷入前置问题的链式偏航，应及时回看最初目标\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：处理任务时前置问题一层层增加并远离原目标时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：真实必要依赖不能一律砍掉；前置工作计入累计预算，不能靠换任务重置成本。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A101\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-b001-478c3f1e69\",\n \"name\": \"正确方式工程观\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"相信可落地的正确方式存在，在资源足够时优先寻找能长期成立的方案。\\n使用：面对技术问题、团队分歧或因疲劳准备妥协时\",\n \"text_sha256\": \"140151960be3ee5677be50b51c205ef2a9a8ae6020b752ca70aa668f83cb3d1c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B001；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 正确方式工程观（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/0\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-dc7cc7c3ac5e605cb5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"相信可落地的正确方式存在，在资源足够时优先寻找能长期成立的方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：正确方式的信念不证明解存在、唯一、可构造或资源可达；先定义可行集合和目标。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:B001\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-b002-556ed9e790\",\n \"name\": \"理解驱动能力\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"能力提升来自对当前层级知识的完整理解，并以应用结果检验理解。\\n使用：学习新技术、评估技能缺口或提升编码质量时\",\n \"text_sha256\": \"a549726b61761588461eae8b22e72d532eb1234b3597caf58075c394ab87fdf4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B002；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 理解驱动能力（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/1\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-508696be1f19a8ecd3\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"能力提升来自对当前层级知识的完整理解，并以应用结果检验理解。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:B002\",\n \"selection\": 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\"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"通过黑客修补、难读、误用、害怕修改、扩展困难等信号识别复杂代码。\\n使用：定位代码库中最需要治理的区域时\",\n \"text_sha256\": \"9e97bdd0502d9e175be960528d28537f4ac04479c2d18b69dab2815a1cf7115e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B004；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 复杂性症状清单（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-9861d00eb558c9dd61\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"通过黑客修补、难读、误用、害怕修改、扩展困难等信号识别复杂代码。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:B004\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-b005-4f7b8525db\",\n \"name\": \"API 承诺与兼容性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"发布 API 等于做出交互承诺；破坏承诺会向生态转嫁复杂度。\\n使用：发布、版本化或淘汰公共 API 时\",\n \"text_sha256\": \"2d169dbc80c6608ec857de59c38f8ca8cce49a8a2e505245332e281cf751de21\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B005；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · API 承诺与兼容性（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6d2d0cf57c22688d24\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"发布 API 等于做出交互承诺；破坏承诺会向生态转嫁复杂度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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候选ID=B008；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 两遍已太多（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/7\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-409179e6428ba69451\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"同一概念出现第二套实现时，立即提炼只覆盖已知共性的共享方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：两次只是来源启发，不是强制阈值；与既有真实使用验证抽象存在取舍，不能合并成无条件DRY。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B011；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 根因与不复发（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/10\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-562dbfe8c7c73e520d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"修复目标应达到问题不再反复需要关注，并用可维护测试保护结果。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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候选ID=B014；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 复杂代码六步治理（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/13\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5c86ed92bdd3e648da\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"收集症状、会议定位、建问题单、排优先级、分配、持续计划。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：开会和建单是过程，不是改善结果；必须另观察行为保护、维护成本与行动关闭。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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候选ID=B017；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · SAR / ISAR（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/16\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-fcc9d1638f41189b6e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用结构、操作、结果以及可选输入拆解任何层级的软件。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：是分析视角，不是本仓本体替代树；缺时间、权限和状态owner时不能常识补全。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B026；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 设计拒绝门（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/25\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-84cb1550bbca29a3ff\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"明确拒绝增加复杂度、缺乏用户价值或无法解决已知问题的方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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EPUB第24节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/8\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6fdad327a257867fba\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"编程规则只适合特定情境，必须由真实运行与问题上下文校准。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：规则与实际现象冲突时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:C009\",\n \"selection\": 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《编程之禅》第三篇：土 · EPUB第78节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/12\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-b17cf7ee7efcffc47c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"团队共同理解的实际节奏比公开计划和里程碑更能反映项目真实进度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：评估软件项目进度与承诺时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:C013\",\n 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候选ID=C016；原声明上游=《编程之道》 · 《计算机寓言》第二篇：冬——战争与死亡 · EPUB第123节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/15\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-767c21405637c0486f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"计算机系统包含硬件、软件和人，人的错误也是系统失效的一部分。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：做事故归因和系统安全分析时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=C019；原声明上游=《编程之道》 · 《计算机寓言》第四篇：夏——启示 · EPUB第149节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/18\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-e4fd6b15e559b83961\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"面对身份绑定的固执观点，堆积事实可能无效；需要能连接对方本性与现实的观念。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：做高阻力说服和变革沟通时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D002；原声明上游=引言《开篇词-代码不要眼前的苟且，而要效率的提升和性能的优化》 · EPUB第10–12节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 25, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 21}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码性能会沿着系统层级放大为用户体验和基础设施成本。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D003；原声明上游=第1节《01-程序员为什么要关心代码性能？》 · EPUB第13–18节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 43, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 29}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第13–18节 · 01-程序员为什么要关心代码性能？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n 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\"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"过载时重试策略本身可能成为新的流量源。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源选文没有完整给出抖动、超时、次数、累计预算、幂等与取消；保留缺项，不直接生成可上线重试器。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D005\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d006-666ddc76da\",\n \"name\": \"性能工程“医生”闭环\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第27–33节 · 03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？\\n核心思想：性能工程师应像医生一样：先收集症状和数据，再测试与诊断根因，最后实施治疗并复检；这要求横跨软硬件和组织协作。\\n关键框架\\n性能工程“医生”闭环性能工程知识矩阵\\n行动要点\\n性能问题通常跨软件、OS、CPU、内存、存储和网络。搜索和经验只能辅助定位，最终要靠数据与实验确认。复杂问题往往需要跨团队推动。\\n医生式诊断闭环\\n性能工作应从现象到证据、从根因到验证形成闭环。\\n先观察用户和系统症状。设计测试收集可重复证据。定位瓶颈与根因。实施优化后重新测量。\",\n \"text_sha256\": \"a86a564cef3d6ecdfc485ca16878943bc30e3f81616414cdf7753862941681f8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D006；原声明上游=第3节《03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？》 · EPUB第27–33节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 67, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 57}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第27–33节 · 03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D006\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d008-6fd753377e\",\n \"name\": \"帕累托法则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"帕累托法则\\n性能工作应把主要精力放在影响最大的热点上。\\n80/20是近似经验，不是固定比例。热点需要通过测量确认。\",\n \"text_sha256\": 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\\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 84}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"稳定系统的在途量N等于到达/吞吐率X乘以平均停留时间W。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：原文说平均，不是P99；不能把瞬时队长、尾延迟或失稳系统直接代入，也不能与阿姆达尔定律混用字母N。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D010\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d011-f21dc03fb9\",\n \"name\": \"性能统计工具箱\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"统计描述\\n材料强调对性能样本同时观察位置、尾部和离散程度。\\n平均数反映整体中心但可能掩盖长尾。P95/P99刻画高分位体验。置信区间表达估计的不确定范围。\",\n \"text_sha256\": \"e8752d135206f420fbcf80d77b24e5a86c38a2e5cd87bbd2f359115e7bf632db\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D011；原声明上游=第5节《05-概率统计和排队论：做性能工作必须懂的数理基础》 · EPUB第40–46节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 98, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 94}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料强调对性能样本同时观察位置、尾部和离散程度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D011\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d012-17624a05ae\",\n \"name\": \"排队系统模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"排队思维\\n只要输入速率接近或超过处理能力，等待就会迅速积累。\\n排队系统由输入、服务和输出构成。容量分析需要同时看到达率和服务能力。\",\n \"text_sha256\": 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\"abe94bf5344e151ad28e3457246d781e75b7836197496c4fecfee82af9baecb0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D013；原声明上游=第6节《06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？》 · EPUB第47–54节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 112, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 102}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第47–54节 · 06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D013\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d014-49240fc008\",\n \"name\": \"数据分析陷阱清单\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"分析边界\\n数据分析结论需要机制验证。\\n相关性不能直接证明因果。脏数据会制造虚假模式。指标名称相同也可能因系统机制不同而含义不同。\",\n \"text_sha256\": \"f4c4d2b3302f9e67831d84af39119b770be3118f59266f2458fae7a2536e0aae\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D014；原声明上游=第6节《06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？》 · EPUB第47–54节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 116, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 112}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"数据分析结论需要机制验证。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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\\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 122}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料把展示总结为面向受众和目标的沟通工程。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D015\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d016-f1f5aa876b\",\n \"name\": \"图表选择矩阵\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D016\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d017-479973bfe4\",\n \"name\": \"性能数字锚点\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第62–69节 · 08-经验总结：必须熟记的一组常用性能数字\\n核心思想：建立“性能数字直觉”可以快速筛出异常，但课程反复强调这些数字只用于量级判断，具体值会随产品、负载和技术演进而变化。\\n关键框架\\n性能数字锚点\\n行动要点\\n存储、CPU/内存、OS和网络应分别记住大致量级。延迟单位换算必须熟练：s→ms→us→ns每级1000倍。数字锚点用于初筛，最终判断仍要回到具体系统测量。\\n存储参考量级\\n课程图表给出三类介质的示例性能。\\nHDD：随机4KB I/O延迟约8 ms，图表带宽约150 MB/s，随机IOPS约120。SATA SSD：约100 us、500 MB/s、30K IOPS。NVMe SSD：约20 us、4 GB/s、400K IOPS。\\nCPU与内存参考量级\\n课程图表用访问层级展示延迟差异。\\n寄存器约1周期/0.5 ns。L1约4周期/2 ns；L2约12周期/6 ns；L3约50周期/20 ns。本地DRAM约200周期/100 ns，远端DRAM约400周期/200 ns。\\n网络RTT参考量级\\n课程按距离给出端到端RTT锚点。\\n机柜内部<0.1 ms，数据中心内部<0.5 ms。北京—深圳约2000公里/20 ms，上海—乌鲁木齐约4000公里/40 ms，中国—美国约10000公里/100 ms。这些都是量级参考，实际路径和包大小会改变结果。\",\n \"text_sha256\": \"8af9d1864afe85ce00417ac6f49aee7283bf778dac29105c1b016a3ef7d67186\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D017；原声明上游=第8节《08-经验总结：必须熟记的一组常用性能数字》 · EPUB第62–69节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 149, 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\"gongfa-candidate-html211-d018-188cbdb6e0\",\n \"name\": \"性能测试六维分类\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"六维分类\\n先从六个维度定义测试，能避免“同名不同测”。\\n目的：速度、容量、稳定性、瓶颈等。环境：生产或实验。负载：真实、合成、稳定、尖峰等。对象与数据决定测试边界。黑盒/白盒决定可见内部程度。\",\n \"text_sha256\": \"a8e2a398582479ada7231c4f9de9fa8afac06d1300217ba737405df9d6360ea3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D018；原声明上游=第9节《09-性能测试的种类：如何快准狠地抓住一个测试的本质？》 · EPUB第70–74节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 159, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 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\"original_text\": \"十类测试\\n材料列出冒烟、耐力/浸泡、基准/回归、负载、断点、尖峰、可扩展性、容量、瓶颈、压力测试。\\n它们的区别在目标和负载形态。不能只按工具名称判断测试类型。\",\n \"text_sha256\": \"c1c96d2606abdb7929782d608afcafa8a7f85e7ac4fc53c094a91968de9b8d51\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D019；原声明上游=第9节《09-性能测试的种类：如何快准狠地抓住一个测试的本质？》 · EPUB第70–74节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 163, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 159}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料列出冒烟、耐力/浸泡、基准/回归、负载、断点、尖峰、可扩展性、容量、瓶颈、压力测试。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": 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10-性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？\\n核心思想：可靠性能测试遵循七步闭环：对象→指标→度量→期望→规划→执行→分析；后三步需要反复迭代。\\n关键框架\\n七步性能测试闭环\\n行动要点\\n负载发生器自身不能成为瓶颈。指标应覆盖响应时间、吞吐和资源使用。测试环境和流量必须可复现，结果不满意时回到前序步骤。\\n七步流程\\n测试的前四步先定义“测什么、如何判定”。\\n确定SUT。确定性能指标。确定统计度量。确定期望/阈值。\\n迭代执行\\n规划、执行和分析是持续迭代部分。\\n负载和数据要接近目标场景。先短测再长测、逐步加压。分析结果后可回退修改计划再测。\",\n \"text_sha256\": \"e5dbf37e1242378789516164b8ab1fc59103bfc341c77af486a60290eaab2e10\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D020；原声明上游=第10节《10-性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？》 · EPUB第75–84节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 177, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 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\"gongfa-candidate-html211-d024-9fa58b009b\",\n \"name\": \"外部性能三指标\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"外部三指标\\n用户性能和系统能力可由三组外部指标共同观察。\\n延迟描述请求等待。吞吐率描述单位时间处理量。资源使用率描述容量消耗和余量。\",\n \"text_sha256\": \"7edbca54e1079208db32d1d7305fb2e1439c82960c61e9f79a43cdf259e41304\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D024；原声明上游=第14节《14-性能分析概述：性能问题归根结底是什么原因？》 · EPUB第108–114节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 229, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 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\"original_text\": \"瓶颈分层\\n根因定位从“哪里受限”逐步缩小到具体资源和机制。\\n先找可疑服务/节点。再区分CPU、内存、存储、网络等资源。继续研究资源内部行为和相互作用。\",\n \"text_sha256\": \"35e554fe204da5802430c86c4a5ae6e615d8859984439ed7369cfe638227e77a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D025；原声明上游=第14节《14-性能分析概述：性能问题归根结底是什么原因？》 · EPUB第108–114节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 233, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 229}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"根因定位从“哪里受限”逐步缩小到具体资源和机制。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": 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15-CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？\\n核心思想：CPU分析要同时理解多插槽NUMA、多核缓存、超线程、频率，以及利用率、IPC/CPI、上下文切换等指标；CPU利用率与服务吞吐并非简单线性关系。\\n关键框架\\nCPU资源诊断模型\\n行动要点\\nNUMA让本地和远端内存访问代价不同。IPC低可能意味着流水线停顿、缓存未命中等效率问题。top、mpstat、pidstat、vmstat、perf可从不同层观察CPU。\\nCPU结构\\n硬件拓扑决定软件可获得的实际计算能力。\\n多插槽带来NUMA。多核共享/私有缓存影响数据局部性。SMT/超线程共享部分核心资源。\\nCPU指标\\n仅看总体利用率容易漏掉结构性瓶颈。\\n关注频率与Turbo。关注IPC/CPI和MIPS。关注中断、上下文切换、调度和核间不均衡。\",\n \"text_sha256\": \"f979b96fabbec2a7c7807ba2d8f33d1b492edef8dcfd0ba479e5c9d20d935149\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D026；原声明上游=第15节《15-CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？》 · EPUB第115–121节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 247, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 233}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第115–121节 · 15-CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D026\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d027-ffea755eea\",\n \"name\": \"内存层级与局部性模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第122–130节 · 16-内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？\\n核心思想：内存性能由缓存命中、带宽、延迟、分配/碎片和NUMA共同决定；应提高局部性、复用内存并让访问尽量落在本地NUMA节点。\\n关键框架\\n内存层级与局部性模型NUMA亲和策略\\n行动要点\\n小幅缓存未命中也会显著拉高平均访问时间。内存池通过预分配与复用减少分配成本和碎片。内存带宽接近饱和时，延迟会陡增。\\n缓存命中\\n多级缓存的巨大延迟差使命中率成为核心指标。\\n课程示例：L1为3周期、L2为12周期时，90% L1命中会把平均时间拉到3.9周期。缓存一致性协议会引入额外通信和失效。\\nNUMA与分配\\n内存位置和分配方式都会影响性能。\\n让共享数据的线程尽量位于同一NUMA节点。必要时做CPU/内存绑定。通过内存池减少频繁分配和碎片。\",\n \"text_sha256\": \"19ff62260e62803e3fe0c5bd8d50648a3d2e5f65c58818c11c797c083513829a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D027；原声明上游=第16节《16-内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？》 · EPUB第122–130节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 261, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"内存位置和分配方式都会影响性能。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D028\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d029-0f93e165af\",\n \"name\": \"存储三指标\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第131–139节 · 17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？\\n核心思想：存储系统用IOPS、访问延迟和吞吐衡量；HDD受机械寻道与旋转限制，SSD受页/块、GC、写放大和磨损均衡机制影响，软件设计应针对介质特征。\\n关键框架\\n存储三指标SSD内部页块模型\\n行动要点\\n吞吐约等于IOPS×I/O大小。适度队列深度可通过重排/合并提高吞吐，但会影响延迟。SSD不能简单当作更快的HDD。\",\n \"text_sha256\": \"03b8646620ed3672e27ba5157060f9679db58a9e8135f456d6ff3dd4eb38e3c0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D029；原声明上游=第17节《17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？》 · EPUB第131–139节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 267, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 261}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第131–139节 · 17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D029\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d030-b653c2000d\",\n \"name\": \"SSD内部页块模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"SSD模型\\nSSD最小读写单位是页，擦除单位是块。\\n更新可能触发读-改-写和GC。写放大增加实际写入量并消耗寿命。Wear Leveling在寿命和性能间有代价。\",\n \"text_sha256\": \"2312841dc269ae31ba75cbdfc0e77b2af7190cf31fad73793bf99c423caf6e3d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D030；原声明上游=第17节《17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？》 · EPUB第131–139节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 274, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 271}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"SSD最小读写单位是页，擦除单位是块。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n 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\"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D031；原声明上游=第18节《18-网络篇：如何步步拆解处理复杂的网络性能问题？》 · EPUB第140–148节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 288, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 278}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第140–148节 · 18-网络篇：如何步步拆解处理复杂的网络性能问题？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n 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\"LLC未命中优化三策\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第163–168节 · 21-CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？\\n核心思想：LLC不命中可通过紧凑数据结构、软件预取和消除伪共享降低，但三种方法都必须以硬件计数器证据和具体访问模式为前提。\\n关键框架\\nLLC未命中优化三策\\n行动要点\\nperf的LLC-loads/LLC-load-misses等PMU事件可量化问题。软件预取只在真正存在内存停顿时值得使用。伪共享来自不同线程修改同一缓存行内不同变量。\\n三种优化\\n围绕数据局部性和缓存行行为采取三策。\\n压紧数据结构，提高同一缓存行有效数据比例。提前预取即将访问的数据。通过对齐/填充把独立热写变量分到不同缓存行。\\n预取边界\\n软件预取有明显副作用。\\n预取指令本身消耗CPU。过早/过多预取会驱逐有用缓存。长循环可尝试提前2–3次迭代；短循环可在进入前预取。\",\n \"text_sha256\": \"6d1666b3a69e3b568775318841e515106d602a7dfc43e9d33738fcf062a316f6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D035；原声明上游=第21节《21-CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？》 · EPUB第163–168节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", 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候选ID=D036；原声明上游=第22节《22-系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？》 · EPUB第169–175节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 348, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 334}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第169–175节 · 22-系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源iTLB/CPU/吞吐数字是特定案例声明，未外部核验或本轮复现；不得据此直接抄部署参数。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D036\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d037-1f65616b55\",\n \"name\": \"SSD写放大与Trim调优\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第176–182节 · 23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？\\n核心思想：降低SSD写放大需要保留空闲空间并合理使用Trim；持续discard可能因FTL更新阻塞前台I/O，必须控制Trim粒度或改为计划式fstrim。\\n关键框架\\nSSD写放大与Trim调优\\n行动要点\\n写放大系数=物理写入量/逻辑写入量。材料建议避免SSD过满，示例目标使用率约80–85%。Trim本身可能制造尾延迟，需要用高分位延迟验证。\\n降低写放大\\n给SSD留出空闲块能降低GC搬运和写放大。\\n空间越满，释放空闲块需要搬动的数据越多。Trim让设备知道哪些逻辑块已无效。\\n控制Trim峰值\\nTrim不应只以“释放空间”评价。\\n在线discard可能阻塞读写。可调小discard_max_bytes降低单次影响。也可按计划/事件运行fstrim，并监测尾延迟。\",\n \"text_sha256\": \"c4c4459c3404832502f34928746dc8ea97622026a283cda70d97f8cfcca3ce39\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D037；原声明上游=第23节《23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？》 · EPUB第176–182节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 362, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 348}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第176–182节 · 23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D037\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d038-342c1847d5\",\n \"name\": \"跨层STW根因链\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第183–190节 · 24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？\\n核心思想：跨层性能问题必须沿应用→JVM→OS→文件系统→存储追踪；案例中长STW的根因是GC日志write()被OS写回和I/O压力阻塞，而非GC算法本身。\\n关键框架\\n跨层STW根因链\\n行动要点\\nSTW总时长可以包含GC之外的同步日志阻塞。对照实验用150MB/s后台I/O复现了问题。解决方案需通过分离/异步日志等方式后重新测量。\\n根因链\\nJVM暂停表象最终落到操作系统和存储交互。\\nGC期间同步写日志。OS脏页写回与文件系统日志产生I/O压力。write()阻塞被计入STW。\\n解决方案\\n可减少或隔离GC日志路径的同步I/O风险。\\n使用异步GC日志会有丢失尾部日志的风险。降低其他后台I/O。把GC日志放到独立/更快存储或tmpfs。材料验证中，分离到SSD后大暂停显著消失。\",\n \"text_sha256\": \"66d3ae85e1516af1c982b479e6979b4a1b0a62c982ae0cfeb407632b62026e6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D038；原声明上游=第24节《24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？》 · EPUB第183–190节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 376, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 362}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第183–190节 · 24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：这是案例机制及对策组合，不推断所有STW都由日志导致；异步日志、tmpfs及独立存储各有丢失、内存或成本代价。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D038\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d039-3767673667\",\n \"name\": \"RedLiner生产容量测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第191–196节 · 25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？\\n核心思想：RedLiner用真实生产流量逐步加压单个SUT，并用实时客户性能阈值闭环调节重定向比例，以非侵入方式测出单位服务容量。\\n关键框架\\nRedLiner生产容量测试五条线上容量测试原则\\n行动要点\\n线上容量测试比合成流量更接近真实业务分布。必须实时监测用户性能，一旦越过阈值立即减压/停止。步距和每步稳定时间共同决定测试速度与安全性。\\n五条设计原则\\n线上测试必须兼顾准确性和客户保护。\\n使用实时流量。实时监测和反馈。规则和阈值可定制。自动终止并复位。支持日历/事件触发调度。\\n四组件架构\\nRedLiner由LiveRedliner、TrafficRedirector、PerfCollector、PerfAnalyzer协同。\\n控制器负责调度。流量重定向器改变SUT负载。采集器收集系统/服务指标并可通过Kafka传输。分析器根据规则决定继续加压还是减压。\\n闭环步进\\n测试从历史容量附近开始，按步距迭代。\\n每个重定向比例示例固定3分钟以稳定数据。达到延迟/错误率阈值后停止加压。课程示例中高负载触及40ms客户等待阈值后逐步降载。\",\n \"text_sha256\": \"c539cd2488947595758904571e493836a986cfaf665bbee5a67c296ffdeb2bb8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D039；原声明上游=第25节《25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？》 · EPUB第191–196节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 393, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 376}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第191–196节 · 25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：风险高，只提取不运行。线上施压需单独授权、隔离、阈值、停止/复位与责任owner；源3分钟/40ms仅案例。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D039\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d040-76e0eae85a\",\n \"name\": \"五条线上容量测试原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"五条设计原则\\n线上测试必须兼顾准确性和客户保护。\\n使用实时流量。实时监测和反馈。规则和阈值可定制。自动终止并复位。支持日历/事件触发调度。\",\n \"text_sha256\": \"a98c3d10b632c97fa450e30e59e962c7055748cb8c6264dc48827aed2773eeb9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D040；原声明上游=第25节《25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？》 · EPUB第191–196节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 386, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": 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\"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第197–203节 · 26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？\\n核心思想：数据库复制可建模为无限缓冲FIFO排队系统；用ARIMA预测周流量、季节指数下钻到小时，再用数值计算和二分搜索求复制延迟、容量、增长空间和SLA。\\n关键框架\\n数据库复制三变量模型两步时间序列预测容量二分搜索\\n行动要点\\n三变量是输入流量、复制处理能力和复制延迟，给定两者可求第三者。长期预测先聚合到周，减少ARIMA数据点，再用168小时季节指数分配。预测误差必须以业务后果和资源成本决定安全裕量。\\n三变量模型\\n容量规划围绕流量、处理能力、延迟相互求解。\\n可预测复制延迟。可反推需要的复制容量。可求当前容量支持的最大流量。可据此讨论延迟SLA。\",\n \"text_sha256\": \"0a7ddbc8f48e6da841268cb24e5f1b328811bb8b1d2e187f591d01dde6ca29d3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D041；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 403, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"两步预测\\n材料为细粒度长期预测设计两步法。\\n第一步用ARIMA预测未来各周总流量。第二步用168小时季节指数分配到每小时。42天历史示例预测后21天，作者认为精度足够用于工程问题。\\n安全裕量\\n预测低于真实流量时会带来SLA风险。\\n裕量应考虑历史预测精度。同时考虑SLA违约成本和过度部署成本。\",\n \"text_sha256\": \"8adc37dfa0d3d92ac5ecdce7d499e120efc287cbc32dd1990036d146f406d66b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D042；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 410, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 403}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料为细粒度长期预测设计两步法。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D042\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d043-b16c1a48e2\",\n \"name\": \"容量二分搜索\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"在SLA约束下用数值计算和二分搜索求最小所需容量\\n适用：给定流量与SLA反推复制容量时\",\n \"text_sha256\": \"a1cd0e20c81c4b17a2695b5dad1bab83a0ac60724f2e94ac560a0e9fcb4ad6b3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D043；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/42\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-04bfcba058b0131329\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在SLA约束下用数值计算和二分搜索求最小所需容量\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：给定流量与SLA反推复制容量时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡片未给单调性、搜索范围、oracle误差和终止精度；不能用有序就推出可二分或用同章预测冒充算法规约。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D043\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d044-43baaac21e\",\n \"name\": \"Java多任务干扰三层机制\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第204–210节 · 27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？\\n核心思想：多Java应用共存时，JVM堆分配、Linux直接回收/交换和THP拆分-聚合会互相放大；通过堆预触碰、控制交换和动态THP策略可降低干扰。\\n关键框架\\nJava多任务干扰三层机制三元素干扰治理\\n行动要点\\n-Xms/-Xmx并不等于启动时已经拿到全部物理页。内存严重不足会触发前台直接回收，冻结申请内存的应用。THP在内存压力下反复拆分与聚合可能造成大量CPU开销。\\n启动干扰\\n第二个大JVM逐步分配物理页时可能触发直接回收。\\nkswapd先做后台回收。压力继续增大后进入同步直接回收。课程实验峰值每秒扫描约48K页（约200MB），GC暂停显著升高。\\n运行干扰\\n稳定JVM的堆页被换出后，GC会因page-in而变慢。\\n材料实验出现约55秒超大暂停。THP拆分/聚合进一步烧CPU并放大问题。\",\n \"text_sha256\": \"108ba8681127afb7b93924a1bfe1ae7c65124f0bed494ebd78eafd138444bb81\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D044；原声明上游=第27节《27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？》 · EPUB第204–210节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 423, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 410}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第204–210节 · 27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D044\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d045-b04c03c190\",\n \"name\": \"三元素干扰治理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"三个措施分别控制堆分配、交换和THP。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：旧JVM/Linux参数必须核对当前版本与工作负载；PreTouch会改变启动和实占内存，关闭swap不自动安全。未执行参数变更。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D045\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d046-4862594685\",\n \"name\": \"TCP队列三分诊断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"SendQ/RecvQ判别\\nTCP流控队列提供跨主机的快速责任隔离。\\nRecvQ≠0：接收端应用没及时read。SendQ=0且RecvQ=0：发送端应用没持续提供数据。SendQ≠0且RecvQ=0：数据积在发送端，网络传输慢。\",\n \"text_sha256\": \"a92dd83d8772451ba24a5eefb271817d1c9220d91d7791b89249981778f7e2db\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D046；原声明上游=第28节《28-网络数据传输慢，问题到底出在哪了？》 · EPUB第211–216节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 437, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 433}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"TCP流控队列提供跨主机的快速责任隔离。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源给的是特定传输场景的简化判别，非万能因果证明；观察窗口、应用背压、流控、缓冲与双方状态均需核对。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D046\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d047-544255383d\",\n \"name\": \"HTTP传输状态机\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"状态机落地\\nHTTP传输用T0–T5记录请求、首字节和结束事件。\\n正常成功路径最终到状态F。异常状态转移结合两端队列即可进一步定位。\",\n \"text_sha256\": \"7d68f950f4f03c828f59fdd9b2ce2db67c77baa39093c655ea40ddfc2cc9d2b5\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D047；原声明上游=第28节《28-网络数据传输慢，问题到底出在哪了？》 · EPUB第211–216节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 441, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 437}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"HTTP传输用T0–T5记录请求、首字节和结束事件。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n 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29-如何彻底发挥SSD的潜力？\\n核心思想：SSD友好软件要从数据结构、I/O处理和线程并发三方面重新设计，利用SSD随机访问和内部并行特性，同时降低GC、写放大和磨损。\\n关键框架\\nSSD友好七原则\\n行动要点\\nSSD友好设计可同时提升应用性能、I/O效率和寿命。小I/O宜多线程利用内部并行，大I/O线程过多反而会竞争。空间使用率越高，GC搬移有效数据越多。\\n七原则：数据结构\\n三条数据结构原则改变传统HDD假设。\\n避免为HDD设计的就地更新执念。分离热/冷数据，减少无效页访问。采用紧凑数据结构，减少4KB页级读写和写放大。\\n七原则：I/O\\n两条I/O原则减少前台GC。\\n避免长时间繁重持续写。避免SSD存储过满；80%使用率释放1块约需压缩5块，95%时约20块。\\n七原则：线程\\n线程数要匹配I/O大小和SSD内部并行度。\\n10KB小I/O实验中多线程显著提升吞吐。10MB大I/O实验中2–4线程足够，8线程反而下降。课程给出的“小I/O”启发阈值≈页大小×内部并行度。\",\n \"text_sha256\": \"c84520f5ddb6681f970d24e02ee2b62568f3ebf2811ba34495bcb21c11994a3d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D048；原声明上游=第29节《29-如何彻底发挥SSD的潜力？》 · EPUB第217–221节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 458, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"editorial_summary\",\n \"summary\": \"服务器硬件在量产前逐级提高真实性和规模。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D049\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d050-1eaee7724c\",\n \"name\": \"硬件趋势到软件策略\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"长期硬件趋势\\n软硬件应共同演化。\\nCPU：更多核、频率增长有限，强调水平扩展。内存：DRAM昂贵，考虑NVM和降低内存占用。存储：容量增长快于IOPS，热数据放更快介质。网络：带宽升级同时仍应减少跨机架/跨中心流量。单处理器高密度多核可降低硬件与许可证成本。\",\n \"text_sha256\": \"cf991be0ffea6e0ca200473ba5a2f0b3755b007d46a0886c5cee7db8675590e7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D050；原声明上游=第30节《30-服务器的管理和部署：工业界近几年有哪些发展趋势？》 · EPUB第222–226节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 472, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 468}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软硬件应共同演化。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D051；原声明上游=第31节《31-规划部署数据中心要考虑哪些重要因素？》 · EPUB第227–233节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 482, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 478}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"“靠近用户”只是数据中心选址的一项因素。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n 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\"original_text\": \"容量规划流程\\n规划输入包括单位容量、业务增长、预算和约束。\\n容量测试确定单机/单位能力。历史/类比/主观有据推测用于需求预测。预算限制可改变需求或触发追加申请。最终形成订购计划并持续迭代。\",\n \"text_sha256\": \"15a724ed5fb774ea09316b8189f8fad62db17bd6f9d99f8606ac65710e375842\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D054；原声明上游=第32节《32-服务的容量规划：怎样才能做到有备无患？》 · EPUB第234–238节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 499, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 495}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"规划输入包括单位容量、业务增长、预算和约束。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n 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结束语-不愁明月尽，自有夜珠来\\n核心思想：结束语强调把课程当作起点：技术持续演进，需要跟踪专业博客、工程博客、书籍和会议论文，同时继续训练团队协作与情商。\\n关键框架\\n持续学习循环\\n行动要点\\n硬技能需要持续跟踪软件、硬件和工具演进。材料推荐通过专业博客、公司工程博客和学术会议补充学习。软技能同样需要在真实协作中反思和训练。\\n持续技术学习\\n课程之外还要持续摄取一手技术资料。\\n定期阅读性能专家和工程团队博客。按工作领域阅读书籍与会议论文。把新知识带回实际项目验证。\\n持续软技能学习\\n职场合作也需要长期迭代。\\n理解他人目标和利益。复盘沟通与协作中的教训。把课程结束视为继续实践的起点。\",\n \"text_sha256\": \"66039b10d4140d2937ac89f60b43c7c3e3b785b305e9def03d6b42ed4ef563f9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D062；原声明上游=结语《结束语-不愁明月尽，自有夜珠来》 · EPUB第265–268节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 585, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 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\"content\": {\n \"original_text\": \"DR容量放大公式\\n若失去承担x%流量的容量单位，其余单位负载增幅为[1/(1-x)-1]×100%。\\n失去50%容量时剩余单位需要承担2倍总流量。A/B/C=40/40/20时，失去40%单位会让其余负载增加约67%。\",\n \"text_sha256\": \"a21f7c2c60031720e63da08cdb973c25b8bf3ac1fe291f4cc4ac126213ba7017\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E001；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 506, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 502}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"若失去承担x%流量的容量单位，其余单位负载增幅为[1/(1-x)-1]×100%。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": 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\"03ed3e5dc10c802a9005e6cff6e34c44c6f1eb1fd773305dd6f5708b99b33bb8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E002；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 536, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 533}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料给出渐进式告警/任务优先级机制。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：7天、3周与年度配额是源案例策略，不是通用SLA；告警去重、责任、豁免、升级结果及恢复仍待具体合同。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:E002\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-e003-fc436ff652\",\n \"name\": \"指标—成本映射可见性与更新\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"成本可见性\\n让内部客户看到“指标→成本”的映射有助于优先级决策。\\n例如把TB、QPS等业务/技术指标映射到服务总成本。映射需要随服务增长、硬件和效率变化定期更新。\",\n \"text_sha256\": \"60169d8df30be1ff46d34cdb794de5d581736997e732c1e7464fdd26982c6889\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E003；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"用变更放大、认知负荷、未知的未知识别复杂性，并追溯到依赖性与模糊性。\\n适用：诊断设计复杂性时\",\n \"text_sha256\": \"0027df32028d4ca56674b8b655c155d52244551cf55ec6d7e61379fd88233f82\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC001；原声明上游=第2章《复杂性的本质》 · EPUB第8–13节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/0\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-c5a1799fbe5706c624\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用变更放大、认知负荷、未知的未知识别复杂性，并追溯到依赖性与模糊性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：诊断设计复杂性时\"\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC002；原声明上游=第3章《能工作的代码是不够的（战略式编程与战术式编程）》 · EPUB第13–18节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/1\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-8e498d351fa40251b5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把长期系统结构放在短期“先让它工作”之前，并持续进行小额设计投资。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：开发新功能或修复问题时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不等于先造完整未来框架；必要止血与可验证小步不可取消。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"让每项重要设计知识尽量由一个模块拥有，减少跨模块依赖。\\n适用：划分模块职责与数据表示时\",\n \"text_sha256\": \"86abf2095544f61e4766c3d162b766bd0a10fbe5f5e963e18b5cc296c1bd3e1f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC004；原声明上游=第5章《信息隐藏和信息泄露》 · EPUB第26–36节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-e16c3df3c7875e2847\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"让每项重要设计知识尽量由一个模块拥有，减少跨模块依赖。\",\n \"problem\": null,\n 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\"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC005；原声明上游=第6章《通用的模块是更深的》 · EPUB第36–45节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-9aa09c070a0149f4a2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从当前需求提炼更稳定的通用机制，同时把专用策略留在合适层级。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：多个相关用例共享同一机制时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：必须已有相关用例；不为猜测未来增加通用层。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n 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\"editorial_summary\",\n \"summary\": \"按信息共享、接口深度和依赖性决定功能应放一起还是分开。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：确定类、方法或服务边界时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不是强制单体或微服务；数据、权限与部署边界仍独立考虑。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC007\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc008-2eccd2b710\",\n \"name\": \"通过定义来规避错误\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"重定义语义以减少错误状态，再用屏蔽和聚合减少异常处理点。\\n适用：接口存在大量特殊情况或异常时\",\n \"text_sha256\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC008\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc009-945f0aea42\",\n \"name\": \"设计两次\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"为重要设计决策构思多个差异明显的备选方案并比较。\\n适用：重大接口、实现或系统分解决策前\",\n \"text_sha256\": \"9b6ee8a09a24ef5beda121b7c326aea7543638777883b55d8d3a1d0ed2102bff\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC009；原声明上游=第11章《设计两次》 · EPUB第74节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC012；原声明上游=第21章《决定什么是重要的》 · EPUB第127–132节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/19\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-8eee2673fa624c290c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"减少必须被关注的概念，并让真正重要的约束在接口、名称和结构中突出。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：确定抽象重点、配置或关键路径时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：重要性按用户任务和风险确定；不能删除安全、权限或恢复约束。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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PDF第065–094页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-379bcbb6088033ae7f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从隐私、隔离、备份、审计、鲁棒性到身份、最小权限、供应链、响应计划构成防线。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文未列十九项逐条控制；不能据此宣称完成十九项审计。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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原书第135–138页 · PDF第161–164页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/64\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-31cfc51b7fb29f5039\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"具备工具能力的 Agent 应遵循最小权限、审批、高风险操作确认和审计。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：本条不授工具权限；确认不能覆盖第三方数据边界。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"把设计系统、组件规范和已有代码作为上下文，提高生成 UI 的一致性与可维护性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：复用不证明可访问性、交互正确或安全；必须按实际页面验收。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC023\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc024-4ecfc39c68\",\n \"name\": \"大模型时代的 UTDD\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"围绕单元行为先生成/完善测试，再生成或修正实现，通过执行反馈迭代。\\n适用：理解、评估或应用这一结构时\",\n \"text_sha256\": 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PDF第265–283页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/84\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-7aa519f490b8f60e47\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从业务验收标准出发生成端到端验收测试与实现，把业务语言连接到代码。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：E2E不是唯一测试层；不能mock被测核心或只挑最简单路径。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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EPUB第11节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/9\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-a5b5d342bcf2a569de\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不得默默补写原文；应另存限定版本，明确分区时的响应与一致性合同。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"规划\\n当一个度量标准成为目标时，它就不再是一个好的度量标准。\\n用于识别与“古德哈特定律”相关的工程约束、风险或决策情境。\",\n \"text_sha256\": \"e9c45c5b15fc5dd5ba1d3d6c58059ec13645d4d149df78825048951a3dcef8e1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC032；原声明上游=第25节《古德哈特定律 (Goodhart's Law)》 · EPUB第26节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-4bd1f90abae06642a5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"当一个度量标准成为目标时，它就不再是一个好的度量标准。\",\n \"problem\": null,\n 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\"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC033；原声明上游=第33节《测试金字塔 (Testing Pyramid)》 · EPUB第34节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/32\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-16b6d5b741ef0acea7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"一个项目应该有许多快速的单元测试，较少的集成测试，和只有少量的 UI 测试。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不能按固定比例删必要集成或E2E；层级由风险与合同决定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n 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\"gongfa-candidate-html96-vc035-7660a9bdab\",\n \"name\": \"生命周期阶段评估问题集\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 05\\n每一阶段用容量、延迟、质量、模式、成本、SLA 和下游用途等问题约束设计。\\n适用设计新管道或排查生命周期瓶颈时首次单元u02\",\n \"text_sha256\": \"ab2e72fdc88a721b08f786043e47256a866d5af29f051b1780c55efd02d8850d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC035；原声明上游=↗ 来源：第2章《数据工程生命周期》 · EPUB第38–42节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"从团队能力、上市时间、互操作、成本、可逆性、部署、构建/购买、模块化、运维与基准等维度权衡。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：没有统一权重或普适最优栈；用实际负载和组织能力验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC036\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc037-e9df870918\",\n \"name\": \"源系统评估框架\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 13\\n理解源数据生成方式、写入模式、模式变化、时间语义、性能影响、质量和数据契约。\\n适用接入任何新源系统前首次单元u05\",\n \"text_sha256\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 21\\n编译解析、优化器、执行计划、资源指标和查询重构构成性能优化闭环。\\n适用分析慢查询或数据库成本时首次单元u08\",\n \"text_sha256\": \"4f9522df1362f6fbb9ea430de8bd5a06b33f5d61169b4c0fda6a6f92e7da6aea\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC040；原声明上游=↗ 来源：第8章《查询、建模与转换》 · EPUB第264–267节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/20\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-39e8b58fe96a1a3396\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"编译解析、优化器、执行计划、资源指标和查询重构构成性能优化闭环。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：先固定工作负载和正确性，再复测；单次执行计划不代表所有参数和缓存状态。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC040\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc041-9e4c693ab6\",\n \"name\": \"流式窗口与水位线\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 25\\n会话、固定、滑动窗口和水位线把无界事件变成可触发计算的动态范围。\\n适用需要实时聚合、会话化或处理迟到事件时首次单元u08\",\n \"text_sha256\": \"496a7136e595b27958a8a46ff9ad1082e0b54c8a706a777e3adcdffa7ec179aa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC041；原声明上游=↗ 来源：第8章《查询、建模与转换》 · EPUB第268节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-eb6aa389e1d6caddd6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"会话、固定、滑动窗口和水位线把无界事件变成可触发计算的动态范围。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：水位线不是所有未来事件已到达的绝对证明；卡文缺具体窗口与迟到策略。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 37\\n行式适合记录交换，列式适合分析扫描，混合表格式为更新、快照和模式演进增加管理层。\\n适用选择文件格式、湖表格式或跨系统交换格式时首次单元u12\",\n \"text_sha256\": \"43ffdb6ef8212a7b9e8b0c2ab3458a4815abccee0bb0fe7f5570f4b01bcc5830\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC044；原声明上游=↗ 来源：附录A《序列化与压缩技术细节》 · EPUB第358–363节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/36\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-e8f2453332af77fd81\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"行式适合记录交换，列式适合分析扫描，混合表格式为更新、快照和模式演进增加管理层。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：行列规则是启发；核精度、单位、Schema演进和允许损失，不因格式相同假定语义兼容。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC044\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc045-e245d29d3e\",\n \"name\": \"人月不可互换与Brooks法则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"工作量与日历时间受顺序、培训和沟通约束，追加人员会改变任务本身。\\n使用场景 · 项目延期、赶工或讨论加人时\",\n \"text_sha256\": 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\"gongfa-candidate-html96-vc047-95eff5be91\",\n \"name\": \"规格传播与解释闭环\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"权威规格、多种表达、持续问答和修订记录共同维持一致理解。\\n使用场景 · 体系结构要被多个实现团队执行时\",\n \"text_sha256\": \"e14d160ee10dc5a77a497a63ac4a3fa3824e92874e313e170bd4bd12180ce910\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC047；原声明上游=第6章《贯彻执行》 · EPUB第14节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bc3324a04ebfc498c9388b2804627a0e0832eaa198bb0ca0a6359701bc8ea78d\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/人月神话.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/8\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-30779570d565bb60e0\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"权威规格、多种表达、持续问答和修订记录共同维持一致理解。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：权威来源仍可能有错；副本、问答和修订不成为多头真相源。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC047\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc048-27f2dad13f\",\n \"name\": \"独立产品测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"由独立测试组织依据规格检验产品，提供技术监督。\\n使用场景 · 需要降低开发团队自证偏差时\",\n \"text_sha256\": \"d9edce8bd61806c21885bd3441652c03cb8e9ccb221adbe4457b29b942df7007\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC048；原声明上游=第6章《贯彻执行》 · EPUB第14节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bc3324a04ebfc498c9388b2804627a0e0832eaa198bb0ca0a6359701bc8ea78d\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/人月神话.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/9\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-09ebf859ca4f0854f0\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"由独立测试组织依据规格检验产品，提供技术监督。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不把换模型或同源测试算独立验证；本轮编者不是独立评审者。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在编码前让外部视角审查规格的完整性与一致性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：审查视角的独立性需核共同上游；审查通过不免后续行为验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC050\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc051-17b89b8935\",\n \"name\": \"具体可度量的里程碑\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"里程碑必须是可客观判定、可清晰定义的事件。\\n使用场景 · 建立可控制的项目进度表时\",\n \"text_sha256\": 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\\\"00972480dae36aa1a10816c40597bec5334f39f99ffb7d515e976ce23cb14351\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/深入理解AI-Agent.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5fdd7ded19f3d4ae87\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"声明工具→模型选择工具和参数→框架执行→结果回填上下文。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：实现 Function/Tool Calling 时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文缺鉴权、错误、重试与取消合同；工具声明或模型输出不证明调用成功。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC059\",\n 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PDF第065页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"00972480dae36aa1a10816c40597bec5334f39f99ffb7d515e976ce23cb14351\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/深入理解AI-Agent.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/32\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5ec4788f81927e7c37\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把长轨迹中需反复归纳的隐式状态提前算成可直接检索的结构化结论。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：模型在计数、状态跟踪和规则归纳上反复消耗思考时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：派生结论须可追溯事件、版本与权限；摘要不能覆盖权威账本。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"Urgency、Persistence、Vigilance 分别控制时间预算、是否坚持和异常时延警觉。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：需要 Agent 感知物理时间并调整执行节奏时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：只有轴名没有调度算法；实际deadline、资源释放和总预算需另定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC069\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc070-9e82663c7b\",\n \"name\": \"五层生产压缩\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"工具结果预算→删除噪声→API 微压缩→归档式摘要→全量压缩逐级升级。\\n适用：设计生产级上下文生命周期时\",\n \"text_sha256\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC070\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc071-377b89bdee\",\n \"name\": \"隔离优于压缩\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"大体积中间探索交给独立子 Agent，只把结论回传主上下文。\\n适用：搜索代码库、读取大量文件等高噪声子任务\",\n \"text_sha256\": \"0661d84b516698e7fe8587fbc7b722f7907737d57f0a93252b731a00b43dcccf\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC071；原声明上游=第2章《上下文工程》 · 原书第067页 · PDF第075页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC085\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc086-bc8e97ea79\",\n \"name\": \"契诃夫的枪支谬误\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"无关上下文会被模型强行赋予意义，从而挤占并扭曲真正有用的信息。\\n适用时当考虑“多放一点也许有用”的上下文时\",\n \"text_sha256\": \"9b88b43128f35a3afd7599e65521c7b82a18213d966615ed152229a5dc7e5b92\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC086；原声明上游=第5章《提示词内容》 · EPUB第80节 · 小节《检索增强生成》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文缺独立价值oracle、停止和留出；元素交互会破坏贪心前提，不补全。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC088\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc089-12547900ce\",\n \"name\": \"Logprobs 置信诊断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"读取词元概率，观察模型对生成选择的相对把握。\\n适用时当需要分类置信、异常提示或候选比较时\",\n \"text_sha256\": \"35c8f15a45cee0d3a846ab4738aaac611c5e8674b59a21fdca43bf536391ff1c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC089；原声明上游=第7章《驯服模型》 · EPUB第104节 · 小节《超越文本：Logprobs》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"c004f3f3af3fb2d3a000d3b1d65dc145e139d13024caabd1e6a40b0c7024b729\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/提示词工程-面向大语言模型.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/35\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6baa3cc220c09a7cbd\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"读取词元概率，观察模型对生成选择的相对把握。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：logprobs不是事实概率；API支持、分词与模型版本另核，不补校准概率。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"多通道滤波\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"通过彼此独立的通道交叉验证同一信息，削弱系统性干扰。\\n适用 单一路径可能有共同偏差时\",\n \"text_sha256\": \"92fdccb2a320a283af4e9308b1946fda07391365c6f075b16d07a849acff7d9e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC095；原声明上游=第二章《信息、思维和组织》 > 2.5《滤波：去伪存真的研究》 · EPUB第21节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6fc6165d04a2e19f3bd0169343fc64443f67b5cf58310949fae78ed196d7a938\\\", \\\"file\\\": \\\"哲学/控制论与科学方法论.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/14\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-0e18f6da9922a4e72b\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"通过彼此独立的通道交叉验证同一信息，削弱系统性干扰。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：多个网站或模型复用同上游不算独立；不同噪声不授权任意改目标。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC095\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc096-a54d168dfb\",\n \"name\": \"反馈速度条件\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"理论—实践循环速度至少要跟上客体变化速度。\\n适用 对象快速变化、反馈有时滞时\",\n \"text_sha256\": 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\"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC096\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc097-525503248e\",\n \"name\": \"反馈过度\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"理论修正幅度过大可造成认识在极端之间振荡。\\n适用 观察到反复全盘否定与反向修正时\",\n \"text_sha256\": \"04d914d04fc83af7c81b3e1aadd6a6978660ff3692192dfc9e9b7efa0e90c499\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC097；原声明上游=第五章《黑箱认识论》 > 5.6《反馈过度》 · EPUB第55节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6fc6165d04a2e19f3bd0169343fc64443f67b5cf58310949fae78ed196d7a938\\\", 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\"gongfa-candidate-html96-vc098-f3093af589\",\n \"name\": \"通用五步衡量法\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"定义决策与不确定性 → 量化当前知识 → 计算信息价值 → 衡量高价值不确定性 → 决策并循环。\",\n \"text_sha256\": \"b2aa4aee3bee2cbf5d2fc36284293c050fedb94a3249c92f03c6e2d28b347cd8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC098；原声明上游=衡量的通用方法 · EPUB第7节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"72272183cc7dce12574904642971d9c8e4964339c5b0ebbfeeb7b3a8b5908e1d\\\", \\\"file\\\": \\\"数学/如何衡量万事万物.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-3bfaff80521909d956\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"定义决策与不确定性 → 量化当前知识 → 计算信息价值 → 衡量高价值不确定性 → 决策并循环。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：缺概率、损失和成本时不编数；信息价值不证明现实可获得该信息。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC098\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc099-324f0a252f\",\n \"name\": \"校准估计\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"用概率与置信区间表达主观不确定性，并用真实频率检验估计者是否过度自信或自信不足。\",\n 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC099\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc100-6da755fe0b\",\n \"name\": \"门槛导向抽样\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"围绕会改变决策的门槛设计样本量和停止条件，而非追求抽象的最大精度。\",\n \"text_sha256\": \"8a9d328de213a93cef309f28cfa823550b492dbf69c193ee5ec995e80393d196\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC100；原声明上游=门槛的衡量 · EPUB第15节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\\\"列差异 → 按影响和可达性排序 → 建立子目标 → 选择减少差异的 operator → 更新状态\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"在长任务中保持目标方向，避免无目的地堆叠步骤。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"当前状态和目标状态都能部分描述，且差异可比较。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"目标不可观察或差异没有稳定度量。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:newell-simon-problem-space\\\",\\n \\\"ref:mit-ai-problem-solving\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"已定义当前状态、目标和至少一个差异指标。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"current_state\\\",\\n \\\"goal_state\\\",\\n \\\"difference_measures\\\",\\n \\\"available_operators\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算当前状态与目标的差异\\\",\\n \\\"选择影响最大且可验证的差异\\\",\\n \\\"若 operator 前置不满足则建立中间子目标\\\",\\n \\\"执行或模拟 operator 并重新计算差异\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": 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记录剪枝与预算 → 复核遗漏风险\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把有限 token、工具调用和时间预算投向高信息增益路径。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"候选空间大且有可验证的希望度估计。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"没有可比较的评价信号或遗漏代价不可接受。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:newell-simon-problem-space\\\",\\n \\\"ref:mit-ai-problem-solving\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"候选状态、目标判据、预算和剪枝风险已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_space\\\",\\n \\\"heuristic\\\",\\n \\\"budget\\\",\\n \\\"goal_test\\\",\\n \\\"pruning_policy\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"估计每个候选的进展、成本和不确定性\\\",\\n \\\"优先扩展高希望度分支\\\",\\n \\\"对低希望度分支记录剪枝理由\\\",\\n \\\"在预算节点做覆盖和遗漏复盘\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"search_frontier_prioritized\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带预算、评价和剪枝记录的搜索前沿。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"候选列表、评价规则、访问顺序、剪枝记录、预算和覆盖声明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"启发式偏差导致正确分支被早剪。\\\",\\n \\\"局部希望度掩盖长期收益。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"恢复被剪分支、改用多样化搜索或提高验证预算。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"search\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"control-metacognition\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"3de59abc3cc1813f9b3671067c67175a88da9dbc22c989865321d9e1e1f49cad\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.heuristic-search；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用结构线索、估计和预算优先访问有希望的候选状态，并明确未搜索区域。\",\n \"problem\": \"哪些候选最值得先看，凭什么可以剪掉其他路径？\",\n \"mechanism\": \"用可比较线索优先扩展候选，同时保留剪枝理由和未搜索范围。\",\n \"conditions\": [\n \"候选空间大且有可验证的希望度估计。\",\n \"候选状态、目标判据、预算和剪枝风险已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"没有可比较的评价信号或遗漏代价不可接受。\",\n \"不声称完整搜索、全局最优或高希望度必然有效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：候选列表、评价规则、访问顺序、剪枝记录、预算和覆盖声明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.heuristic-search\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-problem-solving-methodology-constructive-witness-be7dab6e3f\",\n \"name\": \"构造性见证\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"problem-solving-methodology.constructive-witness\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Constructive Witness\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"构造性见证\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"problem-solving-methodology\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"把存在性或可行性主张转成一个可检查的具体候选、反例或最小原型。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"能不能拿出一个别人可以检查的具体东西？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义构造目标和约束 → 生成最小 witness → 运行独立检查 → 记录失败条件和改进方向\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"禁止只说“理论上可行”，要求留下 artifact 或可执行示例。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"主张可以由样例、原型、证明对象或测试输入见证。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"当前只允许存在性推断且没有可构造对象。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:polya-four-phases\\\",\\n \\\"ref:mit-mcs-proofs\\\",\\n \\\"ref:stanford-design-thinking\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"目标、约束和最小验收标准已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"claim\\\",\\n \\\"constraints\\\",\\n \\\"candidate_space\\\",\\n \\\"verification_rules\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"选择最小可检查构造\\\",\\n \\\"生成候选 witness 或原型\\\",\\n \\\"按约束和反例规则检查\\\",\\n \\\"保留 artifact、失败原因和下一候选方向\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"constructive_evidence_created\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可独立检查的具体证据对象。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"failed\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"构造物、输入/假设、检查输出、失败反例或通过理由。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"原型只展示表面而不覆盖关键约束。\\\",\\n \\\"样例通过被误判为普遍成立。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"扩大约束覆盖、构造边界实例或转入证伪。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"construction\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"0da5818e629f22f6f2a8afd08d90f203b7413fc8c461e8dfee6ad8e00a62166f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把存在性或可行性主张转成一个可检查的具体候选、反例或最小原型。\",\n \"problem\": \"能不能拿出一个别人可以检查的具体东西？\",\n \"mechanism\": \"把可行性主张落实为受约束的最小候选，再交给检查者验证。\",\n \"conditions\": [\n \"主张可以由样例、原型、证明对象或测试输入见证。\",\n \"目标、约束和最小验收标准已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"当前只允许存在性推断且没有可构造对象。\",\n \"有效的非构造数学存在证明不因此失效；这里只在合同需要具体见证时使用。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：构造物、输入/假设、检查输出、失败反例或通过理由。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-problem-solving-methodology-metacognitive-monitoring-50d157c1c8\",\n \"name\": \"元认知监控\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Metacognitive Monitoring\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"元认知监控\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"problem-solving-methodology\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"持续判断当前策略是否产生进展、证据是否足够，以及何时继续、停止、切换或升级。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"现在这条路真的在工作吗？下一步的成本值得吗？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"设定监控指标 → 观察进展/成本/不确定性 → 与停止阈值比较 → 继续、切换、回退或升级\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把 strategy selection、预算和停止条件从隐式直觉变成可审计控制。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"任务包含多轮策略、有限预算或不确定结果。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"单次确定性查询且无需选择路径。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:schoenfeld-problem-solving\\\",\\n \\\"ref:national-academies-metacognition\\\",\\n \\\"ref:newell-simon-problem-space\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"存在可观察进展指标、预算和策略切换规则。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"progress_signals\\\",\\n \\\"cost_signals\\\",\\n \\\"uncertainty\\\",\\n \\\"strategy\\\",\\n \\\"stop_policy\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"在每个检查点记录进展、成本和剩余未知\\\",\\n \\\"比较当前策略与替代策略的预期收益\\\",\\n \\\"达到停止、切换或升级阈值时执行对应控制\\\",\\n \\\"把控制决定及其理由写入 trace\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"strategy_controlled\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可解释的继续、停止、切换或升级决定。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"switched\\\",\\n \\\"stopped\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\",\\n \\\"inconclusive\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"监控指标、阈值、策略比较、预算变化和控制决定。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把活动量当作进展。\\\",\\n \\\"停止阈值没有和风险/证据绑定。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"重新定义进展指标、引入外部审查或回到任务定框。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"diagnosis-revision\\\",\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"80b22a78db4b48cd50bc74a5f9be00eba2f973d24af2416a765df2a8e6d6fb9f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"持续判断当前策略是否产生进展、证据是否足够，以及何时继续、停止、切换或升级。\",\n \"problem\": \"现在这条路真的在工作吗？下一步的成本值得吗？\",\n \"mechanism\": \"在检查点比较进展、剩余未知与成本，按停止规则控制路线。\",\n \"conditions\": [\n \"任务包含多轮策略、有限预算或不确定结果。\",\n \"存在可观察进展指标、预算和策略切换规则。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"单次确定性查询且无需选择路径。\",\n \"监控指标与停止阈值未校准时不能假定控制有效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：监控指标、阈值、策略比较、预算变化和控制决定。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-minimal-reproduction-47a914cf5a\",\n \"name\": \"最小复现\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.minimal-reproduction\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.minimal-reproduction\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Minimal Reproduction\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"最小复现\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"最小复现：自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"最少什么条件仍能触发问题？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"固定失败 → 逐步移除输入与依赖 → 保留失败 → 形成最小案例\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:python-debugging\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_state\\\",\\n \\\"goal\\\",\\n \\\"constraints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"固定失败\\\",\\n \\\"逐步移除输入与依赖\\\",\\n \\\"保留失败\\\",\\n \\\"形成最小案例\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"599751ea6f0cb63eb453a236bd51c8642bc5ffaa65eff74916d2dbe735704737\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.minimal-reproduction；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"最小复现：自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\",\n \"problem\": \"最少什么条件仍能触发问题？\",\n \"mechanism\": \"逐步缩减触发条件但保持同一故障，形成可重复检查的案例。\",\n \"conditions\": [\n \"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\",\n \"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\",\n \"源文的最小与自动不是已实现自动化，也不证明全局最小案例。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.minimal-reproduction\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-binary-search-debugging-3cc299f324\",\n \"name\": \"二分调试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.binary-search-debugging\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.binary-search-debugging\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Binary Search Debugging\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"二分调试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"二分调试：对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"问题最早在哪个有序区间出现？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"切分搜索空间 → 测试一半 → 保留失败半区 → 重复\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:python-debugging\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"切分搜索空间\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"测试一半\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"保留失败半区\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重复\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"240bcb3dd6a402468a3feb5b4359148937dc67b83138d59ca9da74cac6de8b6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.binary-search-debugging；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"二分调试：对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\",\n \"problem\": \"问题最早在哪个有序区间出现？\",\n \"mechanism\": \"利用有序、可靠且符合单调要求的故障判定缩小候选区间。\",\n \"conditions\": [\n \"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\",\n \"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\",\n \"不得仅因有序就推断单调；也不据此执行Git回退或破坏性操作。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.binary-search-debugging\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-property-based-testing-53fab5bbdb\",\n \"name\": \"性质测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.property-based-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.property-based-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Property Based Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"性质测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"声明输入输出性质并生成多样输入，检查性质而非只检查固定样例。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"实现是否对一类输入都满足不变量？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义性质/生成域 → 生成或变异输入 → 执行 → 缩减失败样例 → 修复并回归\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"发现固定测试没有覆盖的边界和组合缺陷。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"行为可表达为跨多输入成立的性质或不变量。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"性质本身含糊或生成输入会触发不可逆外部副作用。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:python-debugging\\\",\\n \\\"ref:cs2023\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"性质、输入生成域和安全执行边界已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"写出与实现无关的性质和输入约束\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"生成、变异并执行有界输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"记录违反性质的最小反例\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"修复后重放反例并扩展回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"达到预算或性质覆盖足以支撑当前风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"性质在生成输入和固定反例上均成立。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"性质、生成器、种子、失败输入、缩减过程和重放结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"生成器偏置导致虚假覆盖。\\\",\\n \\\"性质与业务目标不一致。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"272f2821f7a08ea872c05a97e61811f3dfafa717229eb8d87475753397a08407\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.property-based-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"声明输入输出性质并生成多样输入，检查性质而非只检查固定样例。\",\n \"problem\": \"实现是否对一类输入都满足不变量？\",\n \"mechanism\": \"按允许输入域生成多样案例，检查与实现无关的性质并缩减反例。\",\n \"conditions\": [\n \"行为可表达为跨多输入成立的性质或不变量。\",\n \"性质、输入生成域和安全执行边界已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"性质本身含糊或生成输入会触发不可逆外部副作用。\",\n \"有限生成样例通过不证明所有输入满足性质。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：性质、生成器、种子、失败输入、缩减过程和重放结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.property-based-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-differential-testing-3b37392484\",\n \"name\": \"差分测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.differential-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.differential-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Differential Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"差分测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"让两个实现、版本或配置处理同一输入，比较差异并定位回归。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪个实现与可信参考不一致？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"固定输入 → 并行执行候选/参考 → 规范化输出 → 比较差异 → 缩小案例\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"验证重构、模型替换和 harness 适配器的行为保持。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"存在参考实现、旧版本或可接受的多实现比较。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"两侧语义不同且没有可比输出契约。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:python-debugging\\\",\\n \\\"ref:sklearn-model-selection\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"比较对象、输入集合和等价/容忍规则已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择覆盖关键边界的相同输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行候选和参考并记录版本/配置\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"按契约规范化并比较输出、错误和副作用\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"缩小差异输入并判断预期变化或回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"差异被解释、接受或形成可复现缺陷。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"候选与参考在声明的等价范围内一致。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"输入、版本、配置、输出差异、容忍规则和结论。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"比较未处理非确定性。\\\",\\n \\\"参考实现自身不可信。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f525626bec5f378b234788920497b1bda7abc80239be44f5480a70b77efd822d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.differential-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/13\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"让两个实现、版本或配置处理同一输入，比较差异并定位回归。\",\n \"problem\": \"哪个实现与可信参考不一致？\",\n \"mechanism\": \"固定输入、版本与容忍规则，比对输出、错误和副作用。\",\n \"conditions\": [\n \"存在参考实现、旧版本或可接受的多实现比较。\",\n \"比较对象、输入集合和等价/容忍规则已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"两侧语义不同且没有可比输出契约。\",\n \"规范化仅按合同比较，不删除决定性差异。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：输入、版本、配置、输出差异、容忍规则和结论。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.differential-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-fuzzing-a78be6b0f2\",\n \"name\": \"模糊测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.fuzzing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.fuzzing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Fuzzing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"模糊测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"模糊测试：让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"有没有人没有想到的输入能破坏性质？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"生成或变异输入 → 执行 → 捕获 crash/violation → 最小化 → 加入回归\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"生成或变异输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"捕获 crash/violation\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"最小化\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"加入回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"6fc83bd9046f3d9fa7be7bb6e08ebf33227bc24d5f395b0c66809a92b0ba2f86\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.fuzzing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"模糊测试：让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\",\n \"problem\": \"有没有人没有想到的输入能破坏性质？\",\n \"mechanism\": \"在隔离和稳定oracle下探索大输入空间，保存可重放失败。\",\n \"conditions\": [\n \"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\",\n \"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\",\n \"源文的攻击是方法描述，不是目标权限；通用成功字段没有给出充分覆盖阈值。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.fuzzing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-dependency-graph-bd5ad1021a\",\n \"name\": \"依赖图\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.dependency-graph\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.dependency-graph\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Dependency Graph\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"依赖图\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"显式记录任务、组件、数据和证据的依赖，定位受影响节点和最小变更范围。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"改动一个节点会影响哪些下游？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"枚举节点/依赖 → 构建有向图 → 求可达影响集 → 标记循环/孤立 → 规划验证顺序\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"支持影响分析、增量验证和变更回滚。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"系统由多个有依赖关系的对象组成。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"对象彼此独立且无共享状态。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:cs2023\\\",\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"节点和依赖边可以从源码、契约或记录中提取。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"nodes\\\",\\n \\\"edges\\\",\\n \\\"changed_node\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"登记节点、边和版本\\\",\\n \\\"计算 changed_node 的下游可达集\\\",\\n \\\"检测循环、孤立和未声明边\\\",\\n \\\"按影响集安排验证与回滚\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"impact_surface_known\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"得到变更影响集、依赖缺口和验证边界。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"图快照、边来源、可达影响集、循环/孤立检查和验证计划。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"隐藏依赖使影响集不完整。\\\",\\n \\\"把时间相关依赖误写成静态边。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"补充观测、扩大验证范围并标记图不完备。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"5d459e2ac741b618b44fd089a25c6e1db2e1c9f68b617cb8ff569a022726658e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.dependency-graph；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/14\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"显式记录任务、组件、数据和证据的依赖，定位受影响节点和最小变更范围。\",\n \"problem\": \"改动一个节点会影响哪些下游？\",\n \"mechanism\": \"从边来源建立版本化有向图，求变更下游与验证边界。\",\n \"conditions\": [\n \"系统由多个有依赖关系的对象组成。\",\n \"节点和依赖边可以从源码、契约或记录中提取。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"对象彼此独立且无共享状态。\",\n \"没有边不证明没有依赖；语义依赖图不等于锁等待图。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：图快照、边来源、可达影响集、循环/孤立检查和验证计划。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.dependency-graph\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-invariant-checking-ff7aa82215\",\n \"name\": \"不变量检查\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.invariant-checking\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.invariant-checking\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Invariant Checking\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"不变量检查\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在每个状态转移前后检查必须始终保持的安全、数据和一致性性质。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"无论走哪条路径，什么性质都不能被破坏？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义不变量 → 找覆盖所有转移的检查点 → 验证状态前后 → 生成违反路径或证明摘要\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把权限、预算、引用完整性和数据一致性变成机器可检查约束。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"系统有跨步骤必须保持的性质。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"性质本身不稳定或只能靠主观判断。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\",\\n \\\"ref:cs2023\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"状态和不变量表达式已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"state\\\",\\n \\\"transitions\\\",\\n \\\"invariants\\\",\\n \\\"checkpoints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"将自然语言性质转为可检查谓词\\\",\\n \\\"在每个关键转移前后求值\\\",\\n \\\"记录第一条违反路径和上下文\\\",\\n \\\"若可能用形式验证覆盖未执行路径\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"invariant_status\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成不变量通过、违反或不可判定的证据。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"不变量定义、检查点、状态转移、违反路径或覆盖证明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"谓词过弱、过强或与状态语义不一致。\\\",\\n \\\"只检查最终状态而漏掉中间违反。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"收紧状态模型、增加检查点或把结论标为 inconclusive。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"e81824783a194818343fc76bfeb51896ff72cc948d7e5d619461e6219828a7af\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.invariant-checking；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/11\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在每个状态转移前后检查必须始终保持的安全、数据和一致性性质。\",\n \"problem\": \"无论走哪条路径，什么性质都不能被破坏？\",\n \"mechanism\": \"在关键转移前后检查明确不变量，不只看最终状态。\",\n \"conditions\": [\n \"系统有跨步骤必须保持的性质。\",\n \"状态和不变量表达式已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"性质本身不稳定或只能靠主观判断。\",\n \"执行路径检查不证明未执行路径安全；形式验证是条件性选项而非已有回执。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：不变量定义、检查点、状态转移、违反路径或覆盖证明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.invariant-checking\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-interface-contract-4c64b22002\",\n \"name\": \"接口契约\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.interface-contract\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.interface-contract\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Interface Contract\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"接口契约\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"为组件输入、输出、错误、时序和资源约束建立显式契约。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"调用者和被调用者各自承诺什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"列输入域/输出域 → 定义前后条件和错误 → 标注版本关系 → 用反例检查契约\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让不同 Harness、算子 Binding 和验证器可以稳定衔接。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"多个组件通过接口交换数据或控制。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"同一局部表达式且没有独立边界。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\",\\n \\\"ref:omg-essence\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"接口边界和调用场景可识别。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"interface\\\",\\n \\\"preconditions\\\",\\n \\\"postconditions\\\",\\n \\\"errors\\\",\\n \\\"version\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"定义类型、范围、前置和后置条件\\\",\\n \\\"列错误、超时、幂等和资源约束\\\",\\n \\\"标记版本关系与演进策略\\\",\\n \\\"用正常、边界和错误输入检查\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"interface_contract_known\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可验证的组件交互契约和版本边界。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"接口定义、前后条件、错误矩阵、版本关系和反例。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"隐式错误语义或输出未定义。\\\",\\n \\\"契约与实现/绑定漂移。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留显式适配并标记待更新契约。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"4eb0fa194f53316dc9980b266c7c0445f07306c1fa7c27047353d5e55ed20801\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.interface-contract；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"为组件输入、输出、错误、时序和资源约束建立显式契约。\",\n \"problem\": \"调用者和被调用者各自承诺什么？\",\n \"mechanism\": \"明确组件交互承诺，并用正常、边界和错误输入检验。\",\n \"conditions\": [\n \"多个组件通过接口交换数据或控制。\",\n \"接口边界和调用场景可识别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"同一局部表达式且没有独立边界。\",\n \"Schema相同不证明语义兼容；源文适配建议不成为自动增设兼容壳的要求。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：接口定义、前后条件、错误矩阵、版本关系和反例。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.interface-contract\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-impact-analysis-3389d2886d\",\n \"name\": \"影响分析\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.impact-analysis\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.impact-analysis\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Impact Analysis\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"影响分析\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"影响分析：修改代码前预测 blast radius。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"修改 X 会影响什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"识别变更 → 遍历依赖图 → 标记受影响表面 → 确定验证范围\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"修改代码前预测 blast radius。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:swebok\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_state\\\",\\n \\\"goal\\\",\\n \\\"constraints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"识别变更\\\",\\n \\\"遍历依赖图\\\",\\n \\\"标记受影响表面\\\",\\n \\\"确定验证范围\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"修改代码前预测 blast radius。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"79a31a4df6a5828cf504a7fed7a414ecadcd2f652b1dfaba3c5452e96458166b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.impact-analysis；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/8\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"影响分析：修改代码前预测 blast radius。\",\n \"problem\": \"修改 X 会影响什么？\",\n \"mechanism\": \"以具体变更为起点定位受影响面，再安排验证。\",\n \"conditions\": [\n \"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\",\n \"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\",\n \"初评是该源条目的意见，不表示应创建第二个相近功法身份。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.impact-analysis\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-risk-based-testing-0b7b3e08b5\",\n \"name\": \"风险驱动测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.risk-based-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.risk-based-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Risk Based Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"风险驱动测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"按风险、影响和不确定性安排测试深度与顺序。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪些失败最值得先被发现？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"识别风险 → 排序影响/可能性 → 选择测试 → 根据结果调整覆盖\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把有限验证预算优先投向高风险路径。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"验证预算有限且系统存在不同严重度的失败路径。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"所有路径风险和代价相同且已有穷尽证明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:iso-29119\\\",\\n \\\"ref:nist-tevv\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"风险项、质量目标和测试资源已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"列出故障模式、影响、可能性和可检测性\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"按风险排序并选择对应测试深度\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行高风险测试并记录覆盖缺口\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"依据新证据重排风险和测试计划\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"高风险项获得足够证据或无法在预算内降低风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"测试预算与风险优先级一致。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"风险登记、测试选择理由、结果、覆盖和剩余风险。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"只按代码行数分配测试。\\\",\\n \\\"高影响低概率路径被忽略。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"48360c0051f46187c29dde8eac5a9734d7949effaa6118d50facafee0ec55510\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.risk-based-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"按风险、影响和不确定性安排测试深度与顺序。\",\n \"problem\": \"哪些失败最值得先被发现？\",\n \"mechanism\": \"把有限测试预算优先用于重要失败路径，保留覆盖缺口与剩余风险。\",\n \"conditions\": [\n \"验证预算有限且系统存在不同严重度的失败路径。\",\n \"风险项、质量目标和测试资源已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"所有路径风险和代价相同且已有穷尽证明。\",\n \"预算与优先级一致不等于风险已降低或正确性已证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：风险登记、测试选择理由、结果、覆盖和剩余风险。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.risk-based-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-architecture-tradeoff-e9c00cf404\",\n \"name\": \"架构权衡\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.architecture-tradeoff\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.architecture-tradeoff\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Architecture Trade-off\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"架构权衡\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"架构权衡：不回答哪个好，而回答 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\\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"候选不满足基本正确性或安全底线。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f503abf941d99fdce004d5fdb5317589f96f12f7dcf3656ad35558b531d0b482\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.architecture-tradeoff；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"架构权衡：不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\",\n \"problem\": \"一个设计改善 A 时牺牲了什么？\",\n \"mechanism\": \"在满足底线的候选架构间比较延迟、成本与可靠性等冲突属性。\",\n \"conditions\": [\n \"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\",\n \"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"候选不满足基本正确性或安全底线。\",\n \"多指标不能暗中平均；本条不提供普遍最佳架构。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.architecture-tradeoff\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-incremental-development-785e8a3351\",\n \"name\": \"增量开发\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.incremental-development\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.incremental-development\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Incremental Development\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"增量开发\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"增量开发：禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"能否用小步降低一次性风险？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"选择最小纵向切片 → 实现 → 测试 → 集成 → 重复\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"变更可被拆成独立验证的小切片。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:swebok\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"变更可被拆成独立验证的小切片。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择最小纵向切片\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"实现\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"测试\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"集成\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重复\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"ddc1352b3474b0a55833494d372b72a858db75dea26b0a456b114ea367ae498f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.incremental-development；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"增量开发：禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\",\n \"problem\": \"能否用小步降低一次性风险？\",\n \"mechanism\": \"缩小一次变更范围，让每个切片有运行、验证与回滚依据。\",\n \"conditions\": [\n \"变更可被拆成独立验证的小切片。\",\n \"变更可被拆成独立验证的小切片。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\",\n \"原文实现→测试只是保存的源顺序，不覆盖本项目测试先行要求；切片小不等于可以删关键验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.incremental-development\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-incident-postmortem-9b9e94d53d\",\n \"name\": \"事故复盘\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.incident-postmortem\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.incident-postmortem\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Incident Postmortem\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"事故复盘\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"用时间线、因果链和行动项把事故转成可验证的系统改进。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"为什么系统允许这次故障发生并扩大？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"保全证据 → 建时间线 → 分离触发/根因/放大器 → 制定行动 → 验证关闭\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"避免把事故归咎个人，推动可追踪的工程修复。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"发生生产、验证或协作事故且有可保全证据。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"只有无证据的主观猜测，无法形成因果链。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:swebok\\\",\\n \\\"ref:nist-tevv\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"日志、版本、变更和影响范围可被保全。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"冻结并校验时间线、输入、变更和影响证据\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"区分触发条件、根因、检测缺口和放大器\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"提出带负责人、期限和验证方式的行动项\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重放或检查证据确认行动已降低复发风险\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"因果链和行动验证闭环完成。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"复盘产出可验证、可追踪、非指责的改进。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"事件时间线、影响、根因证据、行动项和关闭证明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"用结果倒推唯一根因。\\\",\\n \\\"行动项没有负责人或验收。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f3b19a6782307c30dab202deebd586ba364b8164fa911c93f003d23ef3937ad9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.incident-postmortem；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/14\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用时间线、因果链和行动项把事故转成可验证的系统改进。\",\n \"problem\": \"为什么系统允许这次故障发生并扩大？\",\n \"mechanism\": \"从真实事故证据建立触发、根因、检测缺口和放大器，再形成可验收行动。\",\n \"conditions\": [\n \"发生生产、验证或协作事故且有可保全证据。\",\n \"日志、版本、变更和影响范围可被保全。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只有无证据的主观猜测，无法形成因果链。\",\n \"行动项关闭与复发率下降分开验收；不能从结果倒推出唯一根因。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：事件时间线、影响、根因证据、行动项和关闭证明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.incident-postmortem\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-pre-registration-cb2565324f\",\n \"name\": \"预注册\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.pre-registration\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.pre-registration\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Pre-registration\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"预注册\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在观察结果前冻结问题、假设、主要终点、分析和停止规则，区分确认性与探索性结果。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪些决定是在看结果前做的？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"记录假设/设计/分析/停止 → 生成时间戳只读版本 → 执行 → 对照注册并披露偏离\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"降低 p-hacking、目标漂移和事后故事化。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"结果会影响科学结论、模型晋升或资源决策。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"纯探索草稿且明确不作确认性声明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"问题、设计、主要结果和版本保存方式已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"写出假设、终点、协变量和排除规则\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"冻结分析、样本量、停止条件和偏离处理\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"在观察结果前保存带时间戳版本\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行后逐项对照注册并披露探索性偏离\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"注册版本可读且偏离记录完整。\\\",\\n \\\"无法冻结关键决策时改标探索性。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"确认性决策与事后探索被清晰区分。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"预注册版本、时间戳、分析计划、偏离日志和最终报告。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"注册不完整或可被事后覆盖。\\\",\\n \\\"把探索性结果包装成预先假设。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"8e006d1674d8f12982f5c5f84ca0c96a29721ef2afc775666c4b95933b38f754\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.pre-registration；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在观察结果前冻结问题、假设、主要终点、分析和停止规则，区分确认性与探索性结果。\",\n \"problem\": \"哪些决定是在看结果前做的？\",\n \"mechanism\": \"留下不能事后改写的计划版本，区分预设判断与探索发现。\",\n \"conditions\": [\n \"结果会影响科学结论、模型晋升或资源决策。\",\n \"问题、设计、主要结果和版本保存方式已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"纯探索草稿且明确不作确认性声明。\",\n \"单个文件时间戳不自动证明观察先后；需可信版本与执行时间线。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：预注册版本、时间戳、分析计划、偏离日志和最终报告。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.pre-registration\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-replication-study-9dcfbe8bfe\",\n \"name\": \"重复研究\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.replication-study\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.replication-study\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Replication Study\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"重复研究\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在独立执行者、样本或环境中重复关键方法，比较效应、误差和边界。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个结果换人、换数据、换环境还成立吗？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"锁定原主张和协议 → 选择独立复制条件 → 预先固定分析 → 执行 → 比较差异并解释\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"为算子晋升和 Harness 互操作提供跨条件证据。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"结论需要被独立验证或作为高影响决策依据。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"只是一次性探索且没有可复用声明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"原研究的输入、方法、结果和关键主张可获得。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"锁定要复制的主张、主要终点和容忍差异\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择独立数据、执行者、环境或实现\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"预先固定分析、排除和停止规则\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"比较效应、区间、失败模式和边界\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"得到一致、部分一致或不可复制的证据解释。\\\",\\n \\\"关键方法不可获得或复制预算耗尽。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"独立复制结果及差异原因被清楚报告。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"原主张、复制协议、独立输入、分析计划、结果和差异归因。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"只复制表面输出而未复制关键条件。\\\",\\n \\\"事后调参以追求一致。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"82c36be1824cfd5f3c9305be3219da3d1d58822f1ff7cc0d1d3bb5034d4bf7dd\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.replication-study；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在独立执行者、样本或环境中重复关键方法，比较效应、误差和边界。\",\n \"problem\": \"这个结果换人、换数据、换环境还成立吗？\",\n \"mechanism\": \"换有意义的执行者、数据、环境或实现，对照效应、误差与失败边界。\",\n \"conditions\": [\n \"结论需要被独立验证或作为高影响决策依据。\",\n \"原研究的输入、方法、结果和关键主张可获得。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只是一次性探索且没有可复用声明。\",\n \"本轮没有执行重复研究，也没有独立执行者回执。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：原主张、复制协议、独立输入、分析计划、结果和差异归因。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.replication-study\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-proxy-target-alignment-audit-2ab9f2a80d\",\n \"name\": \"代理指标—真实目标对齐审计\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.proxy-target-alignment-audit\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"0.1.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.proxy-target-alignment-audit\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Proxy target alignment audit\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"代理指标—真实目标对齐审计\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"对照真实目标与代理指标、模型或规范，寻找代理改善而目标不改善或受损的反例，限定代理的可用范围。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个指标变好，是否真的意味着我们想要的结果变好？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"区分目标/代理/契约 → 审查桥接关系 → 寻找失配见证 → 分开记录指标与目标达标\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"古文索引：郑人买履、削足适履。审查测试通过率、活动量、模型评分等能否支持具体目标；不能通过删契约或弱化断言制造表面一致。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"决策依赖代理指标、评分、模型或文档，且真实目标及其观察边界可明确。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"没有明确目标，无法确定代理究竟代表什么。\\\",\\n \\\"只能重复观察同一代理而无法提供任何独立目标证据；此时只能登记待验证假设。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-classical-prompt-export-20261002\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"真实目标、代理定义、使用场景和不可违反契约已声明。\\\",\\n \\\"有目标观测或可定位反例；缺少时必须保留 inconclusive，不伪造真值。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"target_definition\\\",\\n \\\"proxy_definition\\\",\\n \\\"binding_contracts\\\",\\n \\\"target_observations\\\",\\n \\\"proxy_observations\\\",\\n \\\"bridge_assumptions\\\",\\n \\\"scope\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"区分需要实现的目标、帮助测量的代理和必须遵守的权限/数据/用户契约；不将契约降格为可随意修改的指标。\\\",\\n \\\"展开代理与目标之间的桥接假设及支持证据，标记样本、时间和环境范围。\\\",\\n \\\"对照同一范围内的代理变化与目标观测，寻找代理达标但目标失败、无改善或不可观测的情况。\\\",\\n \\\"将失配区分为代理无效、测量错误、实现违约或证据不足，保留不能区分的分支。\\\",\\n \\\"分开记录指标判据与目标判据，给出修订代理/补测/修实现的建议及复核边界，不执行这些修改。\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成代理—目标关系、失配反例、有效范围与待验证项；代理通过不再被当作真实目标通过的充分证据。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"独立目标定义、代理协议和不可违反契约。\\\",\\n \\\"代理/目标对照、桥接假设、失配见证、测量条件和归因边界。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"用被审计的同一代理产生目标真值，形成自证。\\\",\\n \\\"运行行为违约时反而删去契约、测试或安全边界。\\\",\\n \\\"仅凭相关性证明干预后的代理仍有效。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"补充独立目标观测或收缩适用范围；冲突未能归因时保持分支并返回 inconclusive。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"verification-falsification\\\",\\n \\\"classical_tools\\\": [\\n \\\"郑人买履\\\",\\n \\\"削足适履\\\"\\n ],\\n \\\"source_messages\\\": [\\n 6,\\n 10\\n ],\\n \\\"external_theory_verified\\\": false,\\n \\\"evaluation_status\\\": \\\"not-run\\\"\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f8eb19ae8594f6f3880aada9da6ab4897572d739b5d776a16b6bb8af2416a295\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.proxy-target-alignment-audit；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", 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\"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.proxy-target-alignment-audit\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-source-criticism-9487568d77\",\n \"name\": \"来源批判\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.source-criticism\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.source-criticism\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Source Criticism\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"来源批判\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"检查来源的出处、方法、版本、适用范围、利益冲突和可重复性，再决定证据权重。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个来源为什么值得相信，边界在哪里？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"核对来源身份/版本 → 追到原始证据 → 审查方法和样本 → 检查适用范围/冲突 → 标注权重\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"阻止模型把权威外观、引用数量或摘要当成证据质量。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"来源质量、版本或适用范围会改变结论。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"事实来自可验证的稳定机器接口且无需解释。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"来源可定位且存在待支持的具体主张。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"source\\\",\\n \\\"claim\\\",\\n \\\"version\\\",\\n \\\"method\\\",\\n \\\"scope\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"核对发布者、日期、版本和原始链接\\\",\\n \\\"追溯主张所依赖的原始数据/方法\\\",\\n \\\"审查样本、设计、统计和局限\\\",\\n \\\"标注适用范围、冲突和证据权重\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"source_quality_assessed\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带适用范围和限制的来源质量记录。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"原始来源、版本、方法、样本/数据、局限、冲突和权重理由。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"二手摘要替代原始证据。\\\",\\n \\\"把权威机构身份当作具体主张的充分证明。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"寻找原始数据或保留多来源并降低结论置信度。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"5ed577c3dee54109494ef65e51543e425f6fbe59ce159d7913f900966d6f9004\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.source-criticism；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"检查来源的出处、方法、版本、适用范围、利益冲突和可重复性，再决定证据权重。\",\n \"problem\": \"这个来源为什么值得相信，边界在哪里？\",\n \"mechanism\": \"将具体主张绑定原始来源、方法与适用域，再判断支持力度。\",\n \"conditions\": [\n \"来源质量、版本或适用范围会改变结论。\",\n \"来源可定位且存在待支持的具体主张。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"事实来自可验证的稳定机器接口且无需解释。\",\n \"本轮仅核对包内引用键存在，未核验外部原典；稳定机器接口也不是无条件可信。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：原始来源、版本、方法、样本/数据、局限、冲突和权重理由。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.source-criticism\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-decision-science-value-of-information-61714fb11c\",\n \"name\": \"信息价值\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.decision-science.value-of-information\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"decision-science.value-of-information\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Value of Information\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"信息价值\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"decision-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"估计获得额外信息能减少多少决策损失，再决定是否值得检索、测量或实验。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"先获取哪条信息，才可能改变当前决定？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义当前最优行动 → 识别未知参数 → 计算完美/不完美信息上界 → 扣除获取成本 → 排序信息请求\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让 Agent 先问最可能改变决策的问题，降低无目的检索和 token 消耗。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"信息获取有成本，且不确定性可能改变行动。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"无可选行动或信息不会影响决策。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:mit-value-information\\\",\\n \\\"ref:stanford-koller-decision\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"当前选项、未知参数、损失和信息来源可描述。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"current_decision\\\",\\n \\\"uncertain_parameters\\\",\\n \\\"loss_function\\\",\\n \\\"information_actions\\\",\\n \\\"information_cost\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算当前信息下的最佳行动和期望损失\\\",\\n \\\"估计完美信息或候选信息带来的损失下降\\\",\\n \\\"扣除时间、金钱、隐私和风险成本\\\",\\n \\\"优先执行净信息价值为正且可验证的请求\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"information_priority_ranked\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带成本的检索/测量优先级。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"决策基线、未知参数、信息价值计算、成本和敏感性。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把理论完美信息当可获得信息。\\\",\\n \\\"信息带来新风险但未计入。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"改用不完美信息模型、设置成本上限或停止获取。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"search\\\",\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"ce2467ed012c3a654451acc1da47acdd48f9c463f474cf96ad3863eaca3bb2cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.decision-science.value-of-information；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/decision-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"89ddd8d4eeb4641787817e756844012c73c4a607d34e793e8137fffc466ebb5b\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/3\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"估计获得额外信息能减少多少决策损失，再决定是否值得检索、测量或实验。\",\n \"problem\": \"先获取哪条信息，才可能改变当前决定？\",\n \"mechanism\": \"只优先获取可能改变选择且净收益为正的信息。\",\n \"conditions\": [\n \"信息获取有成本，且不确定性可能改变行动。\",\n \"当前选项、未知参数、损失和信息来源可描述。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"无可选行动或信息不会影响决策。\",\n \"完美信息价值是模型上界，不代表现实可获得；缺概率或损失资料不能伪造数字。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：决策基线、未知参数、信息价值计算、成本和敏感性。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.decision-science.value-of-information\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-decision-science-regret-robustness-a15aa93cbd\",\n \"name\": \"后悔与鲁棒决策\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.decision-science.regret-robustness\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"decision-science.regret-robustness\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Regret and Robustness\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"后悔与鲁棒决策\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"decision-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在概率不可信或未来状态变化时，比较最坏后悔、阈值安全和方案对假设的敏感性。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"如果我们错估未来，哪个方案仍不至于太糟？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"列状态和损失矩阵 → 计算后悔/最坏损失 → 扰动概率和参数 → 选择可接受的鲁棒方案\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"在模型不稳、概率未知或结果不可逆时限制脆弱的最优解。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"概率、偏好或模型存在显著不确定性，且失败代价不对称。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"状态和概率已经可靠且错误代价对称。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:stanford-koller-decision\\\",\\n \\\"ref:informs-sensitivity\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"行动、状态、损失和可接受风险阈值已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"actions\\\",\\n \\\"states\\\",\\n \\\"loss_matrix\\\",\\n \\\"probability_ranges\\\",\\n \\\"safety_thresholds\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算每个状态下的损失和后悔\\\",\\n \\\"扫描概率/参数范围和相关性\\\",\\n \\\"标记违反安全阈值的行动\\\",\\n \\\"选择最坏表现可接受且证据足够的方案\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"robust_choice_profiled\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成对未来不确定性有韧性的选择建议。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"failed\\\",\\n \\\"not_applicable\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"损失矩阵、后悔定义、参数范围、阈值和鲁棒性曲线。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把最坏情形无限放大导致不行动。\\\",\\n \\\"只扫单个参数而忽略交互。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"使用分层风险、情景集或保留多个候选方案。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"verification-falsification\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"search\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"188775d682dc48a433f53a31f3db6dc2a81d46ff9449de2d0babebe017bde553\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.decision-science.regret-robustness；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/decision-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"89ddd8d4eeb4641787817e756844012c73c4a607d34e793e8137fffc466ebb5b\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在概率不可信或未来状态变化时，比较最坏后悔、阈值安全和方案对假设的敏感性。\",\n \"problem\": \"如果我们错估未来，哪个方案仍不至于太糟？\",\n \"mechanism\": \"在不确定情景中比较最坏后悔和可接受阈值，而非只追点估计最优。\",\n \"conditions\": [\n \"概率、偏好或模型存在显著不确定性，且失败代价不对称。\",\n \"行动、状态、损失和可接受风险阈值已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"状态和概率已经可靠且错误代价对称。\",\n \"仅覆盖选定情景；未知情景和共同模型错误不能由一条曲线消除。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：损失矩阵、后悔定义、参数范围、阈值和鲁棒性曲线。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.decision-science.regret-robustness\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-engineering-failure-premortem-5b30c384e8\",\n \"name\": \"失败预演\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.engineering.failure-premortem\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"0.1.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"derived\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Failure premortem\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"失败预演\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在执行前假设方案于约定窗口失败，倒推可检验的失败机制，并组合风险测试计划、领先信号、预防与恢复缺口。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"假设方案最终失败，哪些路径最可能导致失败，我们现在需要验证和准备什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"冻结目标/失败判据 → 假设未来失败 → 反向展开机制 → 排序验证需求 → 预防与恢复准备\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"古文索引：凡事豫则立，不豫则废。用于上线、迁移或高返工成本决策之前生成失败假设及验证计划；不把预演当已发生事故或发布批准。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"已有方案、可观察失败判据、执行时间范围和有限风险验证预算。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"问题仍没有方案或无法定义何为失败。\\\",\\n \\\"需要调查已发生事故的真实原因，此时应使用事故复盘和证据诊断。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-classical-prompt-export-20261002\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"方案、依赖、成功/失败判据、时间窗口和风险预算可读。\\\",\\n \\\"所引用条目已装载；任务已定框时直接复用该定框结果，不重复追问。\\\",\\n \\\"预演产生假设与计划；模型、工具、故障注入和部署权限仍由宿主裁决。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"use\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.task-framing\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"在查看最终结果之前冻结方案版本、失败判据、时间窗口与预算；以未来失败为条件，明确这是预演假设而非已发生事实。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"从失败结果反推依赖、状态、接口与人的行为路径，优先考虑并发、异常和跨边界组合；为每条因果连接注明依据与未知。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"参考 psoa.software-engineering.risk-based-testing 的风险排序部分，比较故障影响、可能性与可检测性，形成测试优先级和证据请求；不调用其完整执行方法，实际测试由宿主另行授权。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"把高影响路径联系到最早可观察信号、可控预防措施、异常处置与恢复依据；记录责任 owner 和尚未验证的恢复缺口。只形成验证请求，未经 Harness 授权不执行测试或故障注入。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 6,\\n \\\"instruction\\\": \\\"汇总因预演而改变的方案、需要保留的风险及下一步证据请求；由外部 Verifier 判断准备是否足够，不用清单勾选、自述或预演数量替代接纳。\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"关键失败路径和对应验证请求已记录，或没有信息增益、预算耗尽。\\\",\\n \\\"前提缺失、不能安全验证或涉及未授权副作用时停止并保留开放风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"失败假设、路径依据、预警、预防/恢复计划、责任 owner 与证据缺口能追溯到冻结方案和失败判据。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"方案版本、失败判据、时间窗口和风险预算。\\\",\\n \\\"假设失败路径、连接依据、验证计划、预警信号、恢复依据与开放问题。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"想象的故事被写成实际事故证据或精确概率。\\\",\\n \\\"只列最容易发生的单点失败，遗漏并发及跨边界影响。\\\",\\n \\\"清单完整被当成恢复能力已验证或发布已批准。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"diagnosis-revision\\\",\\n \\\"classical_tools\\\": [\\n \\\"凡事豫则立，不豫则废\\\"\\n ],\\n \\\"source_messages\\\": [\\n 2,\\n 10\\n ],\\n \\\"composition_only\\\": true,\\n \\\"external_theory_verified\\\": false,\\n \\\"evaluation_status\\\": \\\"not-run\\\"\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"3fd233f65745306d6ab50e0d6cf8bfd5b9fdeeb7e1f837750855af3f3eec51fe\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.engineering.failure-premortem；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"41d95f72c3fa28679268946c19bbb50afcb0f49166727bc4aa2434e7d1d4fb91\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在执行前假设方案于约定窗口失败，倒推可检验的失败机制，并组合风险测试计划、领先信号、预防与恢复缺口。\",\n \"problem\": \"假设方案最终失败，哪些路径最可能导致失败，我们现在需要验证和准备什么？\",\n \"mechanism\": \"从冻结方案的失败判据倒推可检验路径，留下证据请求与开放风险。\",\n \"conditions\": [\n \"已有方案、可观察失败判据、执行时间范围和有限风险验证预算。\",\n \"方案、依赖、成功/失败判据、时间窗口和风险预算可读。\",\n \"所引用条目已装载；任务已定框时直接复用该定框结果，不重复追问。\",\n \"预演产生假设与计划；模型、工具、故障注入和部署权限仍由宿主裁决。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"问题仍没有方案或无法定义何为失败。\",\n \"需要调查已发生事故的真实原因，此时应使用事故复盘和证据诊断。\",\n \"来源版本0.1.0、composition_only且evaluation_status=not-run；不调用其完整风险测试方法，不执行故障注入或部署。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：方案版本、失败判据、时间窗口和风险预算。；假设失败路径、连接依据、验证计划、预警信号、恢复依据与开放问题。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.engineering.failure-premortem\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-state-transform-output-cross-domain\",\n \"name\": \"输入—状态—变换—输出跨领域框架\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"本框架以输入、状态、变换、输出四种功能角色描述一个有明确边界的问题、系统或过程。输入是进入分析单元的数据、事件、要求或依赖；状态是与该单元相关且在分析中保留或更新的信息；变换是读取输入或状态、执行规则或动作并可能改变状态、产生副作用或中间结果的过程；输出是可观察的结果、决策、产物或外部影响。\\n\\n使用时先定分析边界，再分别标出输入来源、相关状态、变换规则及输出证据，并说明它们之间真实存在的数据、控制或时间关系。只有在边界与关系确实相接时，才把一个单元的输出连到下一个单元的输入；整体可包含反馈、循环、并发或外部扰动，不预设为单向线性流水线。信息未知或不可观察时应明确标记，不以空白推断。\\n\\n四类描述的是功能角色，不保证互斥、穷尽或一一对应；同一对象可兼任不同角色。该框架不假设变换是纯函数或确定过程，也不单独解决状态所有权、事务一致性、并发、时序、因果关系、权限或正确性；这些性质须按具体领域另行建模和验证。\\n\\n本框架与“状态分类工具”身份不同：后者把演化对象归入始态、暂态、终态并推演状态转移；本框架关注输入、相关状态、变换与输出的功能边界及连接关系，不替代或扩展该状态分类方法。它提供描述与分析视角，不是必经流程，也不单独证明跨领域迁移效果。\",\n \"text_sha256\": \"f49f2b10ddc371d7236fa7f3204cd47c7cff0a7edb82ac6566580f7d63a9cd6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取本项目新整理的独立章节，记录用户提出的跨领域统一框架方向；不把编辑定义伪装成外部原文，不借状态分类工具或既有输入输出条目扩展其冻结来源。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"以输入、相关状态、变换和输出四种功能角色描述有界分析单元，并显式记录它们之间真实存在的依赖关系。\",\n \"problem\": \"跨领域描述常使用不同术语，输入来源、持续状态、改变状态的操作和可观察输出容易混在一起，难以比较边界与依赖。\",\n \"mechanism\": \"先限定分析单元和边界，再识别输入、相关状态、变换、输出及其数据/控制/时间关系；只有关系真实相接时才连接输出与下游输入，并把未知部分标为待核。\",\n \"conditions\": [\n \"分析单元边界可以表达；关键输入、相关状态、变换或输出可观察，或能明确标为待核。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"四类是功能角色，不保证互斥、穷尽或一一对应；同一对象可兼任多类。\",\n \"不预设变换为纯函数或确定过程，也不单独解决状态所有权、事务、并发、时序、因果、权限或正确性。\",\n \"与状态分类工具的始态/暂态/终态分类不同；本框架关注功能角色和连接关系，不替代或扩展该工具。\",\n \"框架描述结构，不是必经流水线，也不构成跨领域效果已验证的证据。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"得到一份标明边界、四类角色、真实依赖和待核项的结构化描述，供后续选择领域方法及设定验证。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"分析单元边界在哪里，外部输入从何而来？\",\n \"哪些状态与当前判断有关，谁负责维护或观测？\",\n \"变换读取或改变什么，是否带有副作用或时间依赖？\",\n \"输出如何观察或验收，是否确实成为下游输入？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-cross-domain-framework-20261024\",\n \"heading_id\": \"cross-domain-input-state-transform-output\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n }\n ],\n \"assessments\": [],\n \"grade_proposals\": [\n {\n \"id\": \"gongfa-author-initial-20261007\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者人工初评；非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-07T07:47:52.872364Z\",\n \"application_context\": \"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"本批次是基于限定原文的人工内容判断与预计结果带，不是实验分数、实际效果评级或独立语义批准。\",\n \"类型不决定档位。按0.1.0的黄/玄/地/天方向预估限定任务效果、合理基线增益、困难/迁移表现和能力缺口；未借标题、字数、步骤数、名气、抽象性或形式化程度打分。\",\n \"初/中/高表示本阶预计结果带而非置信度、次数或等距倍率；区间尚未校准，不能跨任务、跨类型直接排名。\",\n \"confidence只是作者对前瞻判断的主观把握标签，不是准确率、概率或实测可靠性；所有效果条件都还需要受控验证。\",\n \"拼好码按2026-10-11用户指令修订为天阶高级暂定；组块理论关联仅作结构类比和机制假设，不构成效能证据；其余条目意见及未校准范围保持不变。\",\n \"每条falsifier指出可推翻或下调初评的条件，不是已经执行的实验或失败记录。内容版本变更不自动继承本批意见；正式评级仍另追加assessments。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-compositional-description\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f9f7bfd64ba4484aae25d1c51c961ed7ab2b44ce2e2276dbc5e3476faf8d4649\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"复杂系统的对象、状态和关系辨析\",\n \"classification_reason\": \"限定开篇解释实体、过程、关系与状态的组合结构，不是行动规程。\",\n \"reason\": \"预计能减少把载体、内容、状态变化混为一谈的建模错误；尚不足以单独突破既有设计方法的能力边界。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在保留同一性和变化的案例中仍产生类别混淆，或基线已有同等表达能力，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-network-effects\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"gongfa-thought-experiment\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b71449ec04a516c2352599fcc0c4a514c6175731f5ea087b3245eade73e16ded\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"高成本试验前的方案边界检查\",\n \"classification_reason\": \"规定暂时放开现实限制、推演边界、恢复约束并落到实验，属于方法蓝图。\",\n \"reason\": \"预计能在真实试错前排除部分矛盾和边界缺陷；不能用设想替代现实验证或保证困难任务达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若推演依赖错误世界模型、忽略关键现实约束，或预言经受控实验否定，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-reverse-thinking\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"00d4217a7a7a70c57e118f23008da53af03a16daf7c4dddd9134571b4e8fdf23\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"方案失败条件与禁区识别\",\n \"classification_reason\": \"从反面目标列举失败、提炼约束并反向验证，是明确的分析操作。\",\n \"reason\": \"预计较只顺向寻找成功路径更容易暴露已知失败条件；对未知失败和远距离迁移仍有限。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": 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\"把约束写成契约、状态和不变量，再用工具及反例检查，主内容是操作方法。\",\n \"reason\": \"预计在复杂协议与边界案例中发现常规示例测试遗漏的不一致；结论受模型和工具保证范围限制。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若形式模型遗漏用户关键性质、验证方向错误，或工具通过却实际契约违约，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-toolbox-occams-razor\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cb2ea2e0c4a4e675b0995da687724011dac1959d566ad7a1c6f1d9c218914a0a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"冗余模块和解释的等效简化\",\n \"classification_reason\": \"工具箱节给出候选简化、约束保留与反证操作，区别于原准则条目。\",\n \"reason\": \"预计能稳定减少可证明冗余并保持行为；不能把所有复杂度或防护都视为冗余。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若简化导致行为、权限或恢复能力回归，或维护成本只是转移，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-pragmatic-optimization\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4d363457999e0d2f1e2773e0f49e98fe2b15147c91b35cdd069d57e82dd1dfcf\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"以实际用户指标检验工程方案\",\n \"classification_reason\": \"提出目标指标、小实验、比较和反馈更新的实际流程。\",\n \"reason\": \"预计能减少纯风格或理论偏好的无效优化；指标偏差和局部收益可能抵消增益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若指标与用户结果脱节、收益无法重现，或正确性和安全被效率抵消，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-systems-boundary-feedback\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"72cbec4e59f98ee44b9777113ed7aa97646441f30f1be47f61f72bdca56f64c0\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"跨模块依赖、边界和反馈诊断\",\n \"classification_reason\": \"规定画系统边界、追踪依赖及反馈并做局部干预的分析方法。\",\n \"reason\": \"预计在跨组件困难问题中暴露局部修补遗漏的反馈与边界，避免把系统缺陷误判为单点问题。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若边界排除了真实因果链、干预影响不可分辨，或只画关系图却无法检验解释，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-hermeneutic-clarification\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f2706f772cea6476b19dd708843b3fbc9ef2d2ba56798137ddb37aba91dd0ef7\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"需求措辞与使用语境澄清\",\n \"classification_reason\": \"按语境、术语、例子、反例和回读核对要求，属于澄清操作。\",\n \"reason\": \"预计能减少同词异义和用户意图误读，改善常规需求质量；不能代替事实或验收确认。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若解释仍与用户具体情境不符、关键反例被忽略，或双方确认无法落到验收，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-steelmanning\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fdb81961c528388e4abff074033b3b8259cc3cd3ccf95f6a63afdf493a88ef5e\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"对立方案的准确理解与比较\",\n \"classification_reason\": \"要求重建对方最强合理论证并核对后再反驳，是讨论方法。\",\n \"reason\": \"预计能减少稻草人式误判；单独使用不能证明方案质量或解决工程约束。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若重建内容并非对方观点、替对方补造事实，或最强论证仍不能映射到目标，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-reversible-decisions\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"144eeadd97fcb638796da5943cd2396920d750ecbf0d1d0fc031f15563cd9f8b\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"不确定条件下的可回退方案选择\",\n \"classification_reason\": \"以可逆性、机会成本、试点与回退安排形成决策步骤。\",\n \"reason\": \"预计能降低错误决策的恢复成本并加快有界学习；不可逆边界仍须独立保护。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若回滚无法执行、数据副作用不能恢复，或可逆方案的持续成本超过收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-counterfactual-testing\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e57e942bf45b08954531e3b0be0e11580237d5017f773e5c024b7d1b4b03dce0\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"因果解释与验证器的反事实检查\",\n \"classification_reason\": \"规定改变关键前提、保留其他条件并检查结论是否敏感。\",\n \"reason\": \"预计能在困难排错与迁移验证中暴露自证、混杂和不敏感测试；反事实必须可比较。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若改变多个混杂因素、预期值复写实现，或测试对已知缺陷仍不敏感，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-abductive-debugging\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a9b821e8da4740b609d4252e935dbd7859e9393663e922c5a0ed6904be03682b\",\n \"ontology_type\": 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\"content_sha256\": \"4c202f4edc18569af1f7e45b3626b6d0cf7100c29903d1829ed23098021a402f\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"高风险前提的证据审查\",\n \"classification_reason\": \"按信息来源、可信前提与最小验证重建判断，是施行方法。\",\n \"reason\": \"预计能促使暴露未经核实的前提；过度怀疑会耗尽预算或延迟允许决策。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若无法按风险收敛审查、可信事实被无理由反复推翻，或验证成本超过收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-evidence-triangulation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"366b519324e28a0d9507b34c7338bcf82f584f5d1804ba6f9e6bb2e2fe1b47b3\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"多来源解释的独立交叉核对\",\n \"classification_reason\": \"规定从不同视角取证、比较冲突并查共同上游。\",\n \"reason\": \"预计能发现单一来源的偏差并提高判断可靠性；通道数量不等于证据独立性。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若多个通道复用同一错误源、冲突被多数票掩盖，或新增来源不提供区分信息，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-mechanistic-explanation\",\n \"content_version\": 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\"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若误差在跨层反馈中放大、审查与生成同源自证，或人类无法有效裁决退出，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-glue-coding\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ee9dc827a5bceca480aa7d2b969cfd49a097b4791acb970c7e47ede82393c9c\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"tian-advanced\",\n \"task_family\": \"复用主导的软件系统组装与演化\",\n \"classification_reason\": \"条目把复用价值准则、工程机制及需求到验证的流程作为完整范式表达。\",\n \"reason\": \"用户要求将拼好码提升至天阶上品，按项目词表映射为天阶高级（tian-advanced）。与组块理论的关联作为结构类比：把成熟能力组织为可识别、可复用、可组合的单元，再由拼好码完成需求匹配、边界适配和编排，可能使复杂问题的处理转向更高层次的系统组合与业务表达。该机制假设支持用户指定的最高档暂定判断，但并非受控任务结果，尚未证明相对固定合理基线突破了明确能力缺口。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若预先固定的组块化软件组合任务中，相比合理基线未达到预定正确性、可靠性、成本与可维护性阈值，或组件边界/接口错配、供应链与依赖风险抵消收益，则应下调；若组块化并未带来可重复的高层组合优势，该机制假设亦被推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-attractor-model\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"526fd4f3ac368afa02c3fff6600aec366b903f3966caf3abd62e236f6ecc11e4\",\n \"ontology_type\": 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\"gongfa_id\": \"gongfa-solution-space\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"59bad9ce3bd22586e23e256a39a684aefaa4d38940d65fbcbfbb6c1f51b52c8e\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"约束求解与候选方案搜索\",\n \"classification_reason\": \"既定义候选解及组织关系，也给出约束、筛选、搜索和检验的完整求解框架。\",\n \"reason\": \"预计能改进候选完整性和可行性筛选；搜索空间规模、目标错设和表征不足仍限制效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若可行域遗漏真实解、搜索不可承受，或优化了错误目标导致用户任务不达标，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-proximate-causal-mechanism\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77f74cfde9c59c0b5ac6f410db6e5422ea673a5ac6efad12b976d100b2ffb18a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"故障末端因果机制的定位与检验\",\n \"classification_reason\": \"明确区分背景、中介和直接作用项，再借干预、时序和反事实检验末端机制。\",\n \"reason\": \"预计在复杂因果链的局部诊断中减少把上游背景误当直接触发项；不能把近端发现直接推广到全链。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若共同原因、关键中介或反馈未控制，或局部干预不支持所提触发机制，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-purpose-directed-action\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"31a074c8b562f62f6527bda26073f006be041f9c69d95c290961340001250133\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目标、约束与候选路径的多准则选择\",\n \"classification_reason\": \"按需求、目标形式化、候选生成、筛选、推演、检验与更新施行。\",\n \"reason\": \"预计能减少选到了可行却不符合目标的方案；效用尺度冲突和欠定义目标仍须显式裁决。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若评价函数未对应需求、多指标被暗中平均，或选中路径不满足硬约束，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-predictive-processing-update\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"03289192c126eb2b371a7a815ae751228257b23d34ac004c19c31ade87610e21\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"认知模型与证据生成机制的解释\",\n \"classification_reason\": \"解释经验、归纳偏置、预测误差和内部模型更新的关系，不是一次训练执行。\",\n \"reason\": \"预计能提示审查输入和反馈如何影响可接受模型；不能仅凭认知框架保证更准确的工程判断。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若输入与反馈被同源操控而未识别，或该解释无法产生可区分预测，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-constrained-state-transformation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4f25d260b533bbd958bd2a29b0115d735cf79cdabc2e8e22f57ff14153f0613a\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"跨领域问题的状态与约束求解表达\",\n \"classification_reason\": \"同时提出状态变换理论及理解、生成、选择、检验、更新的求解框架。\",\n \"reason\": \"预计能统一表达可行性、可控性与价值约束，帮助常规求解建模；跨领域抽象本身不证明迁移效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态或约束不可观测、领域映射损失关键语义，或候选路径不能实际执行，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-minimal-prior-agent-assisted-solving\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0cdfa62012abcb3b56875094c294032b92b8f4e9482e77f8bccca44507a9de6e\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"陌生领域的受控代理增强交付\",\n \"classification_reason\": \"明确任务定义、检索复用、选型、PoC、实现及双重验证的施行链。\",\n \"reason\": \"预计在陌生技术的迁移任务中通过成熟能力和关键假设检验降低知识缺口，前提是权限与来源质量受控。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若代理借权限扩张替代验证、来源不可靠、接口不可集成，或结果不满足独立验收，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-projection-representation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ad6e7c29d231787585474c9bad2a64e85a3489c91a776880498a097c397c999\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"任务相关表示的构造与检验\",\n \"classification_reason\": \"规定对象与任务结构分析、表示选择、推演、检验、误差诊断和更新。\",\n \"reason\": \"预计能改善表示中的必要信息保留与运算简化；信息损失和映射正确性必须具体检验。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若表示运算与原关系不对应、关键结构丢失，或转换成本超过任务收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-state-classification\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"22960352424cb9e6eaf21f75b78332cfc0685c732dc6f175b579d5400f60773d\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"演化过程的有限状态建模与更新\",\n \"classification_reason\": \"明确状态识别、归属、转移推演、结果判定与经验检验，属于分类分析方法。\",\n \"reason\": \"预计能改善起点、过渡和判定状态的边界表达；有限状态标签不自动描述所有连续变化。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态重叠、隐藏变量或路径依赖使模型无法可靠判定转移，初评应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-top-down-system-design\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9fa4b5861d87e9d221244db001058a619151e8582388cf39eb2165a6dce2361c\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"需求较稳定系统的整体设计与拆解\",\n \"classification_reason\": \"规定先整体目标、架构和接口，再拆模块并验证的设计方法。\",\n \"reason\": \"预计能在目标较稳定时减少组件偏离整体和集成返工；需求变化大时必须反馈修订。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若早期架构固化错误需求、组件接口无法集成，或返工成本高于合理迭代基线，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-bottom-up-system-building\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80e8562bebf39d2f10874ad98440e739abab28ee7718311fcb335fe559826665\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"已有组件条件下的增量系统构建\",\n \"classification_reason\": \"规定先实现或复用可靠组件，再逐步组合并核对整体目标。\",\n \"reason\": \"预计能降低组件级不确定性并较早获得可运行部分；局部成功不保证整体目标满足。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若组件无法集成、能力拼接不满足总体需求，或局部优化阻碍整体设计，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-divide-and-conquer\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"93a23c4213f381f7de16ad98ac7aeeb3aa58d6870a97aefca35fbfe04fc01b26\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"可分解复杂问题的边界与集成\",\n \"classification_reason\": \"给出分解、独立求解、接口安排和结果合并的施行方式。\",\n \"reason\": \"预计在可分解的困难任务中降低求解负担并隔离验证；前提是边界与合并契约合理。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若分解切断关键依赖、子问题解无法组合，或协调成本超过分解收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-problem-definition-framework\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f98b23774d0fd73e31f8db76ed410d74f062dde92ab7df18e7670ab1a05c7b2\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"反馈控制视角的工程目标与迭代设计\",\n \"classification_reason\": \"限定节同时解释信息、正负反馈、稳态及科学检验，并给出AI编程应用准则。\",\n \"reason\": \"预计能帮助识别反馈方向与验证作用；源文的稳态和确定性概括不是任意系统的保证。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若反馈信号不可靠、时滞和增益引发振荡，或稳定性主张无法落实为可检验条件，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-recursive-generator-optimization\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"df3ed67eccc4c7550ab8f0ba42472f6147300f2ffd569b14695480cee121f990\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"huang-intermediate\",\n \"task_family\": \"生成器自修改机制的建模与试验设计\",\n \"classification_reason\": \"完整原文结合自指与不动点形式模型、更新目标和附录启动步骤，保留复合内容。\",\n \"reason\": \"预计能提出受控自修改试验的结构假设；连续性和固定点表示本身不足以预期迭代改进或可达收敛。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若质量指标不可判别、修改形成循环或退化，或无独立验收与可执行回滚，初评不成立。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-specification-before-implementation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"16be4868fed3dca76ed76552f2a03824185d7e0b9846b4cc15178a89ade7a18c\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"实现前的行为与边界约定\",\n \"classification_reason\": \"限定三条内容要求先明确输入输出、边界与验收，是行动优先准则而非完整步骤流程。\",\n \"reason\": \"预计在接口复杂和需求易错任务中减少先实现再补解释的返工；规约仍须忠实于用户任务。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若规约与真实需求不符、关键边界未覆盖，或实现违反已定行为却仍被接受，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-state-ownership-questions\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9dc904132dbd34cd63d4672ab5682fa5e6400d345f4d51dc510aa3852a89f84c\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"可变状态的时间、更新和责任审查\",\n \"classification_reason\": \"限定节用状态何时存在、何时更新及谁负责等问题规定设计检查路径。\",\n \"reason\": \"预计能减少时序歧义和多头更新的设计缺口；问题清单不能直接证明并发实现正确。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若状态拥有者仍不唯一、时间边界无法确定，或设计检查通过但实际更新存在竞态，应下调。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-author-repo-expansion-20261007\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者人工初评；非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-07T09:20:36.251520Z\",\n \"application_context\": \"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"本批次是基于限定原文的人工内容判断与预计结果带，不是实验分数、实际效果评级或独立语义批准。\",\n \"类型不决定档位。按0.1.0的黄/玄/地/天方向预估限定任务效果、合理基线增益、困难/迁移表现和能力缺口；未借标题、字数、步骤数、名气、抽象性或形式化程度打分。\",\n \"初/中/高表示本阶预计结果带而非置信度、次数或等距倍率；区间尚未校准，不能跨任务、跨类型直接排名。\",\n \"confidence只是作者对前瞻判断的主观把握标签，不是准确率、概率或实测可靠性；所有效果条件都还需要受控验证。\",\n \"未给天阶建议：本批材料不足以让我预期能在合理基线之外突破已明确的能力缺口；不为填满词表而硬赋高阶。\",\n \"每条falsifier指出可推翻或下调初评的条件，不是已经执行的实验或失败记录。内容版本变更不自动继承本批意见；正式评级仍另追加assessments。\",\n \"本批只覆盖本轮新增仓内条目；旧批次和旧58条完全保持，不按最新时间替代旧意见。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-high-cohesion\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"043346c2aa5b1ceac845349c246a04079518a5a96457685e8257e99a2dfea70d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"按相关性与职责组织模块\",\n \"classification_reason\": \"限定三条要求规定相关内容靠近、不相关内容隔离及单一职责取舍；没有一次执行的完整流程，主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计在模块职责混杂的设计与维护任务中，相对胜任但未系统检查内聚的流程减少跨模块认知负担；原文未给变化边界识别与迁移验证，暂不预期困难任务稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同目标与预算的模块修改任务中，按该准则分组未减少变更扩散或反而拆出更多重复与交接，则下调；基线已有同等内聚不预定增益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-low-coupling\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f50ecf5fa02490a514fe64352ce2ca2fd8ee669977022d3b1101f42b0be8642\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块依赖取舍与独立演进\",\n \"classification_reason\": \"正文提出可预测而不束缚、减少依赖的偏好，不是依赖识别或消除算法；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计对不必要依赖造成连锁修改的任务有较强增益；但没有区分必要协作、数据一致性与部署约束，不能据少依赖直接预计所有复杂迁移达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少依赖在成对修改任务中增加了重复事实、同步错误或总维护成本，或基线已消除这些依赖，则本档增益预期不成立。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-stable-interface-contract\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5d2157fe1081ddbed9c5dbd380ee318068412a02d8e4ae354102d7f9c9d2b71d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"接口兼容下的实现替换\",\n \"classification_reason\": \"三条内容把 API 指认为契约、实现指认为细节，并要求不破坏契约；核心是兼容取舍准则，不是实现替换步骤。\",\n \"reason\": \"预计在已有接口消费者的实现替换中减少外部破坏；原文未说明契约范围、弃用、兼容测试和迁移办法，故保守停在玄阶预计增益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在固定消费者与验收条件下按该准则仍遗漏可观察行为变化，或维护错误契约的成本超过收益，则应下调；不能用接口名称不变证明兼容。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-explicit-dependencies\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"81c50c27c950240229ca928a1eaf9fd24dd5ddc18ef64bc42c11017363837b3a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"依赖关系表达与排查\",\n \"classification_reason\": \"限定内容用显式优于隐式、透明优于优雅规定表达取舍，并警示隐式依赖；不是依赖图构造步骤。\",\n \"reason\": \"预计对隐藏初始化、调用关系等依赖难以理解的任务有较强帮助，但这些是未来任务族而非原文补出的机制；原文没有依赖枚举和验证协议，不预定迁移场景成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定排查任务中显式表达未降低依赖遗漏或排错成本，或显式化增加无必要暴露和耦合，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-invariant-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5c820280d17a1f5cfb2cb303d03afaac36c6546a27d334ab2fde85378a3a976d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"明确系统不变式与约束\",\n \"classification_reason\": \"原文用物理法则类比说明不变式并要求明确约束；没有建模或证明步骤，按主导的约束准则归类。\",\n \"reason\": \"预计把隐含一致性要求表达出来可增强设计和检查，但本条没有给出不变式发现、执行或验证方法，不能借既有轻量形式化条目补成地阶方法。\",\n \"confidence\": 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\"原文要求代码像常识运作，并偏好不惊讶及可预测性；是使用预期取舍而不是可执行测试规约。\",\n \"reason\": \"预计对约定一致的接口与维护任务减少误解，但不同使用者的常识可能不同，原文没有用户预期识别及冲突规则，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若独立使用者在同目标任务中没有减少误用，或所谓常识只符合作者习惯而伤害目标用户，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-validated-abstraction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9c35a2abb7c73d0d6ef2a6a0ad58897246a69aab7a8c44331a34b2a1be6863ee\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"重复与抽象成本的设计取舍\",\n \"classification_reason\": \"限定节规定抽象有代价，优先真实使用验证而不是过早抽象，允许适度重复；不是抽象提炼算法。\",\n \"reason\": \"预计对尚未稳定的相似需求减少错误共性及后续变更成本；原文不提供验证周期或分拆标准，不能预期所有困难复用场景稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同信息和预算的需求变更任务中适度重复反而增加不一致，且延后抽象没有减少维护成本，则下调；不能把一切复用都当过早抽象。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-technical-debt-ledger\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"53099acdfb332ed247425ff5707c1b29130918accb29fdeb2fd1342545224d44\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"交付折衷与偿还责任管理\",\n \"classification_reason\": \"原文允许现实折衷，但要求技术债可见、记录、评估并明确利息和偿还时点；核心是责任准则而非债务计算流程。\",\n \"reason\": \"预计对不得不折衷的交付任务减少隐性遗留与无期限承诺；原文没有成本量化和执行偿还机制，登记本身不证明维护收益已经实现。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控交付中债务记录未改变遗漏、偿还或后续缺陷，或者记录维护成本超过回收收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-performance-by-measurement\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77c5408834e12ba77ca1cd8a92f0f254cb9a5481d5908d50055edd75de2770fd\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能瓶颈定位与优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求依靠监控、profiling、压测和真实数据而非感觉，给出优化次序偏好但无完整测量协议；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计能减少猜测驱动的无效优化；原文没有负载、缓存状态、尾延迟及复测合同，不能借工具名预计跨环境测量可靠。源文的次序表述不替代本项目正确性优先契约。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同负载与预算下按测量选出的优化未改善目标，或测量负载不代表真实任务、改善以正确性损失为代价，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-controllable-failure\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84538242086e542ab36b740bbf33388e676b0ed1bbd17c06848b023eec722d6\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有故障条件下的可观测、隔离与恢复设计\",\n \"classification_reason\": \"原文以故障可被发现、定位、隔离、恢复作为稳定目标，并列出支持能力；不是一次事故处置的执行顺序。\",\n \"reason\": \"预计不仅帮助正常任务，也能在预定义故障注入与恢复任务中保留关键处置能力；没有给恢复期限、数据完整性及验收阈值，因此只作地阶初级前瞻建议。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若代表性故障任务中无法发现、隔离或恢复，或恢复破坏数据完整性并违反事前期限，则地阶预期不成立；工具已部署不等于这些能力已取得。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计决策解释与维护交接\",\n \"classification_reason\": \"原文规定文档让别人少猜，并优先记录为什么这样做；没有给文档维护或决策评审流程。\",\n \"reason\": \"预计在后续维护中减少决策背景猜测，但没有说明过期、责任与复核机制，理由记录的准确性尚待独立消费检验，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立维护者无法凭理由文档理解约束，或陈旧理由误导修改、增加返工，则应下调；文档字数不算收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-first-architecture\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"45bb5f2e9244ad307d77b85aea7a182e2c153fb56c6fbba253e025c8abe61282\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定数据集产品的服务边界与控制面设计\",\n \"classification_reason\": \"只取目录模板之前的判断规则、适用/不适用情境和五项组织原则；主导功能是选择 dataset 边界、契约与控制面，不把目录图或后续施工流程借入。\",\n \"reason\": \"预计在补数、巡检、血缘和质量治理等困难数据任务中，显式数据边界与契约比按脚本隐藏数据对象更容易保持一致性；仅适用于稳定数据集产品，尚无实测迁移或成本证据。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义补数与修复任务中仍出现数据对象遗漏、契约冲突，或共享控制面使独立数据集难以维护，则地阶预期应下调；纯网关等不适用场景不得用于抬高该级。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"按数据契约构建采集、补数与修复服务\",\n \"classification_reason\": \"限定节给出 dataset 清单、contract、控制面、逐数据集实现及文档/验证的五步先后安排，明确规定怎样施工。\",\n \"reason\": \"预计对含多个数据集与补数/修复路径的构建任务减少漏项，并支持比单脚本更困难的服务交付；原文没有提供独立测试合同和完成阈值，地阶初级仅是预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定多数据集构建任务仍遗漏契约、补数或修复能力，或在同预算下控制面成本超过收益，则地阶预期应下调；走完五步不证明输出正确。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"外部采集源码向数据集服务结构的适配\",\n \"classification_reason\": \"限定节明确先盘点数据对象、反向映射脚本、抽出公共能力、隔离 legacy 的四步流程；不是执行克隆或认证的授权。\",\n \"reason\": \"预计比先搬脚本的适配减少边界混乱与重复公共逻辑；原文没有验收、权限、许可及迁移回滚协议，暂不预计复杂源接入一定成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同源与预算的适配任务中数据对象仍遗漏、公共能力失真或新逻辑继续回流 legacy，则下调；未获授权的源不能作为有效迁移样本。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"团队与 AI 的变量命名登记和检索\",\n \"classification_reason\": \"该父节包含建立统一索引文件、记录变量名/说明/位置/频率的示例和用途，是明确的维护方法，不只是命名术语。\",\n \"reason\": \"预计在限定的小型命名维护任务中可达标并形成可检索结果；独立索引的同步成本可能抵消相对现有 IDE/检索基线的收益，故不预定玄阶增益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若索引不能正确反映变量位置与语义，或人工同步成本超过直接检索收益，则应下调；出现频率高不表示变量更重要。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"系统输入、状态、变换与输出的职责划分\",\n \"classification_reason\": \"原文定义四种环节并要求明确划分、独立管理输入处理输出，说明按哪些角色拆分系统行为；不是四个名称的孤立清单。\",\n \"reason\": \"预计对数据流职责混杂的任务有增益，但未规定状态所有权、事务或时序的一般处理，不能借既有状态时间追踪条目补成完整方法。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若划分后仍无法识别实际输入/输出和状态变换，或边界拆分破坏事务一致性且未降低认知负担，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"并发共享状态设计与检查\",\n \"classification_reason\": \"限定节要求区分共享资源、避免竞争、必要时同步并区分并发与异步，是安全取舍约束而不是线程调度算法。\",\n \"reason\": \"预计能减少把异步等同并行和忽略共享资源的设计错误；没有资源生命周期、锁顺序及恢复规则，不预定困难并发任务均能达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控并发任务中仍发生竞争、死锁或资源泄漏，或不必要同步使总成本增加且无正确性收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"11cd67ed2c3cb02be26a68472a22711530f4a9900aa6dfb84024df080fb2bf1f\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"重复逻辑与公共表达的取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求用函数、类、模块复用而不复制粘贴，是复用偏好；没有判定何时同一知识或怎样提炼的流程。\",\n \"reason\": \"预计对已知真实共性的重复逻辑减少多点修改，但原文没有重复与偶然相似的区分及过度抽象例外，不能借另条抽象准则替本条补齐边界。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若抽出的共用逻辑把独立变化强绑在一起，造成更多条件分支或修改冲突，则应下调；字符相似不算复用收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-scale-complexity-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"908cc7665d599efa46196df220fdf07a9b68a2d73bc400739c02c7dfb56458e7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"算法选型与隐藏遍历成本检查\",\n \"classification_reason\": \"原文是关于输入规模、最坏情况、容器操作及 helper 成本的一组禁止性约束，不是复杂度计算算法。\",\n \"reason\": \"预计对忽略嵌套调用、复制与容器成本的性能判断有较强增益；规则不提供代表性负载与实测归因，不能由大 O 或循环层数断言实际达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同输入规模与预算的任务中这些约束未减少算法误选，或复杂度审查忽略真实资源瓶颈并增加无效成本，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-cache-lifecycle-isolation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3ca37523c3c65d4ed5db914528885cb9224ede6067c91e3a6e857585ebf28005\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有状态与多用户场景的缓存正确性设计\",\n \"classification_reason\": \"原文对缓存对象、状态版本、容量、用户隔离、失效、观测及进程/分布式语义作禁止性规定，不是缓存实现或通用算法。\",\n \"reason\": \"预计在状态更新、多用户及多进程等困难任务中防止错值、泄漏与一致性误判；未提供失效实现、测试矩阵和阈值，地阶初级只针对这些任务族作预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义更新、隔离及多进程任务仍产生陈旧错值或跨用户泄漏，或内存和一致性成本高于省下的计算，则地阶预期不成立。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-user-lambda-calculus-20261017\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"用户明确指定品级；AI编者整理记录，非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-17T19:37:00.699915Z\",\n \"application_context\": \"在软件工程学习、语言语义和函数组合设计中理解作用域、替换、求值与模型边界；不据形式化程度推定所有现实任务效果。\",\n \"baseline_assumption\": \"对照采用胜任的现行接口设计和测试方法，信息、任务与预算相同；尚未执行固定任务集的效果比较。\",\n \"limits\": [\n \"用户原话：lambda演算 整理加入功法，品级是天级上品在拼好码下面。天级上品映射现行tian-advanced，不另建词表或改动旧意见。\",\n \"本批仅记录新条目的用户指定品级；不是自动打分、正式效果评级或独立审查。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-lambda-calculus\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0bb381ebd8b86149fe6d58e55cff3e4833f482f678e4d87e2b479bcb06ce1548\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"tian-advanced\",\n \"task_family\": \"计算语义、函数抽象与组合边界判断\",\n \"classification_reason\": \"核心内容解释计算项、绑定及归约；工程步骤为应用说明，不因品级改变内容主类。\",\n \"reason\": \"用户明确指定天级上品，按现行十二级词表记录为天阶高级（tian-advanced），排列在拼好码之后；不据名气、抽象性或形式化本身宣称实际任务效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若预先固定的理解、作用域替换及接口组合任务中，未相对合理基线改善正确性或维护成本，或形式化负担抵消收益，应重新讨论适用范围；本条未声称该验证已经发生。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-migration-html211-20261007\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者；非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-07T13:04:26.525896+00:00\",\n \"application_context\": \"对指定四份HTML的冻结限定内容，按每条task_family作为认识、取舍或施行辅助评估；先满足正确性、安全、权限与验收合同，再预测效果、可靠性和投入。具体任务族的范围见各条，不把说明材料当实测证据。\",\n \"baseline_assumption\": \"同目标、信息、环境及预算下采用胜任现行需求、设计、实现与相关验证流程；不以不测试、忽略权限或能力不足作弱基线。基线已完整采用同一方法时，不能预定额外增益。\",\n \"limits\": [\n \"未运行任务效果实验、成对对照、困难/迁移留出测试或能力缺口核验。\",\n \"不自动继承旧79条或solve首24意见；不同限定内容各自评定，相似或组成关系不计成额外效果。\",\n \"源数字、旧图示及作者案例保留声明身份，未外部核验。\",\n \"等级只对本条声明任务族提供前瞻建议，不作跨任务总战力排名。\",\n \"每条预测可能被其falsifier或共同正确性验收推翻，原文变化必须另批。\",\n \"本次仅交付临时初评，不更新原HTML、提取JSON、正式登记或规则。\",\n \"原始候选批次状态=provisional_editorial_forecast_not_registry；本登记批次status=provisional仅表示前瞻初评，不改写原始状态。\",\n \"本批仅迁入冻结候选快照中已存在的编者初评；未重新评分、未创建正式评级，原意见时间与内容保持不变。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a001-8e7d97a738\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"8ea92de1f45695594386525a81e037ba94c689f1c204c5c640acc05114ad2556\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"评审技术万能承诺\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"区分本质与偶发困难，预计能减少工具替代问题理解的误判；仍只是判断框架。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若此区分不能改善技术取舍或反而阻止有价值的自动化，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a002-4d2dd6d6ba\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c1f5f6173f7302613d4ddff34dd22c3e305484c92eacf095b782a2961f2076da\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"代码设计理解与交接\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"代码表达设计并以辅助文档保存动机，预计降低实现与描述失配的理解成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若维护者仍不能从代码与辅助文档恢复关键设计，或成本高于既有做法，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a003-a0e3ed09b3\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"807b8ef9fa44d44dabc94a7ce8118ad400082d715adc98f2d5a39b46057ca769\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"可维护代码设计\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"把未来安全修改纳入结构判断，预计减少常规变更的理解与修改成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若对应变更仍扩大回归面且不能降低维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a004-6ac400b9a7\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c43ec0f58252cb92cafafdc9e459b0d9731279e861c02f85649edaa8c60764d4\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"删除无价值复杂度\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先审必要性再删过剩结构，预计在同任务族产生较明显的理解和维护收益；不删除必要保护。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若简化损坏验收、权限或恢复要求，或只是把复杂度转嫁给调用者，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a005-baabb6b8d2\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"05f8f7251b40726b3c34043453f729e4b90889ca32b56c524c4d4e9bf7d04a74\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"重复知识一致性维护\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"单一来源与生成机制直接针对遗漏同步，预计降低多处变更的不一致和维护投入。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若所谓重复不是同一知识，或抽象与生成代价超过减少的同步成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a006-d4698f839b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"809beb9b89b3836f9b25f8a7ff20160aabeb6409c899d041371fae9301e2d3a4\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"需求与抽象范围控制\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"推迟没有当前需求依据的代码，预计较明显减少废弃功能和后续维护负担。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若被推迟的必要能力造成更大返工，或未减少总体维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a007-9f5d58c4c2\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f98d1447846f35d3399f2813817ab2426bb282d81871532389bf84b8c16f397e\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"代码意图表达\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"让结构和名称直接表达目的，预计改善维护者的常规理解准确性与耗时。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若读者仍大量误解意图或额外表达并未减少理解成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a008-3859e64713\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c20bcd95f5bdd7683738ced48e441f0ecd11d63247c970516e7a108d958ce237\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"名称检索与语义理解\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"准确且可搜索的名称预计减少脑内映射和误用，但不能代替行为合同。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立读者仍误解用途或副作用，且检索成本没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a011-524f16bc1d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b630456db7a3a9e82984da857374fb3875b3124167d40843770f00c312cfaf19\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"实现方式取舍\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"三思想与桥梁原则提供多视角检查，预计减少单一维度决策；本条不保证最优选择。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若对同一方案只产生空泛标签而没有改善决策或返工，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a012-b7f6799a7b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"若数据变更仍跨多处同步，或聚合破坏原本独立的职责，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a018-b70e5bea74\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0f30cede7c1c38cf03b2db6f09239a7db3cca706d0f3aebd6e2c18e1b35744e0\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"同类与成对行为一致性\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"统一表达形式预计降低预测和审查成本，并使缺项更容易被发现。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若不同语义被强行统一，或读者误用率没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a019-f38b5a87f1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"ae4460164efe53f524cec251d600f891694018eba8e5844c39e7e9a7424a85bb\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"目标与约束表达\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"声明式表达使目标可见，预计减少重复步骤细节；不能消除底层执行语义。\",\n 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\"综合边界、分离和组合技法，预计帮助处理困难的依赖与集成任务；集合数量不构成评级理由。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若组合技法在困难系统中冲突、增加所有权或不能改善验收与维护，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a022-cc74719a02\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e8b203c98ba46eabc713eb0b10e6118076945e754450b13187996582596b959d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"稳定共性抽取\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"提取共同本质且保留必要差异，预计较明显减少重复理解和同类修改投入。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若抽象抹去关键差异或共同部分不稳定，造成更高维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a023-2f0c851698\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"71d91b69bc50dcfef01d9871e0340430aca07acfc4a39ba30c80e4e5474f2383\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"内部状态误用控制\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"以接口限制外部干预，预计减少误用和实现替换的联动修改。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若封装只隐藏问题而未约束状态修改，或调用者负担显著上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a024-bf25a9ae50\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6b73ad0ddc88b26f092dcb0e1d43b0ecc846eb4c5473f88476198647945580b0\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"易变决策隔离\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"隐藏易变选择并暴露稳定事实，预计在困难的技术替换和需求迁移中仍限制修改传播。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若内部选择仍泄漏到调用者，或隐藏了必要错误与权限合同，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a025-64fbbb3b0b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"35d6b62f35b5b8f277507e7b6532f9ae77f987127fcce24e47c974e22f47510a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": 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\"若适配成本高于独立实现，或复用破坏特定业务合同，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a039-8414fd26a8\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"778fc3015db4a3ee7edf9590f4c2e879d3ee2b5764199542f7f0fc9a4f66d6c7\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计多视角审查\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"多角度检查预计比单一视角减少常规遗漏，但本条没有解出冲突的具体规则。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若只是填完检查清单而没有改善设计错误或维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a040-c86eb778b1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fd1d4eec0d5d35362d41568a48abdf90931f19e598e9aa4b9464dd999cd91bb9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目的无关结构清理\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"删除与目的无关的结构预计较明显减少理解和改动负担，保留必要约束。\",\n \"confidence\": 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\"统一成对接口预计让遗漏更可见并减少误用，不把形式对称当行为相同。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若语义不同的操作被误统一，或成对操作缺陷没有减少，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a043-1c8e12cd51\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"72b6a68cc51606be7f8cad33ffb30b12f7f0cbee29b5f70533a0be2613a66272\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"高低层次依赖控制\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"清晰层次与跨层限制预计显著减少常规阅读负担和无关修改传播。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若新增层只是透传，或延迟和级联修改代价抵消收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a044-58945da4a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"eb76d8765d72e9c084fb9e103a7493c8591e978e44d774fb0f0ed0d5874d9286\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"控制流与副作用追踪\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"更直接可追踪的流程预计降低常规阅读与定位成本；不是禁止必要间接性。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若线性化隐藏业务状态或增加重复，理解和缺陷表现不优于基线，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a045-65a577c76d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5035c76ea2600f9b1d292972183323b5fe4bb52a61cd9edbc3be38ecb3232bcb\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"晦涩表达替换\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"选择清楚的结构与命名预计改善维护者的理解正确率和耗时。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立读者仍不能解释关键行为或总维护成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a046-53cc237933\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"1fb31f177fd730b49a8d82b7f24c68b4a93e48bcc0d4259e30bb545f541f9fd5\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"不可信输入与高代价异常\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"边界验证、隔离与安全失败预计在困难异常任务中仍保护数据与后续处理。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若允许输入被错拒、非法状态漏过或失败方式损坏数据，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a047-a2eb81f750\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"950a20787cc5dce17b170b1107418d5a762d308565dca7103abe2333ec070d9b\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"可组合工具生态设计\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"透明小模块和清晰协议预计在异构工具集成中仍减少联动故障与重复实现。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若组合接口损失关键语义，或集成与授权成本抵消小模块收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a048-12ff36d4f9\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"2810bf9f086d1fbf5abcb72917f486915b6682c546295bdcf515b3103f1cde23\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": 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\"若错误被延迟吞掉、没有有效定位信息或退出导致更大不可恢复损失，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a060-0f1dec32e7\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b424019129c6613381218b0a6fdc9290509035c28834809f95c01182d3009010\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"可规则化重复作业自动化\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"可靠机器替代重复人工预计较明显减少离散错误和重复投入；需计入自动化维护成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若自动化错误、副作用和维护代价超过节省的人工成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a061-2d46c5330b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"2ad9f8d620ac020b8061ddc4950d5e4c9718422c1e5d235dda310549aac46ba9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"多表示机械派生\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"单一高层来源生成产物预计减少表示漂移与重复维护；不声称生成内容必然正确。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若生成规则语义错误或手工改派生物导致漂移，且总成本未下降，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a062-f0ca04224d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"aa40af6a190dafb2ac30a91c65b094d30681117827fb77605bc7d9b51553ce40\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"无证据微优化筛除\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先正确清楚再测热点，预计减少错误优化和无收益投入；不延期必要架构测量。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若因此漏掉真实早期性能约束或正确性回归，或总优化成本未下降，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a063-9838ec2916\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0cef1594224c12e5cabd28b6a8d10126719634439dee87b7c831856464076744\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"工具与任务匹配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"允许按任务选工具预计减少单一技术强套，限于明确目标下的选择。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若工具多样性增加集成与运维复杂度却未改善任务验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a064-014988f65e\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6abe03f6e7d18dac9890681b7e0b78c999cb13dc85b5b9b814ff294662dcf9ec\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"协议兼容扩展\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"在兼容前提下留扩展边界，预计降低常规升级对已有消费者的破坏。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若新增能力破坏旧语义或预设扩展增加更多当前成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a065-d9a824d7f0\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3937e6a028bb323afeb2e86d91e9bda149a172b5ce14555a53818688c149941e\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"异构自动化工具链构建\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"专一工具通过简单接口组合，预计在困难工具链重组中仍能复用与局部替换。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若文本和管道损失语义或出现不可控失败链，重组任务无法可靠验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a066-45cfd1a4a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"dc159c2a665357343b440062279b73f9aa665728fe3a0896c8cc82dd314a4273\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"过大工具规模初筛\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"预计能在常规工具设计中发现规模膨胀；只有大小判断，不能直接预期稳定的整体收益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若机械拆小使交互复杂度和部署成本增大，或必要能力被删，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a067-0ab54271db\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"012ac9939f7a82236168bca4b51ef9609334a415081539d7c3299061e7c1eba1\",\n \"ontology_type\": 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\"若重复运行造成副作用累积、凭据暴露或总维护成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a073-0709284c11\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5469a2d077fb2691258e0a5d2a6cf53f2e733326082b4d5abeff245bbb362745\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"核心能力非交互调用\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"可脚本接口预计较明显降低批处理和组合的人工介入成本；不取消用户需要的交互入口。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若接口缺少关键能力或引入无人看护失败且投入未降低，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a074-33a8bd6e88\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"549f09bbe7f86da9fe000feb5c5a81a286412e799ff7169e8e96e927eb365a20\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"流水式数据转换组合\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"统一输入输出的过滤器预计提高同族任务重组和复用效率，不借此批准源经验中的任意简化。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若转换损失语义、错误无法传播或组合成本超过单程序，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a075-88e612b40a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d05d4c465743c27971f5b47eb0b7220c02e364ee87bb49af17554efffc56e94d\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块内部关联诊断\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"内聚分类及功能目的可辅助定位职责混杂，预计较明显改善常规模块维护；旧图示未复核。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若内聚标签与真实共同变化不一致，或调整后维护成本未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a076-4e0b5b523e\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a43432eaad8ee716e960b98bb3a796da5927ae83328292283384c87e41b329c6\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"复杂依赖关系与稳定性治理\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"同时看类型、数量、方向和稳定目标，预计在困难依赖迁移中仍缩小传播面。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少形式耦合却增加隐藏依赖或无法兼容迁移，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a077-aa945d4590\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d65f005d33d13067eb5b363ffbdf19a5cb97a433f1a39ed1338277ae8b729546\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"组件独立变更\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"独立职责、少全局状态预计减少无关联动修改，且源文承认层次与性能代价。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若组件并不独立或层次成本抵消回归减少的收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a078-2e5615a3a6\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c9f9544c1319c071498b4122edbd55dbf080067042982bad0c2137e49eb3d77b\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"不确定技术选择的替换余地\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"隔离技术边界预计降低常规替换损失；接口存在不证明数据与副作用可真实回退。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若关键数据或外部副作用不可恢复，或所谓可逆性增加更多不可逆绑定，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a079-fcb2eec37f\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3d9d8323c5f97385ff106647c08738b3c5df6d786a43cd8188e56758717a14aa\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"坏味驱动的小步调查\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"坏味作入口加测试保护，预计改善常规重构定位；信号不是根因证明。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若按坏味机械修改破坏行为或未改善理解与变更成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a080-6820c97f69\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b0d094540584aa6d382d3677a4b2e1da455dc682fd264fbb2fda39dda732c064\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"临时方案债务治理\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"显式记录并以有测试的小步偿还，预计减少隐性债务造成的反复返工。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若债务账本变成无期限记录或偿还投入未降低未来修改成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a081-3fef410bca\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6ac6a2bfdece3f6b715794cad8eb6ef27b93a080181059a39d68a9be18b7f008\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"程序员重复劳动与质量习惯\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"自动化、消低效与专业责任预计有初段过程收益；人格比喻不构成能力评价。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若习惯口号不能改善产出，或被用来鼓励无依据优化与长期加班，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a082-f9f4df5472\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"04c033ec1397b1e6c9dac3e9a74b236d0457a31ed76a542833d074c209735171\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n 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\"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a090-20e76f8c68\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5885c5f0e24100fb235ed9b965660eb932b6e054727cb7126d68c239d0565a40\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"开发团队真实产品使用\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"持续自用预计补充常规测试遗漏的体验问题；开发者不代表所有目标用户。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若自用样本没有发现额外有效问题或误导真实用户需求，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a091-a929ab63af\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d7be48557b4ca2add55abd23bf89accf58cddb02804801cd6986ecbe4f42c8d1\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"调试隐含假设显性化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"逐步具体叙述预计发现常规逻辑断点；叙述通顺不证明根因，不借B012补入证据实验。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": 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\"尽早修复或登记预计有初段维护收益；社会类比不是腐化必然传播的因果证明。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若登记与小修不能减少重复问题，或因此进行更高风险的无关重构，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a096-8147e5b67c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0ee84eb6abd6ad84c4f1cedf6f01baa55dbfe5ca40865b3c26b180283e4a59e8\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"代码劣化持续维护\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"腐化迹象提醒预计改善初段维护意识；不把物理熵定律当软件效果定理。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若持续整理没有改善验收与维护成本，或反而持续打断有效交付，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a097-5968760ebf\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3cbe2b6e49cc07fd6e12b87497a7121f130d4add80e8e4b677746bd6c1ae5862\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"工具尾部适用性试验\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"采用前用真实难题验证边界，预计较明显减少尾部不适配造成的沉没成本；不相信固定80/10/10比例。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若所选难题不代表真实风险或试验未改变错误选型与返工，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a098-45e07846f3\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"da4e67ab07705619ed68b8cb66d873f2f81b715a47ac6a6429094508feaa8dfa\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"团队共同词汇形成\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"给重要现象稳定名称预计改善识别与讨论；命名本身不创造正确概念或事实。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若词汇增加歧义、僵化错误概念或没有减少沟通偏差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a099-933496d745\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d431f618833ca0572b4c2f4dd74d600f44be36b89eaa40a121b5c195346019c8\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"重写与第二代功能膨胀\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"核心用户、目标和拒绝边界预计显著减少重写超范围；不按第几代推定失败。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若必要目标被误删或扩展机制制造更高复杂度，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a100-9e909fd512\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9016922cec8d24953e1139fdef47ad17c2d37ec05e6ae05441cb8f6dd3c0d59d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"成熟方案与自研边界\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先调查标准方案并按真实缺口自建，预计在困难工程选型中降低重复承担的验证与维护成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若成熟方案不满足关键合同或自建理由不真实，选择使总成本更高，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a101-dc862a40a6\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f936dbc5fffaef98af4413ee166e93a7a92bb4055e7a441c5f4429ca5a1c99e4\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"若同一机制仍复发、测试未覆盖真实故障或修复不可维护，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b012-0408a8f6ad\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bde809d3d1bb4bd7636bd4c155e0f774ea0405b791b0a050dd33b48318c9ccd6\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"可观察异常排查\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"从正常行为到证据再到根因，预计较明显减少猜测式修复；卡片缺具体区分实验，不借旧方法补齐。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若证据不能区分候选原因或修复未保留原故障身份，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b013-4a10a64323\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b419870229a6c7353d7684ca103bcdeaf7b681f73c5f86f3553b105f84683744\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"开发效能指标选择\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"围绕产出与用户帮助预计减少用活动量替代结果的优化误判。\",\n 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\"改善与业务功能同步预计减少遗留系统持续退化和独立重写返工。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若重构吞没功能预算、增加回归或质量改善速度未超过退化，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b016-2769017384\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"daf40896b50c0ae321c10dc89d7ba1364c6b003af52098589e04421209f299a1\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"开源贡献流程规划\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"预计能在限定社区任务中提出留存、门槛与吸引的常规检查；不预定顺序对所有社区有稳定收益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若留存优先与社区真实瓶颈不符，或贡献结果没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b017-f0b7aaf768\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"1c6fe6fad1b235600e3dab1d12132d20ef3dcde1d167b7f9cd3d4ff9c07e8fc0\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"软件结构与信息流表示\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"结构、操作、结果及输入视角预计改善常规拆解；不是完整的时间、权限或本体模型。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若关键关系被该视图遗漏并导致错误设计，或拆解未改善理解，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b018-80b84b7096\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d444be2a6c726acff8d37cd90fde6569a173df6dae551f18107622e11504d268\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"代码可理解性价值说明\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"知识载体视角预计提供初段质量判断帮助；没有具体转化步骤，不预定更高结果带。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若视角不能改善实际理解或复用判断，或把知识表述当正确性证据，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b019-2247412740\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ed2d7db4a7019c4a365e81c82e92181caa92c162b880fe61b810098a87fbede\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"huang-intermediate\",\n \"task_family\": \"技术创意边界初筛\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"仅预计在常规目标讨论中提醒约束边界；不把物质与人的二分当可行性判据。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若错误否决教育或能力增强类有效创意，或无法区分真实技术可行性，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b020-e7921f8a0f\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e591312bcdef474af21d8cae345c92e6ac2dc4fc12c41dbe83c068d5f25b4a97\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"数据收集与共享的隐私取舍\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"以帮助、伤害与控制权判断预计减少常规隐私设计的单指标误判；不替代同意与权限要求。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若真实伤害、链接风险或用户控制被忽略，导致权限或隐私违规，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b021-1ee0f9661d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"32f745bb6e0b03b22f764fdc498de640e024b57b7b81468d16627a9c34fda143\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"真实运行与上下文校准预计明显减少机械套规则的错误；不把运行一次当有效校准。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若校准被用于事后改目标或导致同类决策更不可靠，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c010-e5f231360a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9f391b4182308257f6993e7c5a828bee17bb69e9d2e04043c2c9430a69419577\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"遗留程序理解与维护\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先理解逻辑与原意预计减少常规补丁破坏；植物类比不证明系统自然成长。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若理解未保留真实行为或维护成本与回归表现没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c012-9d89773572\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cf648130cd3bdbc614bb8ee34b4d78864c29826b66a6ee7f228f6c8acae6b3a5\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": 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\"若目标由尾延迟或关键小路径决定而热点分配漏掉验收，或投入效果不改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d009-4d61eda424\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bd340cd26ebb971ac399a12c530f638f871cdbd712da6ec299a390c5eafd3552\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"优化上界与并行收益判断\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"公式可预测未优化部分对总收益的约束，预计在困难资源取舍中减少高估；只限模型前提成立。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若工作量和串并行假设不成立或预测偏差使选型更差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d010-5015859ffd\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3edde40b1b188d0087754a1a6565a9197698c5fb52f05435d07bf28eda02cb29\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定系统并发与平均容量核对\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"同边界平均在途量、吞吐和停留时间关系预计在困难容量判断中发现口径矛盾；不换算P99或失稳瞬时量。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若稳定性、边界或平均口径不成立，公式仍被用于错误容量结论，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d011-f21dc03fb9\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e8752d135206f420fbcf80d77b24e5a86c38a2e5cd87bbd2f359115e7bf632db\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"中心与长尾性能描述\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"同时看尾部、离散与估计不确定性预计明显减少平均值掩盖问题；统计模型条件另核。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若分位或区间计算不适合相关样本，结论不能反映真实用户体验，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d012-17624a05ae\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f8bb0d1e7963cddb6ec20a76144f0bc18a2a096141733a64c5ce7610e51278d9\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"接近饱和的排队风险解释\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"到达与服务能力共同分析预计改善常规等待积累判断，模型不代替真实队列结构。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际系统拒绝、背压或调度机制使解释失效而未被识别，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d013-0d54552b4f\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"abe94bf5344e151ad28e3457246d781e75b7836197496c4fecfee82af9baecb0\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能分析问题与工具匹配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先明确异常、回归、根因和预测目标预计减少分析方法错用及指标误读。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若方法仍无法回答目标问题或数据语义错误，决策结果未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d014-49240fc008\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f4c4d2b3302f9e67831d84af39119b770be3118f59266f2458fae7a2536e0aae\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"脏数据与跨系统指标语义审查\",\n \"classification_reason\": 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\"若访问模式与模型不符或布局改变后目标性能与资源成本未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d028-051e730013\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bbca6382dc8a07f2e65ed639c9ec473e537d0781b135c32242200583095afc86\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"NUMA位置与分配优化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"在同类共享数据访问中预计改善常规远端访问与分配成本；绑定不是所有负载默认。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若绑核降低调度弹性或增加带宽竞争，性能与成本更差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d029-0f93e165af\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"03b8646620ed3672e27ba5157060f9679db58a9e8135f456d6ff3dd4eb38e3c0\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"存储负载与介质选择\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"IOPS、延迟、吞吐及I/O大小共同看预计明显减少错误介质和队列深度判断。\",\n 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\"单机、数据中心和互联网分层预计在困难端到端路径中仍减少层间误归因。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若丢包、拓扑或协议栈判断不符合观测，诊断无法减少根因范围，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d032-1f5da9f56b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"65a2cb5f907bbe65ff7cbdc7b2b10bc11f6009eaf6f06c66f160867eea82a941\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"CDN回源与缓存关系理解\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"边缘、回源与TTL简化流程预计有初段排查帮助；不保证DNS是所有CDN的唯一机制。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若目标CDN路由、鉴权或缓存语义不同，模型误导诊断，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d033-79cec8303b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bcb3f53de735b9e81e8756da7be9bd7f0b2c9217b47a129e9353e281278a1343\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"多场景困难性能优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"确诊根因并考虑全局与成本预计在困难场景迁移中仍抑制局部最优和表面调参。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若优化只在单场景有效、损害其他SLA或总体成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d034-2164abb19a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"909d898b62d5b58409385728d27d642093b73650e8d2fee817f486a1b5b081b8\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"复杂资源瓶颈的策略权衡\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"互补策略同时说明污染、一致性、同步和等待代价，预计困难资源取舍中仍能减少错用。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若策略选择无机制依据或只是转移资源成本而违反验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d035-2b07b506a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6d1666b3a69e3b568775318841e515106d602a7dfc43e9d33738fcf062a316f6\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"有PMU证据的LLC优化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"访问模式对应紧凑布局、预取或伪共享隔离，预计在同族热点有较明显增益；不外推预取迭代参数。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预取污染或padding成本超过收益，端到端目标没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d036-9e9727c988\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b1b71fdf73ab2001dd1b08f5402850db784466214d47c559752fc0dd00238354\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"有指令画像的iTLB优化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"画像、热布局和页映射预计在相近热代码任务中有明显收益；案例数字未独立复现，不预计普遍迁移。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若画像过期、页映射不可控或部署成本抵消端到端收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d037-1f65616b55\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c4c4459c3404832502f34928746dc8ea97622026a283cda70d97f8cfcca3ce39\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"SSD尾延迟与Trim策略\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"空闲空间和Trim粒度一起复测预计减少同族GC峰值问题；80至85%不是通用阈值。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若计划Trim增加尖峰、影响寿命或高分位目标不改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d038-342c1847d5\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"66d3ae85e1516af1c982b479e6979b4a1b0a62c982ae0cfeb407632b62026e6f\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"困难跨层暂停根因追踪\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"沿应用、JVM、OS、文件系统和存储核链并复测，预计困难交互故障中仍避免只改GC算法。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若把案例根因套到所有暂停、丢日志或改变存储后原故障仍在，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d039-3767673667\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c539cd2488947595758904571e493836a986cfaf665bbee5a67c296ffdeb2bb8\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"经授权的真实流量容量测量\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"步进加压、客户阈值反馈和停止复位预计改善同族容量估计；不视为无侵入或安全已证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若客户损害越阈值未停、复位失败或容量受测试扰动主导，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d040-76e0eae85a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a98c3d10b632c97fa450e30e59e962c7055748cb8c6264dc48827aed2773eeb9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"线上容量测量客户保护\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"实时反馈、可定制阈值和终止复位预计减少同族测量损害；不与D039重复计算效果证据。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若阈值与客户损害不对应或自动停止和复位实际无效，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d041-7b17771812\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"falsifier\": \"若相同队列组合对应不同窗口、背压或应用原因，三分判断仍被当充分诊断，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d047-544255383d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7d68f950f4f03c828f59fdd9b2ce2db67c77baa39093c655ea40ddfc2cc9d2b5\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"HTTP成功异常阶段定位\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"事件与状态关系预计改善常规定位分段；T0至T5含义和真实异常路径需另核。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态或时间口径不匹配实际协议行为，异常定位无改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d048-2ccf3ad195\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84520f5ddb6681f970d24e02ee2b62568f3ebf2811ba34495bcb21c11994a3d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目标SSD负载的软件适配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"结构、写入与并发共同权衡预计减少同族介质错配；案例线程数和使用率不能照抄。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际I/O和设备并行度不同导致尾延迟或寿命更差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d049-3085240166\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a0c4c5ea0917db8858ab0884e1e70e5e8d9efda51f0d6e127cbebd448c7c63c5\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"硬件验证真实性递进\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"逐级提升规模和真实性预计减少常规量产前遗漏；阶段名称不等于已经完成验证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若各阶段负载不代表生产或关键失败被漏过，量产损失未减少，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d050-1eaee7724c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cf991be0ffea6e0ca200473ba5a2f0b3755b007d46a0886c5cee7db8675590e7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"硬件趋势引导的软件规划\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"趋势提醒预计有初段策略帮助；作者时点的NVM、密度和成本预测不代表当前供给。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若硬件与价格新观测推翻前提，趋势仍被用于错误长期投入，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d051-f81a71f39c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"262ec91ab7fecf0209ac5bb6eac2216ec92b768d5fdf552244de881293419c99\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"数据中心选址可行性检查\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"用户距离以外的电力、灾害、法律与供给检查预计减少常规单因素错选。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际地域约束和权限无法满足，或多因子检查仍遗漏决定性风险，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d052-d24fa37d9b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"25caa1ab1fb0e11628fc4687e32df3d9326d55d8533620c620747661fbcf63c5\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"服务器容量生命周期理解\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"从订购到退役的阶段提醒预计有初段资产检查收益；没有完整退役和数据擦除验证规范。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若生命周期记录与真实可用容量不符或退役造成数据泄漏，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d053-aed97bf0ae\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"690601109c2d21e542bef89d4165fce89b7e7fdd4ed32f1f8543ebf2152139b8\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"标准单元式网络扩容\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"Pod和独立模块扩展预计改善常规容量增长的组合成本；互联瓶颈与故障域需实际验证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若骨干成为瓶颈或故障域放大，模块增加不能满足扩展合同，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d054-2a3e04f889\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"15a724ed5fb774ea09316b8189f8fad62db17bd6f9d99f8606ac65710e375842\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"服务效率改善机会盘点\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"软件与容量多方向视图预计减少常规只盯局部代码的遗漏；分类存在不证明改进效果。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若类别不能导出可核验机会或造成同一收益重复归功，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d057-8d72891b82\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d34ef90bf965aea158593b5e96840815aa840bb5c40e7ff61d6f113d9dad570f\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"跨团队效率项目执行\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"owner、目标、检测与协作预计减少常规执行脱节；检测工具齐全不等于有效收益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若行动无人负责、目标代理失真或总体成本与效果不改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d058-ae8d06da2c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"锁定主张、选择独立复制条件、固定分析并比较结果，是跨条件验证方法。\",\n \"reason\": \"预计能暴露困难迁移与环境依赖；只换标签或复用同一错误上游不构成独立复制。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"复制关键条件无法锁定、事后调参追求一致，或所谓独立条件实际共享同一错误源而误报普遍有效。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-proxy-target-alignment-audit-2ab9f2a80d\",\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"content_sha256\": \"f8eb19ae8594f6f3880aada9da6ab4897572d739b5d776a16b6bb8af2416a295\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"模型评分、测试通过率与真实验收目标的失配审计\",\n \"classification_reason\": \"拆分目标、代理与契约，检验桥接假设并寻找失配见证，是指标有效范围审计方法。\",\n \"reason\": \"预计能在困难指标冲突中暴露表面进步与目标违约；没有独立目标观察时不能产生有效判定。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"以同一代理自造真值、删除契约迎合评分，或在有独立目标反例时仍把代理通过判作目标通过。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-source-criticism-9487568d77\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": 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\"reason\": \"预计能提前发现并发、跨边界与恢复准备缺口；产物仍是假设和计划，不预期仅凭预演产生可靠恢复能力。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"预演故事被当实际概率或事故证据，关键路径无法提出可检验请求，或恢复未验证却被声称已经就绪。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-user-input-state-transform-separation-tian-20261024\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": null,\n \"policy_version\": null,\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"provisional_expert_judgment\",\n \"assessor\": \"用户指定天阶方向；AI编者拟细级并维护登记，非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-24T02:07:35.069068Z\",\n \"application_context\": \"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"用户要求新框架按天阶处理但未指定细级；按最低子级暂拟天阶初级。既有输入输出与状态变换分离条目沿用原中级细级，拟升天阶中级。两者均为provisional意见，不是正式评级。\",\n \"新框架是本项目根据用户提出的跨领域统一框架方向整理的定义；跨领域适用性和效果未受控验证。\",\n \"本批以新批次替代原仓内扩展批次的当前显示意见；原批次及其玄阶初评完整保留在历史链中。状态分类工具不在本批内，仍保留其玄阶中级初评。\",\n \"未新增正式评级、独立语义审查、许可结论或效果记录。\"\n ],\n \"supersedes\": \"gongfa-author-repo-expansion-20261007\",\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-high-cohesion\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"043346c2aa5b1ceac845349c246a04079518a5a96457685e8257e99a2dfea70d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"按相关性与职责组织模块\",\n \"classification_reason\": \"限定三条要求规定相关内容靠近、不相关内容隔离及单一职责取舍；没有一次执行的完整流程，主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计在模块职责混杂的设计与维护任务中，相对胜任但未系统检查内聚的流程减少跨模块认知负担；原文未给变化边界识别与迁移验证，暂不预期困难任务稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同目标与预算的模块修改任务中，按该准则分组未减少变更扩散或反而拆出更多重复与交接，则下调；基线已有同等内聚不预定增益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-low-coupling\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f50ecf5fa02490a514fe64352ce2ca2fd8ee669977022d3b1101f42b0be8642\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块依赖取舍与独立演进\",\n \"classification_reason\": \"正文提出可预测而不束缚、减少依赖的偏好，不是依赖识别或消除算法；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计对不必要依赖造成连锁修改的任务有较强增益；但没有区分必要协作、数据一致性与部署约束，不能据少依赖直接预计所有复杂迁移达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少依赖在成对修改任务中增加了重复事实、同步错误或总维护成本，或基线已消除这些依赖，则本档增益预期不成立。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-stable-interface-contract\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5d2157fe1081ddbed9c5dbd380ee318068412a02d8e4ae354102d7f9c9d2b71d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"接口兼容下的实现替换\",\n \"classification_reason\": \"三条内容把 API 指认为契约、实现指认为细节，并要求不破坏契约；核心是兼容取舍准则，不是实现替换步骤。\",\n \"reason\": \"预计在已有接口消费者的实现替换中减少外部破坏；原文未说明契约范围、弃用、兼容测试和迁移办法，故保守停在玄阶预计增益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在固定消费者与验收条件下按该准则仍遗漏可观察行为变化，或维护错误契约的成本超过收益，则应下调；不能用接口名称不变证明兼容。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-explicit-dependencies\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"81c50c27c950240229ca928a1eaf9fd24dd5ddc18ef64bc42c11017363837b3a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"依赖关系表达与排查\",\n \"classification_reason\": \"限定内容用显式优于隐式、透明优于优雅规定表达取舍，并警示隐式依赖；不是依赖图构造步骤。\",\n \"reason\": \"预计对隐藏初始化、调用关系等依赖难以理解的任务有较强帮助，但这些是未来任务族而非原文补出的机制；原文没有依赖枚举和验证协议，不预定迁移场景成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定排查任务中显式表达未降低依赖遗漏或排错成本，或显式化增加无必要暴露和耦合，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-invariant-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5c820280d17a1f5cfb2cb303d03afaac36c6546a27d334ab2fde85378a3a976d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"明确系统不变式与约束\",\n \"classification_reason\": \"原文用物理法则类比说明不变式并要求明确约束；没有建模或证明步骤，按主导的约束准则归类。\",\n \"reason\": \"预计把隐含一致性要求表达出来可增强设计和检查，但本条没有给出不变式发现、执行或验证方法，不能借既有轻量形式化条目补成地阶方法。\",\n \"confidence\": 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\"原文要求代码像常识运作，并偏好不惊讶及可预测性；是使用预期取舍而不是可执行测试规约。\",\n \"reason\": \"预计对约定一致的接口与维护任务减少误解，但不同使用者的常识可能不同，原文没有用户预期识别及冲突规则，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若独立使用者在同目标任务中没有减少误用，或所谓常识只符合作者习惯而伤害目标用户，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-validated-abstraction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9c35a2abb7c73d0d6ef2a6a0ad58897246a69aab7a8c44331a34b2a1be6863ee\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"重复与抽象成本的设计取舍\",\n \"classification_reason\": \"限定节规定抽象有代价，优先真实使用验证而不是过早抽象，允许适度重复；不是抽象提炼算法。\",\n \"reason\": \"预计对尚未稳定的相似需求减少错误共性及后续变更成本；原文不提供验证周期或分拆标准，不能预期所有困难复用场景稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同信息和预算的需求变更任务中适度重复反而增加不一致，且延后抽象没有减少维护成本，则下调；不能把一切复用都当过早抽象。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-technical-debt-ledger\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"53099acdfb332ed247425ff5707c1b29130918accb29fdeb2fd1342545224d44\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"交付折衷与偿还责任管理\",\n \"classification_reason\": \"原文允许现实折衷，但要求技术债可见、记录、评估并明确利息和偿还时点；核心是责任准则而非债务计算流程。\",\n \"reason\": \"预计对不得不折衷的交付任务减少隐性遗留与无期限承诺；原文没有成本量化和执行偿还机制，登记本身不证明维护收益已经实现。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控交付中债务记录未改变遗漏、偿还或后续缺陷，或者记录维护成本超过回收收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-performance-by-measurement\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77c5408834e12ba77ca1cd8a92f0f254cb9a5481d5908d50055edd75de2770fd\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能瓶颈定位与优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求依靠监控、profiling、压测和真实数据而非感觉，给出优化次序偏好但无完整测量协议；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计能减少猜测驱动的无效优化；原文没有负载、缓存状态、尾延迟及复测合同，不能借工具名预计跨环境测量可靠。源文的次序表述不替代本项目正确性优先契约。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同负载与预算下按测量选出的优化未改善目标，或测量负载不代表真实任务、改善以正确性损失为代价，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-controllable-failure\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84538242086e542ab36b740bbf33388e676b0ed1bbd17c06848b023eec722d6\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有故障条件下的可观测、隔离与恢复设计\",\n \"classification_reason\": \"原文以故障可被发现、定位、隔离、恢复作为稳定目标，并列出支持能力；不是一次事故处置的执行顺序。\",\n \"reason\": \"预计不仅帮助正常任务，也能在预定义故障注入与恢复任务中保留关键处置能力；没有给恢复期限、数据完整性及验收阈值，因此只作地阶初级前瞻建议。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若代表性故障任务中无法发现、隔离或恢复，或恢复破坏数据完整性并违反事前期限，则地阶预期不成立；工具已部署不等于这些能力已取得。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计决策解释与维护交接\",\n \"classification_reason\": \"原文规定文档让别人少猜，并优先记录为什么这样做；没有给文档维护或决策评审流程。\",\n \"reason\": \"预计在后续维护中减少决策背景猜测，但没有说明过期、责任与复核机制，理由记录的准确性尚待独立消费检验，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立维护者无法凭理由文档理解约束，或陈旧理由误导修改、增加返工，则应下调；文档字数不算收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-first-architecture\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"45bb5f2e9244ad307d77b85aea7a182e2c153fb56c6fbba253e025c8abe61282\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定数据集产品的服务边界与控制面设计\",\n \"classification_reason\": \"只取目录模板之前的判断规则、适用/不适用情境和五项组织原则；主导功能是选择 dataset 边界、契约与控制面，不把目录图或后续施工流程借入。\",\n \"reason\": \"预计在补数、巡检、血缘和质量治理等困难数据任务中，显式数据边界与契约比按脚本隐藏数据对象更容易保持一致性；仅适用于稳定数据集产品，尚无实测迁移或成本证据。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义补数与修复任务中仍出现数据对象遗漏、契约冲突，或共享控制面使独立数据集难以维护，则地阶预期应下调；纯网关等不适用场景不得用于抬高该级。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"按数据契约构建采集、补数与修复服务\",\n \"classification_reason\": \"限定节给出 dataset 清单、contract、控制面、逐数据集实现及文档/验证的五步先后安排，明确规定怎样施工。\",\n \"reason\": \"预计对含多个数据集与补数/修复路径的构建任务减少漏项，并支持比单脚本更困难的服务交付；原文没有提供独立测试合同和完成阈值，地阶初级仅是预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定多数据集构建任务仍遗漏契约、补数或修复能力，或在同预算下控制面成本超过收益，则地阶预期应下调；走完五步不证明输出正确。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"外部采集源码向数据集服务结构的适配\",\n \"classification_reason\": \"限定节明确先盘点数据对象、反向映射脚本、抽出公共能力、隔离 legacy 的四步流程；不是执行克隆或认证的授权。\",\n \"reason\": \"预计比先搬脚本的适配减少边界混乱与重复公共逻辑；原文没有验收、权限、许可及迁移回滚协议，暂不预计复杂源接入一定成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同源与预算的适配任务中数据对象仍遗漏、公共能力失真或新逻辑继续回流 legacy，则下调；未获授权的源不能作为有效迁移样本。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"团队与 AI 的变量命名登记和检索\",\n \"classification_reason\": \"该父节包含建立统一索引文件、记录变量名/说明/位置/频率的示例和用途，是明确的维护方法，不只是命名术语。\",\n \"reason\": \"预计在限定的小型命名维护任务中可达标并形成可检索结果；独立索引的同步成本可能抵消相对现有 IDE/检索基线的收益，故不预定玄阶增益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若索引不能正确反映变量位置与语义，或人工同步成本超过直接检索收益，则应下调；出现频率高不表示变量更重要。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"tian-intermediate\",\n \"task_family\": \"系统输入、状态、变换与输出的职责划分\",\n \"classification_reason\": \"原文定义四种环节并要求明确划分、独立管理输入处理输出，说明按哪些角色拆分系统行为；不是四个名称的孤立清单。\",\n \"reason\": \"用户要求将输入、状态、变换与输出相关功法按天阶处理；沿用该条原有中级细级，暂拟天阶中级。固定来源明确区分消费端、生产端、状态和变换，并要求独立管理输入、处理、输出，适用于职责混杂的结构分析；但原文不覆盖一般状态所有权、事务或时序，且没有独立效果测量，故仅记录为暂定意见，不将其扩写为完整跨领域框架。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若划分后仍无法识别实际输入/输出和状态变换，或边界拆分破坏事务一致性且未降低认知负担，则本建议应下调。\",\n \"grading_status\": \"provisional\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"并发共享状态设计与检查\",\n \"classification_reason\": \"限定节要求区分共享资源、避免竞争、必要时同步并区分并发与异步，是安全取舍约束而不是线程调度算法。\",\n \"reason\": \"预计能减少把异步等同并行和忽略共享资源的设计错误；没有资源生命周期、锁顺序及恢复规则，不预定困难并发任务均能达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控并发任务中仍发生竞争、死锁或资源泄漏，或不必要同步使总成本增加且无正确性收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n 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\"只收同解释/验收与关键约束下的简化准则，不收后续四步操作版；不构成删除防护的授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在相同解释、验收及关键约束下优先选择更少假设、结构、依赖和状态的方案。\",\n \"problem\": \"多个满足同一目标的方案如何取舍。\",\n \"mechanism\": \"在不牺牲关键约束的前提下少引入不必要实体。\",\n \"conditions\": [\n \"能解释同一现象、满足同一验收标准。\",\n \"不牺牲关键约束。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"不是无条件的“越简单越好”。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-奥卡姆剃刀\",\n \"selection\": \"markdown-prefix\",\n \"stop_before\": \"适合：\"\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-glue-principle\",\n \"name\": \"胶水原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"“胶水原则”是最高级别的“不重复造轮子”：能复用成熟方案就不自研底层能力，只写用于连接、编排、适配、隔离和表达业务逻辑的胶水代码。\\n\\n默认答案不是“我来实现”，而是：\\n\\n> 有没有官方能力、平台能力、事实标准、主流框架、成熟库、稳定工具、GitHub 开源仓库或内部公共能力可以直接复用？\\n\\n当成熟方案能以可接受的成本、风险和复杂度可靠满足需求时，它就是默认答案；自研不是默认选项，而是需要证明合理性的例外选项。\",\n \"text_sha256\": \"e761c7f0a020ec6e5fd12ebfa2496fc869f7dd29a982fc849a9c0b849d8ef44f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收成熟能力优先准则及自研例外，不收整篇拼好码交付流程。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"成熟能力能以可接受代价可靠满足需求时默认复用，自研核心须证明合理性。\",\n \"problem\": \"何时复用、何时自研通用底层能力。\",\n \"mechanism\": \"先查现成能力，只写必要连接、编排、适配、隔离和业务表达。\",\n \"conditions\": [\n \"成熟方案能以可接受的成本、风险和复杂度可靠满足需求。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"自研不是默认选项，但可以成为有合理依据的例外。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"有没有官方能力、平台能力、事实标准、主流框架、成熟库、稳定工具、GitHub开源仓库或内部公共能力可以直接复用？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-glue-coding-81fc7ae\",\n \"heading_id\": 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\"mechanism\": \"写结论→审查前提→区分事实/假设/偏好/惯例→保留事实约束→重推路径。\",\n \"conditions\": [\n \"需求受经验做法影响，或需要核对默认方案是否成立。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"基于事实约束的最小可行路径。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"这个结论依赖哪些前提？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-第一性原理\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-thought-experiment\",\n \"name\": \"思想实验\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"在现实执行之前，先构造一个简化但关键约束完整的假想场景，用来检验概念、规则、边界和后果。\\n\\n适合：\\n\\n- 方案还没写代码，但要判断是否会崩。\\n- 现实试错成本高。\\n- 需要测试一个原则在极端情况下是否仍成立。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 设定一个最小场景。\\n2. 保留关键约束，删除无关细节。\\n3. 推演正常路径、边界路径、极端路径。\\n4. 看结论是否自洽，是否出现反例。\\n\\n示例问题：\\n\\n- 如果用户完全零基础，这份教程还能不能走通？\\n- 如果 AI 输出错了，门禁能不能挡住？\\n- 如果某个外部仓库不可用，系统是否还能替换？\",\n \"text_sha256\": \"b71449ec04a516c2352599fcc0c4a514c6175731f5ea087b3245eade73e16ded\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在现实执行之前，先构造一个简化但关键约束完整的假想场景，用来检验概念、规则、边界和后果。\",\n \"problem\": \"如何在现实执行前检验概念、规则、边界和后果，尤其在试错成本高时。\",\n \"mechanism\": \"设定最小场景→保留关键约束、去掉无关细节→推演正常/边界/极端路径→检查自洽性与反例。\",\n \"conditions\": [\n \"方案还没写代码，但要判断是否会崩。\",\n \"现实试错成本高。\",\n \"需要测试一个原则在极端情况下是否仍成立。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"最小假想场景及正常、边界、极端路径的推演。\",\n \"自洽性判断及发现的反例。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"如果用户完全零基础，这份教程还能不能走通？\",\n \"如果AI输出错了，门禁能不能挡住？\",\n \"如果某个外部仓库不可用，系统是否还能替换？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-思想实验\",\n 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\"mechanism\": \"写出最坏结果→列出失败路径→识别提前检测/阻断环节→将阻断点固化为测试、CI、脚本、schema、清单或人工复核。\",\n \"conditions\": [\n \"做质量门禁。\",\n \"做架构风险分析。\",\n \"判断一个计划是否只是看起来完整。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"最坏结果及导致失败的路径清单。\",\n \"提前检测或阻断点及对应测试、脚本、清单或复核。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"怎样一定会失败？\",\n \"AI会怎样糊弄、幻觉、漏测、误删、过度实现？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-thinking-models-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-thinking-models-逆向思维\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-multi-order-thinking\",\n \"name\": \"多阶思维\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"多阶思维继承二阶思维，但不止停在“行动之后会发生什么”，而是继续追踪后续反应、反馈、反身性和系统性连锁。\\n\\n二阶思维关注：\\n\\n> 我的行动会带来什么后果？\\n\\n多阶思维继续追问：\\n\\n> 后果会改变参与者行为吗？\\n> 行为改变后会反过来改变系统吗？\\n> 系统改变后，原来的策略还成立吗？\\n\\n适合：\\n\\n- 平台规则、社区治理、开源协作、SEO/GEO、激励机制。\\n- 任何会让参与者根据结果调整行为的系统。\\n\\n使用方式：\\n\\n1. 一阶：行动本身会产生什么直接结果。\\n2. 二阶：直接结果会触发什么间接后果。\\n3. 三阶：参与者看到后果后会如何改变行为。\\n4. 反身性：行为改变会如何反过来改变系统条件。\\n5. 收敛：原策略是否需要调整、加门禁或保留回滚路径。\\n\\n在 GEO 中，多阶思维意味着：不是只写关键词，而是让内容被 AI 引用后继续强化项目定位、用户行为和外部分发路径。\",\n \"text_sha256\": \"490b2421a035dcefafffa690516bc6100d3d2ffb4633b6febab87e2ed7f01186\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"多阶思维继承二阶思维，但不止停在“行动之后会发生什么”，而是继续追踪后续反应、反馈、反身性和系统性连锁。\",\n \"problem\": \"行动后果、参与者行为、反馈与反身性如何继续改变系统及原策略。\",\n \"mechanism\": \"分析直接结果→追踪间接后果→判断参与者行为变化→分析反身性反馈→调整策略、门禁或回滚路径。\",\n \"conditions\": [\n \"平台规则、社区治理、开源协作、SEO/GEO、激励机制。\",\n \"任何会让参与者根据结果调整行为的系统。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"直接、间接、行为变化和反身性影响的多阶分析。\",\n \"策略调整、门禁或回滚路径判断。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"我的行动会带来什么后果？\",\n 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列出可行动作，而不是只看默认动作。\\n3. 为每个动作写出可能的后续状态。\\n4. 标记不可逆动作、高风险动作和可回滚动作。\\n5. 选择能保留最多未来选择权、同时最接近目标的路径。\\n6. 用检查点、测试、提交、备份和 CI 把路径变得可回退。\\n\\n在工程实践中，状态空间思维能防止“一步走死”：重要操作前先建立检查点，优先走可验证、可回滚、可分阶段收敛的路径。\",\n \"text_sha256\": \"cafcf77b67302d17563e03a6e0017dc3cf48e3432af5174079f21b93fa3dc2ba\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"收当前独立模型节；适用场景不代表充分成立条件，原文未明示的失效边界留空。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"状态空间思维模型把“状态、变化、序列、决策树、多元宇宙”整合在一起，用来分析一个系统从当前状态可能走向哪些未来状态。\",\n \"problem\": \"系统从当前状态可沿哪些动作进入哪些未来状态，哪些路径可逆或可回滚。\",\n \"mechanism\": \"描述当前状态→列出动作→展开后续状态→标记不可逆/高风险/可回滚路径→选择保留选择权且接近目标的路径→建立检查点与回退手段。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"当前状态、可行动作与可能后续状态的描述。\",\n \"不可逆、高风险、可回滚路径标记及检查点选择。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"当前在哪个状态？\",\n \"可以采取哪些动作？\",\n \"每个动作会把系统推向哪些状态？\",\n \"哪些路径可逆，哪些路径不可逆？\",\n \"哪些未来状态更稳定、更可验证、更可回滚？\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\"\n ]\n }\n 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：需求含糊、模型脑补、Bug难复现时，先把\\\"解释/偏好\\\"清零，回到可观察事实与可复现结构。\",\n \"problem\": \"需求含糊、模型脑补、Bug难复现时，先把\\\"解释/偏好\\\"清零，回到可观察事实与可复现结构。\",\n \"mechanism\": \"- 先写四件套：现象(实际) / 意图(期望) / 情境(环境约束) / 边界(明确不做)\\n- 输出最小可复现体 MRE：最小输入 + 最小脚本 + 复现步骤 + 预期vs实际\\n- 把抽象词降维：快/稳/好用 → 指标&验收用例\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需求含糊、模型脑补或Bug难复现。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现象、意图、情境与边界记录。\",\n \"最小可复现体（MRE）及预期/实际对照。\",\n \"抽象需求对应的指标与验收用例。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-1-现象学还原悬置假设\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-dialectical-iteration\",\n \"name\": \"正反合（三段迭代）\",\n \"aliases\": [],\n 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优先性质测试而非只写示例测试\\n\\n**Python工具**：`hypothesis`（性质/模糊）、`pytest`\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n为该实现列出 5 个可证伪点，并为每个点写一个最小测试（优先 Hypothesis 性质测试）。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"411481762ecb2c3ec1537e56314e0d16f154c58484bc3514981842437dbf2937\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：把\\\"看起来对\\\"变成\\\"暂时无法证伪\\\"；显著降低隐藏 bug。\",\n \"problem\": \"把\\\"看起来对\\\"变成\\\"暂时无法证伪\\\"；显著降低隐藏 bug。\",\n \"mechanism\": \"- 每个关键断言都要配一个能让它失败的测试（边界/随机/反例）\\n- 优先性质测试而非只写示例测试\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"关键断言对应的可失败测试，优先性质测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-3-可证伪主义波普尔\",\n \"selection\": 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：减少非法状态、约束模型输出、让行为可检查可累积。\",\n \"problem\": \"减少非法状态、约束模型输出、让行为可检查可累积。\",\n \"mechanism\": \"- **先规格**：类型 + schema + 不变式 + 错误集合（异常或 error object）+ 复杂度约束（可选）\\n- **再检查器**：类型检查 + 运行时校验 + 断言/契约 + 性质测试\\n- **最后实现**：逐条映射规格（谁保证哪条约束）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"类型、schema、不变式与错误语义规格。\",\n \"类型/运行时校验、契约和性质测试。\",\n \"实现与规格的满足关系说明。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-4-形式化方法轻量形式化\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-toolbox-occams-razor\",\n \"name\": \"奥卡姆剃刀（工具箱操作版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：避免\\\"优化方向漂移\\\"；每轮明确一个可量化目标。\",\n \"problem\": \"避免\\\"优化方向漂移\\\"；每轮明确一个可量化目标。\",\n \"mechanism\": \"- 先定义成功指标（P95延迟/错误率/成本/内存/可维护性）\\n- 每轮只优化一个指标；其余保持不退化（用基准/回归锁住）\",\n \"conditions\": [\n \"先定义成功指标、验收阈值与测量方法；每轮优化一个指标，其他指标以基准/回归约束不退化。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"成功指标、验收阈值与测量方法。\",\n \"本轮指定指标的优化及其他指标不退化的回归约束。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-6-实用主义以指标为准\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-systems-boundary-feedback\",\n \"name\": \"系统论/整体论（边界与反馈回路）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：复杂系统容易在耦合点失控；缩短反馈回路提效最大。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先画数据流/依赖边界：I/O 放边缘，核心逻辑保持纯函数\\n- 优先解耦高耦合点；把慢依赖换成桩/模拟以加速测试\\n\\n**Python工具**：依赖注入（轻量）、`pytest fixtures`、纯函数设计\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n画出数据流与依赖边界，指出最高耦合点与最短反馈回路改造方案；给出可测试的纯函数核心与 I/O 适配层。\\n```\\n\\n**扩展阅读**：\\n\\n- [控制论与科学方法论](#控制论与科学方法论) - 用“可能性空间/反馈/信息/黑箱/可证伪”解释从试错到收敛的机制\",\n \"text_sha256\": \"72cbec4e59f98ee44b9777113ed7aa97646441f30f1be47f61f72bdca56f64c0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：复杂系统容易在耦合点失控；缩短反馈回路提效最大。\",\n \"problem\": \"复杂系统容易在耦合点失控；缩短反馈回路提效最大。\",\n \"mechanism\": \"- 先画数据流/依赖边界：I/O 放边缘，核心逻辑保持纯函数\\n- 优先解耦高耦合点；把慢依赖换成桩/模拟以加速测试\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"数据流、依赖边界与高耦合点分析。\",\n \"可测试纯函数核心及I/O适配方案。\"\n ],\n 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\"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\",\n \"problem\": \"需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\",\n \"mechanism\": \"- 先复述需求 + 歧义清单 + 默认选择（必须显式）\\n- 默认选择写入 docstring/README/类型定义\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需求文本有歧义，模型与人对同一词理解不同。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求复述、歧义清单及显式默认选择。\",\n \"进入文档、类型或schema的默认策略。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-8-诠释学语境澄清\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-steelmanning\",\n \"name\": \"\\\"钢人化\\\"原则（最强版本理解）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先把现有方案表达成最强版本（目标、约束、权衡）\\n- 再提出改进（保留其优势，指出代价）\\n\\n**Python工具**：PR描述结构化（优点/风险/替代方案）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先钢人化现有实现：列出它的最佳解释与优点；再给改进方案并明确代价与风险。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"fdb81961c528388e4abff074033b3b8259cc3cd3ccf95f6a63afdf493a88ef5e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\",\n \"problem\": \"减少无效争论/误解；让重构建议更贴近原意图。\",\n \"mechanism\": \"- 先把现有方案表达成最强版本（目标、约束、权衡）\\n- 再提出改进（保留其优势，指出代价）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现有方案的最强解释及优点。\",\n \"保留优势、说明代价和风险的改进方案。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n 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\"避免过早做不可逆技术决策（换框架/改数据模型）。\",\n \"mechanism\": \"- 标注决策：可逆 vs 不可逆；优先做可逆高价值项\\n- 先写接口+测试桩+适配层，延后绑定外部系统\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：面临换框架、改数据模型等不可逆技术决策。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可逆/不可逆决策清单。\",\n \"可逆高价值路径的接口、测试桩、适配层和MVP。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-10-决策论机会成本可逆优先\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-counterfactual-testing\",\n \"name\": \"反事实推理（Counterfactuals）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：系统性覆盖异常路径，降低线上事故。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 问\\\"如果 X 不成立会怎样\\\"：超时、乱序、重复、空值、弱网、权限缺失、时钟漂移\\n- 把反事实转成测试矩阵与降级策略\\n\\n**Python工具**：`pytest` 参数化、`hypothesis` 生成器、超时与重试控制\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n列出 15 个反事实场景并按风险排序；为 Top5 写测试与降级/错误语义。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"e57e942bf45b08954531e3b0be0e11580237d5017f773e5c024b7d1b4b03dce0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：系统性覆盖异常路径，降低线上事故。\",\n \"problem\": \"系统性覆盖异常路径，降低线上事故。\",\n \"mechanism\": \"- 问\\\"如果 X 不成立会怎样\\\"：超时、乱序、重复、空值、弱网、权限缺失、时钟漂移\\n- 把反事实转成测试矩阵与降级策略\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"异常条件的反事实场景矩阵。\",\n \"风险对应的测试、降级与错误语义。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-11-反事实推理counterfactuals\",\n \"selection\": 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为每个原因写最便宜的区分性实验（日志点/开关/最小基准）\\n- 用证据淘汰而不是凭感觉改代码\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：debug或性能退化的原因排查。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"候选原因及低成本、高区分度的实验与预期观察。\",\n \"用证据淘汰原因的排查结果。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-12-溯因推理abduction最佳解释\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bayesian-hypothesis-updating\",\n \"name\": \"贝叶斯式信念更新（与溯因配合）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：在不确定下理性分配排查时间。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 给假设先验（高/中/低）→ 实验后更新后验排序\\n- 只对后验最高的 1-2 个假设投入修改成本\\n\\n**Python工具**：同 12；加一张\\\"假设-证据\\\"表\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n按先验排序原因；给最信息增益实验；根据可能结果更新排序并给下一步。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"f0fc67cb532e476080cdfbf0d830108ec39418fbf35328f45a65de2d0596a37e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：在不确定下理性分配排查时间。\",\n \"problem\": \"在不确定下理性分配排查时间。\",\n \"mechanism\": \"- 给假设先验（高/中/低）→ 实验后更新后验排序\\n- 只对后验最高的 1-2 个假设投入修改成本\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：在不确定条件下分配排查时间。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"假设先验、证据与后验排序记录。\",\n \"按更新排序选择的下一步实验或修改方向。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-13-贝叶斯式信念更新与溯因配合\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-reflective-equilibrium\",\n \"name\": \"反思平衡（Reflective equilibrium）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：当用例、原则、约束冲突时收敛规范（尤其 API 语义、错误处理、兼容性）。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 三层对齐：具体用例 ↔ 一般原则 ↔ 系统约束\\n- 用测试固化：回归用例（具体判断）+ 性质测试（原则）\\n\\n**Python工具**：`pytest` + `hypothesis`；规范文档（错误模型/幂等语义）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n列出用例/原则/约束三集，指出冲突点；给两轮调整方案，每轮说明要改哪些用例、原则或实现以达成一致。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"f0fce3eba9822fb208e58243272994309129d7fc01d3b605fcc16247403474ef\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：当用例、原则、约束冲突时收敛规范（尤其 API 语义、错误处理、兼容性）。\",\n \"problem\": \"当用例、原则、约束冲突时收敛规范（尤其 API 语义、错误处理、兼容性）。\",\n \"mechanism\": \"- 三层对齐：具体用例 ↔ 一般原则 ↔ 系统约束\\n- 用测试固化：回归用例（具体判断）+ 性质测试（原则）\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：用例、原则与约束冲突，需要收敛规范，尤其API语义、错误处理与兼容性。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"用例、原则、约束三集及冲突点。\",\n \"调整方案与回归/性质测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-14-反思平衡reflective-equilibrium\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-concept-engineering\",\n \"name\": \"概念分析 / 概念工程\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 概念表：术语/定义/边界/不变量/转换关系\\n- 概念工程：用 Enum/Literal/NewType/dataclass(frozen) 与 schema 固化边界；禁止混用\\n\\n**Python工具**：`Enum`、`Literal`、`NewType`、`pydantic` 校验\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先产出概念表；再映射成 Python 类型与 schema；给 5 个应被拒绝的反例输入，并写对应测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"b6ecc05eea18dcbd23d204a4169b41fc6f2518523ed112fbe24ae6a827c0f71a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\",\n \"problem\": \"防止术语漂移导致返工；把领域概念固化进代码。\",\n \"mechanism\": \"- 概念表：术语/定义/边界/不变量/转换关系\\n- 概念工程：用 Enum/Literal/NewType/dataclass(frozen) 与 schema 固化边界；禁止混用\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"术语、定义、边界、不变量和转换关系概念表。\",\n \"对应的类型与schema，以及应拒绝的反例测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-15-概念分析-概念工程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-methodological-doubt\",\n \"name\": \"方法论怀疑（笛卡尔式）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 对关键前提标注：是否可验证\\n- 不可验证 → 必须加运行时校验/超时/重试/降级；并写会失败的测试\\n\\n**Python工具**：`assert`/校验器、超时、重试、容错分支测试\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n列出该方案依赖的所有前提，并标注可验证性；对不可验证前提添加防线（校验/超时/降级）与对应测试。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"4c202f4edc18569af1f7e45b3626b6d0cf7100c29903d1829ed23098021a402f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\",\n \"problem\": \"把不可靠前提当事实是 vibe coding 常见事故源。\",\n \"mechanism\": \"- 对关键前提标注：是否可验证\\n- 不可验证 → 必须加运行时校验/超时/重试/降级；并写会失败的测试\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"关键前提及可验证性清单。\",\n \"不可验证前提对应的防线和失败测试。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-16-方法论怀疑笛卡尔式\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-evidence-triangulation\",\n \"name\": \"视角三角测量（Triangulation）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 同一结论至少两种证据：单测/性质测试 + 日志/指标；或差分测试 + fuzz\\n\\n**Python工具**：`pytest`/`hypothesis` + metrics/logging；差分对照\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n对关键行为给出至少两种独立验证方式，并说明各自盲区与如何互补。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"366b519324e28a0d9507b34c7338bcf82f584f5d1804ba6f9e6bb2e2fe1b47b3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\",\n \"problem\": \"减少单一证据的误判；提升结论可靠性。\",\n \"mechanism\": \"- 同一结论至少两种证据：单测/性质测试 + 日志/指标；或差分测试 + fuzz\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"至少两种独立验证方式、各自盲区及互补说明。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-17-视角三角测量triangulation\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-mechanistic-explanation\",\n \"name\": \"机制解释（Mechanistic explanation）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：把\\\"能跑\\\"变成\\\"可解释可维护\\\"；降低未来修改风险。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 要求输出数据流：输入 → 中间状态 → 输出\\n- 对中间状态写不变式/断言；把解释与代码结构对齐\\n\\n**Python工具**：`assert`、类型收窄、分层函数、docstring\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n给出机制解释：数据在系统中如何流动；列出每个中间状态的不变式，并在代码中用断言或类型保证。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"0c8a0cb4a0ce1623aa9937e7b4e3c0588fcbe902cdef2ef123ce2a0842d1bb5e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：把\\\"能跑\\\"变成\\\"可解释可维护\\\"；降低未来修改风险。\",\n \"problem\": \"把\\\"能跑\\\"变成\\\"可解释可维护\\\"；降低未来修改风险。\",\n \"mechanism\": \"- 要求输出数据流：输入 → 中间状态 → 输出\\n- 对中间状态写不变式/断言；把解释与代码结构对齐\",\n \"conditions\": [],\n 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写测试；统一错误模型并给出示例响应/异常层级。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"9245e35da05e68b72a9a0519b46919e4ef10c263b29e40f549d9c8421b9a1cbc\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：系统化\\\"我们会如何错\\\"，比事后补洞更省。\",\n \"problem\": \"系统化\\\"我们会如何错\\\"，比事后补洞更省。\",\n \"mechanism\": \"- 先做失败模式清单（空值/乱序/重复/并发/权限/超时/编码/浮点等）\\n- 每类至少一个测试；明确错误语义（raise / error object / log+metric）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"按风险排序的失败模式清单及对应测试。\",\n \"统一错误模型与示例响应/异常层级。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-19-错误认识论error-epistemology\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-experimental-design\",\n \"name\": \"实验哲学（x-phi）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：交互与默认策略别靠直觉，用数据决定。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 把争议点改成可测实验（A/B 默认值、错误文案、重试策略）\\n- 指标：误用率、重试率、成功率、工单率、完成时间\\n\\n**Python工具**：埋点/日志、简单 A/B 分组、配置开关\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n把该设计争议转成实验：分组、指标、样本、持续时间、判定阈值；给出埋点字段与分析方法。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"f06a372c255f5363d8555a0e30999ea6c6c0904d432dcaca20491b168af856e1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：交互与默认策略别靠直觉，用数据决定。\",\n \"problem\": \"交互与默认策略别靠直觉，用数据决定。\",\n \"mechanism\": \"- 把争议点改成可测实验（A/B 默认值、错误文案、重试策略）\\n- 指标：误用率、重试率、成功率、工单率、完成时间\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：交互与默认策略存在设计争议，可将争议改成可测实验。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"实验分组、指标、样本、持续时间与判定阈值方案。\",\n \"埋点字段与分析方法。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-20-实验哲学x-phi\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-computational-modeling\",\n \"name\": \"计算哲学（Computational philosophy）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：复杂状态与规则用\\\"可运行模型/仿真/搜索\\\"代替纯讨论。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- reference 实现（慢但清晰）作为 oracle\\n- optimized 实现（快/工程化）用差分测试锁死行为\\n- 用仿真/生成器自动探索边界\\n\\n**Python工具**：`hypothesis`、差分测试、状态机测试（Hypothesis stateful）\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n先写 reference（清晰）+ 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\"承认人类/模型都有系统性偏误，用流程与工具把偏误外包给检查器。\",\n \"mechanism\": \"- 默认自动化：lint+format+类型检查+测试\\n- 高风险路径：必须性质测试/模糊测试/运行时校验\\n- 结论至少双证据（测试+指标）\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"常见误判点及自动化防线。\",\n \"高风险路径的性质/模糊/运行时校验。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-22-自然化认识论naturalized-epistemology\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bayesian-epistemology\",\n \"name\": \"贝叶斯认识论（Bayesian epistemology）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**用途**：在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\\n\\n**落地动作**：\\n\\n- 先验 → 实验 → 后验 → 下一步；把排查变成序列决策问题\\n\\n**Python工具**：同 12/13；记录表\\n\\n**提示词**：\\n\\n```text\\n用贝叶斯式流程组织排查：先验排序、信息增益最高的实验、更新后的行动计划。\\n```\",\n \"text_sha256\": \"253b8d36452ce18562c9c33c42482690217e86eaec25e88b6d9f9d931d2ce5f5\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收编号方法节的用途、操作、工具建议与提示词；数字建议和工具名称不自动成为倍率、唯一依赖或授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"原文用途：在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\",\n \"problem\": \"在多个方案/原因间理性分配注意力与试错预算。\",\n \"mechanism\": \"- 先验 → 实验 → 后验 → 下一步；把排查变成序列决策问题\",\n \"conditions\": [\n \"适用情境：需要在多个方案或原因间分配注意力与试错预算。\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"先验排序、信息增益实验、后验与后续行动计划。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-23-贝叶斯认识论bayesian-epistemology\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n 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\"观察→差距识别→行动→验证→修正；行动失效则升级策略，策略失效则复审目标，目标不可确定则回退需求或交由人工裁决。\",\n \"conditions\": [\n \"目标可识别、状态可观测、验证准则一致，策略空间中存在有效控制路径。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"缺乏稳定性或充分反馈时，“收敛”只能作为架构期望。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可执行、可验证且受变更约束的目标状态，以及现实与目标偏差的持续缩小。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：动态环境下，如何以分层约束获得对目标趋近过程的可验证控制。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"固定点收敛系统\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-recursive-ai-governance\",\n \"name\": \"递归式 AI 治理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“递归式AI治理”：AI既承担问题求解，也承担对下一层模型或智能体的生成、选择、审查与修正，以减少人工介入并形成自主闭环。其机制可概括为“实例→假设→选择→推演→检验→归因→更新”，通过跨层反馈持续扩大可自动化的接口。该范式依赖目标、约束与评价信号具有足够可识别性，否则易出现欠决定性、代理目标偏移、误差递归放大与外推失效。因而需以验证层、终止条件、异常回滚和人类最终裁决构成治理闭环。它与元学习、自动机器学习、多智能体系统、控制论及委托—代理理论相连。其核心问题是：复杂认知过程可被递归自动化到何种层级，以及价值判断应在何处保留人类主权。\",\n \"text_sha256\": \"98759af3b5fce57802e630260ff2c3337953f1dd5e850ade13bd365f0e2e2ac1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"AI既求解问题，也生成、选择、审查与修正下一层模型或智能体，并通过跨层反馈扩大可自动化接口。\",\n \"problem\": \"复杂认知过程可以递归自动化到什么层级，价值判断应在哪里保留人类主权。\",\n \"mechanism\": \"实例→假设→选择→推演→检验→归因→更新；以验证层、终止条件、异常回滚和人类最终裁决构成治理闭环。\",\n \"conditions\": [\n \"目标、约束与评价信号具有足够可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则易出现欠决定性、代理目标偏移、误差递归放大与外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"减少人工介入并形成自主闭环，通过跨层反馈持续扩大可自动化的接口。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：复杂认知过程可被递归自动化到何种层级，以及价值判断应在何处保留人类主权。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"递归式-ai-治理\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-glue-coding\",\n \"name\": \"拼好码\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“拼好码”是一种复用主导的软件工程范式，用于在既有能力空间中完成需求匹配、方案选择与业务编排，以奖励搜索、组装能力，并且惩罚自研、强调以低自研成本获得可验证、可替换、可回滚的系统。其机制为“需求→候选能力→选择→适配→编排→检验→更新”：成熟组件承担通用复杂度，薄胶水表达领域差异，测试与CI提供经验检验。其成立依赖方案可识别、维护稳定、接口可隔离；若供应链不可观测、依赖锁定或关键约束超出现有能力，复用可能转化为系统性风险。方法上需以偏离说明、替换路径和回滚机制闭环，并据运行结果更新方案。该范式关联模块化、组件复用、软件供应链与AI辅助开发。其核心问题是：如何在既有能力构成的假设空间中，以合理归纳偏置平衡复用效率、业务差异与长期演化。\",\n \"text_sha256\": \"7ee9dc827a5bceca480aa7d2b969cfd49a097b4791acb970c7e47ede82393c9c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在既有能力空间中匹配需求、选择方案并编排业务，用低自研成本获得可验证、可替换、可回滚的系统。\",\n \"problem\": \"如何平衡复用效率、业务差异与长期演化。\",\n \"mechanism\": \"需求→候选能力→选择→适配→编排→检验→更新；成熟组件承担通用复杂度，薄胶水表达领域差异，测试与CI提供经验检验。\",\n \"conditions\": [\n \"方案可识别、维护稳定、接口可隔离。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"供应链不可观测、依赖锁定或关键约束超出现有能力时，复用可能转化为系统性风险。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求匹配、方案选择与业务编排，以及可验证、可替换、可回滚的系统。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：如何在既有能力构成的假设空间中，以合理归纳偏置平衡复用效率、业务差异与长期演化。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"拼好码\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-lambda-calculus\",\n \"name\": \"Lambda 演算\",\n \"aliases\": [\n \"λ演算\",\n \"Lambda calculus\",\n \"lambda演算\"\n ],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"Lambda演算是以变量、函数抽象和函数应用构造计算表达式，并通过避免变量捕获的替换与归约研究计算过程的形式系统。它为函数、作用域、参数化、组合和求值语义提供统一模型；工程上可借它澄清接口与数据流，但真实程序的类型、错误、状态、权限、I/O和资源成本仍须独立建模与验证。\",\n \"text_sha256\": \"0bb381ebd8b86149fe6d58e55cff3e4833f482f678e4d87e2b479bcb06ce1548\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"取首发中文整理的核心定义首段；原文位于指定Git修订的data.json中documents[\\\".github/docs/gongfa/lambda-calculus.md\\\"].data，快照绑定全文。学术参考为SEP，不冒充其逐字原文或效果证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用户指定天级上品；用变量、抽象、应用和避免捕获的归约理解计算与函数组合。\",\n \"problem\": \"怎样保持作用域含义、解释函数应用并澄清可组合与可替换的前提。\",\n \"mechanism\": \"识别自由/绑定变量，通过α改名避免捕获，进行β替换；将函数作为参数或结果，显式区分求值策略、类型与现实副作用。\",\n \"conditions\": [\n \"先明确采用的演算及求值策略；工程应用须另核对类型、单位、错误、权限与副作用。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"纯项的等式不自动适用于带状态或I/O的程序；合流、固定点及形式化记号不保证终止、性能或业务正确性。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"更清楚的绑定、依赖、函数接口与组合推导；相对实际工程基线的收益仍需任务验证。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"能否避免变量捕获、说明组合次序并区分合流与终止？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-lambda-calculus-5b2cfb8f\",\n \"heading_id\": \"lambda-calculus\",\n \"selection\": \"markdown-first-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-attractor-model\",\n \"name\": \"吸引子\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“吸引子”在当前语境可定义为持续软件演化的目标状态模型，用于将“项目变好”形式化为可比较、可更新的优化方向。其表征由自然语言目标、性能/复杂度/风险等可观测变量与硬约束构成。Agent 的运行链条为：变更实例→状态估计→距离比较→方向选择→结果检验→规则更新；多个吸引子叠加形成约束代码演化的动态势场。该机制依赖目标可识别性、指标对真实质量的有效映射及多目标冲突的稳定裁决，否则会出现欠决定性、指标投机与局部最优。闭环需以经验反馈持续校准距离函数、权重和约束。该框架连接多目标优化、控制理论、强化学习与软件演化，核心问题是：如何把开放式工程目标转化为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的生成性约束系统。\",\n \"text_sha256\": \"526fd4f3ac368afa02c3fff6600aec366b903f3966caf3abd62e236f6ecc11e4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把“项目变好”表示为由目标、可观测变量与硬约束组成的可比较、可更新的软件演化方向。\",\n \"problem\": \"如何把开放式工程目标转为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的约束系统。\",\n \"mechanism\": \"变更实例→状态估计→距离比较→方向选择→结果检验→规则更新；经验反馈持续校准距离函数、权重和约束。\",\n \"conditions\": [\n \"目标可识别，指标对真实质量具有有效映射，多目标冲突有稳定裁决。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则会出现欠决定性、指标投机与局部最优。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"将“项目变好”形式化为可比较、可更新的优化方向\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架连接多目标优化、控制理论、强化学习与软件演化，核心问题是：如何把开放式工程目标转化为可度量、可检验、可更新且长期方向一致的生成性约束系统。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"吸引子\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-finite-sample-generative-inference\",\n \"name\": \"有限样本生成推断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，有限样本生成推断是一种在受限假设空间中，由少量观测识别潜在生成规律的方法。其过程包括：以有限实例形成经验约束，构造多个候选假设，依据归纳偏置、复杂度与解释能力进行模型选择，再通过演绎生成新的实例或预测，并利用新增证据进行判别、修正与更新。由于有限样本通常存在欠决定性，同一组事实可以对应多种规律，因此推断结果始终依赖假设空间与选择准则。其基本结构可概括为：实例—假设—选择—生成—检验—更新。其核心研究问题是：有限信息在何种约束条件下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\",\n \"text_sha256\": \"d4102794df1e8c4e645ccbbf0c41cca46b46ac9770d81290e9315045b7df2b90\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"有限样本生成推断是一种在受限假设空间中，由少量观测识别潜在生成规律的方法。\",\n \"problem\": \"有限信息在什么约束下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\",\n \"mechanism\": \"有限实例形成经验约束→构造候选假设→按归纳偏置、复杂度与解释能力选择→演绎新实例/预测→用新增证据判别、修正与更新。\",\n \"conditions\": [\n \"推断位于受限假设空间内，并依赖假设空间与选择准则。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"有限样本通常存在欠决定性，同一组事实可对应多种规律。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"候选生成规律及通过演绎得到的新实例或预测，随后由新增证据判别、修正和更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心研究问题是：有限信息在何种约束条件下能够支持对潜在无限结构的可靠推断。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"有限样本生成推断\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-ai-native\",\n \"name\": \"AI-native\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，AI-native可界定为一种以机器代理权扩张为方向的系统设计范式，旨在判断哪些原由人承担的认知、决策与执行环节可转交AI。其机制遵循“任务→能力抽象→权限委派→自主推演→结果检验→反馈更新”，并以人工介入频率、决策依赖度和AI自主完成度衡量原生化程度。该范式依赖模型能力、结果可验证性、过程可审计性与责任边界；在目标欠定义、异常难识别、责任不可转移或外推风险较高时，减少人工介入可能放大系统性错误。AI-native由此与自动化理论、人机协同、智能代理和治理研究相连，其方法核心是动态配置人机控制权，并保留回退与更新机制。更一般地，它追问机器自主性上升后，行动权、控制权与最终责任如何重新分配。\",\n \"text_sha256\": \"643c85507e90ed0759d3e199f7824c074621b0733743dcac611de387c65a1958\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"判断哪些人的认知、决策与执行环节可转交AI，并动态配置人机控制权、回退与更新机制。\",\n \"problem\": \"哪些由人承担的认知、决策与执行可转交AI，以及人机行动权、控制权和责任如何配置。\",\n \"mechanism\": \"任务→能力抽象→权限委派→自主推演→结果检验→反馈更新\",\n \"conditions\": [\n \"依赖模型能力、结果可验证性、过程可审计性与责任边界。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标欠定义、异常难识别、责任不可转移或外推风险较高时，减少人工介入可能放大系统性错误。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"判断哪些原由人承担的认知、决策与执行环节可转交AI\"\n ],\n \"questions\": [\n \"更一般地，它追问机器自主性上升后，行动权、控制权与最终责任如何重新分配。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"ai-native\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-representation-flattening\",\n \"name\": \"拍扁\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“拍扁”可界定为一种表征化过程：将连续、关系密集且高维的现实对象映射为机器可计算的有限结构，其核心问题是如何构造足以支持推理与行动的表示空间。表格、JSON、向量、图、树或序列对应不同的归纳偏置，它们通过选择性保留结构而限定模型的可见信息、假设空间与可执行计算。其机制可概括为“现实实例→表征生成→候选结构→模型选择→推演计算→经验检验→表示更新”。该过程受信息损失、可识别性、欠决定性及分布外外推能力约束，表征选择失当会使后续计算产生系统性偏差。现代AI的重要进展在于将固定表示进一步转化为可随任务与上下文调整的表示学习，并持续减少依赖人工设计和转换的接口。该范式连接表示学习、统计学习、信息论与科学建模，其更一般的问题是：有限计算系统应如何压缩现实，同时保留对预测、推理与干预真正必要的结构。\",\n \"text_sha256\": \"a562c18f987697cbaa45303b40362db1664212ddaae45c59b488fedadf9b7bfa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"将连续、关系密集且高维的对象转换为机器可计算的有限表示，选择性保留任务所需结构。\",\n \"problem\": \"有限计算系统如何压缩现实，同时保留预测、推理与干预所需结构。\",\n \"mechanism\": \"现实实例→表征生成→候选结构→模型选择→推演计算→经验检验→表示更新；不同表示形成不同归纳偏置与可见信息范围。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"该过程受信息损失、可识别性、欠决定性及分布外外推能力约束，表征选择失当会使后续计算产生系统性偏差。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"选择性保留任务相关结构的机器可计算表示，如表格、JSON、向量、图、树或序列。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该范式连接表示学习、统计学习、信息论与科学建模，其更一般的问题是：有限计算系统应如何压缩现实，同时保留对预测、推理与干预真正必要的结构。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"拍扁\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-symbolic-space-validated-knowledge\",\n \"name\": \"符号序列空间与有效知识子集\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，将理论、方法与经验抽象为符号序列空间Σ*中的对象，并把经经验检验支持者定义为有效知识子集K；目标是学习验证诱导的有效性函数，以可计算近似压缩实验搜索空间。其机制形成“实例→假设→选择→演绎→检验→更新”闭环：语言模型生成候选，代理系统结合逻辑检查、形式验证、数据、仿真与人类反馈估计有效性，并将搜索集中于高可信区域。其成立依赖验证信号的可识别性、评价独立性与分布稳定性，并受欠决定性、分布外外推、代理偏差和反馈自证约束。该思路连接统计学习、贝叶斯更新、主动学习、形式化方法与自动化科学发现。核心问题是：经验验证能否被编译为可计算判别机制，以及计算在何种边界内可替代部分实证发现。\",\n \"text_sha256\": \"f10f287a30297c1c8b418fa019d9c28d31e590c8460f1d245a8620c6879c57c8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在符号序列空间中生成候选，由经验检验估计有效性，以可计算近似压缩实验搜索空间。\",\n \"problem\": \"经验验证能否成为可计算判别机制，计算可以在什么边界内替代部分实证发现。\",\n \"mechanism\": \"实例→假设→选择→演绎→检验→更新；模型生成候选，代理结合逻辑、形式验证、数据、仿真与人类反馈估计有效性。\",\n \"conditions\": [\n \"验证信号可识别、评价独立、分布稳定。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"受欠决定性、分布外外推、代理偏差与反馈自证约束。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"验证诱导的有效性函数的可计算近似，以及对实验搜索空间的压缩。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"核心问题是：经验验证能否被编译为可计算判别机制，以及计算在何种边界内可替代部分实证发现。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"符号序列空间与有效知识子集\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-compositional-model\",\n \"name\": \"合成模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，合成模型是一种以层级组合与涌现为核心的生成性框架，用于解释复杂形态如何由低层级单元及其相互作用逐层构成。其基本机制可表述为：基础单元→组合规则→结构形成→跨层约束→宏观涌现→经验检验→模型更新；各层既具有相对独立的有效规律，又受上下层耦合、反馈与边界条件限制。该框架的关键风险在于跨尺度映射可能存在可识别性不足与欠决定性，同一宏观结构往往对应多种微观生成机制，因此外推必须依赖可检验预测与模型选择。它与复杂系统、统计物理、多尺度建模及涌现论紧密相关；弦、量子几何、全息原理与涌现时空等更深层假设仍属开放研究。其核心问题在于：有限的微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\",\n \"text_sha256\": \"be9c3afcf2ae8c122b8bfa31abfa0a44d9255cf3a3e1ce09300b357366dc0b47\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用层级组合、相互作用、跨层约束与涌现解释复杂形态如何逐层构成。\",\n \"problem\": \"有限微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\",\n \"mechanism\": \"基础单元→组合规则→结构形成→跨层约束→宏观涌现→经验检验→模型更新；各层规律受到上下层耦合、反馈与边界条件限制。\",\n \"conditions\": [\n \"外推依赖可检验预测与模型选择。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"跨尺度映射可能欠识别、欠决定；同一宏观结构可对应多种微观机制。\",\n \"弦、量子几何、全息原理与涌现时空等更深层假设仍属开放研究。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释复杂形态如何由低层级单元及其相互作用逐层构成\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题在于：有限的微观规则如何经组合、变异与反馈生成具有新规律的高层级结构。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"合成模型\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-solution-space\",\n \"name\": \"解空间\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，解空间是由问题的全部候选解及其组织关系构成的形式集合，用于界定答案可能存在的范围。其运作可表述为：问题表征→约束编码→候选生成→可行性筛选→目标评价→搜索更新，其中可行域、目标函数与搜索策略共同决定解的可达性与优劣结构。该框架依赖问题边界、约束和评价准则的可形式化；若存在不可识别性、欠决定性、组合爆炸或目标错设，搜索结果与外推能力将受限。方法上，通过定义解集、构造约束与目标、执行搜索、经验检验并更新机制形成闭环。它连接运筹优化、算法设计、约束满足与状态空间搜索；相较问题空间和状态空间，解空间聚焦候选答案及其结构。其核心问题是：有限表征与计算资源下，哪些解能够被定义、识别并有效发现。\",\n \"text_sha256\": \"59bad9ce3bd22586e23e256a39a684aefaa4d38940d65fbcbfbb6c1f51b52c8e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用候选解及其组织关系界定答案的可能范围，以约束、目标评价和搜索更新探索可行解。\",\n \"problem\": \"有限表征与计算资源下，哪些解可被定义、识别并有效发现。\",\n \"mechanism\": \"问题表征→约束编码→候选生成→可行性筛选→目标评价→搜索更新；可行域、目标函数与搜索策略共同限定可达性与优劣结构。\",\n \"conditions\": [\n \"问题边界、约束和评价准则可形式化。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"不可识别性、欠决定性、组合爆炸或目标错设会限制搜索与外推。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"界定答案可能存在的范围\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：有限表征与计算资源下，哪些解能够被定义、识别并有效发现。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"解空间\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-proximate-causal-mechanism\",\n \"name\": \"近端因果机制\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，近端因果机制是指因果链中与目标结果直接相邻并实际触发其发生的生成机制，用于解释结果在何种局部条件下被即时产生。其分析路径可概括为“结果界定→近邻原因识别→机制推演→经验检验→因果更新”：先区分上游背景、传导环节与直接作用项，再借助干预、时序和反事实证据检验末端机制。该方法依赖因果结构具有足够可识别性，并要求关键中介未被遗漏；若存在共同原因、反馈回路或多重充分路径，近端解释可能面临欠决定性，也难以直接外推至更远层级。其方法论与机制解释、因果图模型、过程追踪及实验因果推断相衔接。更一般地，它处理因果解释中的层级选择问题：在复杂生成过程中，何种机制对特定结果具有最高解释相关性。\",\n \"text_sha256\": \"77f74cfde9c59c0b5ac6f410db6e5422ea673a5ac6efad12b976d100b2ffb18a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"区分上游背景、传导环节与直接作用项，用干预、时序和反事实证据检验结果末端的生成机制。\",\n \"problem\": \"复杂生成过程中，什么层级的机制对特定结果最有解释相关性。\",\n \"mechanism\": \"结果界定→近邻原因识别→机制推演→经验检验→因果更新\",\n \"conditions\": [\n \"因果结构具有足够可识别性，关键中介未被遗漏。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"存在共同原因、反馈回路或多重充分路径时，近端解释可能欠决定，也难直接外推至更远层级。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释结果在何种局部条件下被即时产生\"\n ],\n \"questions\": [\n \"更一般地，它处理因果解释中的层级选择问题：在复杂生成过程中，何种机制对特定结果具有最高解释相关性。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"近端因果机制\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-purpose-directed-action\",\n \"name\": \"目的导向的行动选择\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，目的导向的行动选择机制，其核心问题是在既定需求与约束下，从可能实现路径构成的假设空间中选择具有较高工具效能的方案。其运行链条表现为：需求识别→目标形式化→候选路径生成→约束筛选→方案推演→经验检验→结果更新。路径进入候选空间仅意味着满足基本可行性，其相对优越性仍依赖评价函数、资源约束、环境状态及对目标的表征方式；当目标含混、评价尺度冲突或信息不足时，方案选择将面临欠决定性、可识别性不足与外推失效等风险。因此，编程实践需要通过反馈不断修正目标、模型与搜索策略，形成“生成—选择—执行—检验—更新”的闭环。该框架与理性行动理论、决策理论、搜索与优化、工程设计及模型选择问题相联，其更一般的问题是：有限认知主体如何在开放的可能性空间中建立可辩护的选择准则，并使行动有效性与目标结构保持一致。\",\n \"text_sha256\": \"31a074c8b562f62f6527bda26073f006be041f9c69d95c290961340001250133\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在需求与约束下生成、筛选并检验候选行动路径，用反馈修正目标、模型与搜索策略。\",\n \"problem\": \"有限认知主体如何建立可辩护的选择准则，使行动有效性与目标结构一致。\",\n \"mechanism\": \"需求识别→目标形式化→候选路径生成→约束筛选→方案推演→经验检验→结果更新。\",\n \"conditions\": [\n \"路径进入候选空间需满足基本可行性；优越性依赖评价函数、资源约束、环境状态及目标表征。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标含混、评价尺度冲突或信息不足时，选择可能欠决定、欠识别或外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"经约束筛选、评价和经验检验的候选行动路径及后续更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架与理性行动理论、决策理论、搜索与优化、工程设计及模型选择问题相联，其更一般的问题是：有限认知主体如何在开放的可能性空间中建立可辩护的选择准则，并使行动有效性与目标结构保持一致。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"目的导向的行动选择\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-predictive-processing-update\",\n \"name\": \"预测加工与模型更新\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，基于预测加工与模型更新的认知生成框架，用于解释主体如何在不完备信息下形成并修正现实表征。其机制可概括为“经验→假设→选择→推演→检验→更新”：既有经验限定假设空间并形成归纳偏置，感知与行动提供新证据，系统依据预测误差调整内部生成模型。该过程依赖输入、反馈与证据判准具有相对稳定性；若这些条件被持续操控，则可能引发可识别性不足、证据欠决定及外推偏差。因而，认知塑形的分析应覆盖信息输入、反馈结构、证据权重与更新规则的闭环。该框架与预测编码、贝叶斯认知、主动推断及科学哲学中的理论负载问题相衔接。其核心问题是：对证据生成机制的控制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\",\n \"text_sha256\": \"03289192c126eb2b371a7a815ae751228257b23d34ac004c19c31ade87610e21\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在不完备信息下，以经验、假设与新证据形成现实表征，并用预测误差修正内部生成模型。\",\n \"problem\": \"控制证据生成机制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\",\n \"mechanism\": \"经验→假设→选择→推演→检验→更新；感知与行动提供证据，依据预测误差调整内部生成模型。\",\n \"conditions\": [\n \"输入、反馈与证据判准具有相对稳定性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"这些条件被持续操控时，可能引发可识别性不足、证据欠决定及外推偏差。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"解释主体如何在不完备信息下形成并修正现实表征\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：对证据生成机制的控制，会在多大程度上约束主体可接受的现实模型。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"预测加工与模型更新\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-constrained-state-transformation\",\n \"name\": \"受约束的状态变换\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，可将跨学科的问题求解抽象为一种受约束的状态变换理论：给定对象的当前状态与目标状态，在规则、资源和风险构成的约束集内，搜索并选择具有较高效用的可行变换路径。其生成机制可表述为“状态表征→变换假设→组合搜索→模型选择→结果推演→经验检验→反馈更新”，其中评价函数决定路径优先级，反馈机制则持续修正假设空间与归纳偏置。该框架成立依赖于状态、变换与目标具有足够的可识别性；若因果结构欠决定、约束不可观测或环境发生分布漂移，外推与优化均可能失效。由此形成“理解—生成—选择—检验—更新”的方法闭环，并与控制论、运筹学、决策理论、科学方法论及人工智能中的规划问题相连接。其更一般的理论核心，是研究世界中哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，以及有限认知主体如何发现并改进这些转移路径。\",\n \"text_sha256\": \"4f25d260b533bbd958bd2a29b0115d735cf79cdabc2e8e22f57ff14153f0613a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在规则、资源与风险约束内搜索可行状态转移路径，以评价函数排序，并用经验反馈更新假设空间。\",\n \"problem\": \"哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，有限认知主体如何发现并改进这些路径。\",\n \"mechanism\": \"状态表征→变换假设→组合搜索→模型选择→结果推演→经验检验→反馈更新\",\n \"conditions\": [\n \"状态、变换与目标具有足够可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"因果结构欠决定、约束不可观测或环境分布漂移时，外推与优化可能失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"约束集内的可行变换路径及经检验、反馈更新的选择。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其更一般的理论核心，是研究世界中哪些状态转移具有可能性、可控性与价值，以及有限认知主体如何发现并改进这些转移路径。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"受约束的状态变换\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-minimal-prior-agent-assisted-solving\",\n \"name\": \"最小先验条件下的代理增强型任务求解\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，“最小先验条件下的代理增强型任务求解”：其目标是在陌生领域中，以明确的完成条件、约束与验收标准收缩假设空间，并借助高权限智能代理降低知识获取与执行成本。其运作链条为“任务定义→外部知识检索→能力复用→模型选择→关键假设PoC→实现→验证与确认→经验更新”，其中通过标准、基准、参考架构与成熟组件引入归纳偏置，再以需求覆盖、成熟度、成本、风险和集成难度进行多准则选择。该方法依赖外部知识源质量、工具可调用性、接口可集成性及关键假设的可识别性；在信息欠决定、外推失效或权限扩大时，可能放大系统性误差与操作风险。其闭环依靠Verification、Validation及选型、实验、Runbook与失败记录持续更新。该范式与系统工程、证据驱动决策、软件复用、贝叶斯式更新及人机协同相连，核心问题是：在有限认知与有限成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\",\n \"text_sha256\": \"0cdfa62012abcb3b56875094c294032b92b8f4e9482e77f8bccca44507a9de6e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在陌生领域固定完成条件、约束与验收标准，以外部知识、成熟能力、PoC与代理降低求解成本。\",\n \"problem\": \"有限认知与成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\",\n \"mechanism\": \"任务定义→外部知识检索→能力复用→模型选择→关键假设PoC→实现→验证与确认→经验更新\",\n \"conditions\": [\n \"外部知识源质量、工具可调用性、接口可集成性及关键假设的可识别性。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"信息欠决定、外推失效或权限扩大时，可能放大系统性误差与操作风险。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"需求覆盖下的任务求解方案、关键假设PoC、实现与验证确认；选型、实验、Runbook及失败记录用于更新。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该范式与系统工程、证据驱动决策、软件复用、贝叶斯式更新及人机协同相连，核心问题是：在有限认知与有限成本下，如何设计可校验、可复用、可更新的任务求解机制。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"最小先验条件下的代理增强型任务求解\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-projection-representation\",\n \"name\": \"Projection 表示转换\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，广义 Projection 可视为任务约束下的表示转换：将复杂对象映射到更可观察、可计算的表示空间，并尽量保留目标所需结构。其机制可概括为“对象→任务结构→表示选择→推演→检验→更新”：任务规定信息保留准则，表示决定哪些关系被显化、哪些运算被简化。该框架成立依赖于原对象具有可提取结构、映射保存任务相关信息、表示空间运算与原关系可靠对应，且信息损失与转换成本可控；否则可能产生结构失真、欠识别、过度压缩或外推失效。方法闭环包括表示构造、检验、误差诊断与更新，并与线性代数、信号处理、降维、表示学习和信息论相连。其核心问题是：如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间建立任务相关的最优权衡。\",\n \"text_sha256\": \"7ad6e7c29d231787585474c9bad2a64e85a3489c91a776880498a097c397c999\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在任务约束下选择更可观察、可计算的表示，保留任务相关信息和结构，并检验损失与转换成本。\",\n \"problem\": \"如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间形成任务相关权衡。\",\n \"mechanism\": \"对象→任务结构→表示选择→推演→检验→更新\",\n \"conditions\": [\n \"对象有可提取结构；映射保存任务相关信息；表示运算与原关系可靠对应；信息损失与转换成本可控。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"否则可能结构失真、欠识别、过度压缩或外推失效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"尽量保留任务相关结构的可观察、可计算表示。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"其核心问题是：如何在可计算性、信息充分性与结构忠实度之间建立任务相关的最优权衡。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"projection-表示转换\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-state-classification\",\n \"name\": \"状态分类工具\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"#vibecoding方法论 ，状态分类工具是一种将系统演化过程离散化为始态、暂态与终态的分析框架，用于刻画对象在时间序列中的结构位置及状态转移条件。其运作机制可概括为“状态识别→类型归属→转移推演→结果判定→经验检验→分类更新”：始态界定分析起点，暂态描述尚未稳定的中间过程，终态表示在既定规则下达到的稳定、吸收或判定状态。该方法依赖状态边界可定义、转移规则具有相对稳定性及观测信息足以支持状态识别；若存在路径依赖、状态重叠、不可观测变量或开放系统扰动，则可能产生可识别性不足与结果欠决定性。该框架与有限状态机、马尔可夫过程、动态系统及过程分析相连接，其核心问题是：如何以有限状态空间表征连续演化，并建立可检验、可更新且具外推能力的状态转移模型。\",\n \"text_sha256\": \"22960352424cb9e6eaf21f75b78332cfc0685c732dc6f175b579d5400f60773d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取标题下的方法段落；页面根节点和宏观表述不构成本体继承、权限授予或品级证据。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"将系统演化表示为始态、暂态与终态，分析时间序列位置、状态转移条件和结果判定。\",\n \"problem\": \"如何用有限状态空间表征连续演化，形成可检验、可更新且具外推能力的转移模型。\",\n \"mechanism\": \"状态识别→类型归属→转移推演→结果判定→经验检验→分类更新\",\n \"conditions\": [\n \"状态边界可定义，转移规则相对稳定，观测信息足以支持状态识别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"路径依赖、状态重叠、不可观测变量或开放系统扰动，可能导致欠识别与结果欠决定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"刻画对象在时间序列中的结构位置及状态转移条件\"\n ],\n \"questions\": [\n \"该框架与有限状态机、马尔可夫过程、动态系统及过程分析相连接，其核心问题是：如何以有限状态空间表征连续演化，并建立可检验、可更新且具外推能力的状态转移模型。\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"tradecatlabs-vibe-coding-methodology-page\",\n \"heading_id\": \"状态分类工具\",\n \"selection\": \"html-paragraph\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-top-down-system-design\",\n \"name\": \"自顶向下系统设计\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**自顶向下**的核心思路是：先明确系统整体要做什么，再逐层拆分成子系统、模块、类、函数，最后落实到具体代码实现。\\n\\n比如要开发一个在线购物系统，采用自顶向下的方法时，通常会先问：\\n\\n这个系统的总体目标是什么？\\n它需要支持哪些核心业务？\\n整体架构应该如何划分？\\n\\n然后再逐步拆解：\\n\\n在线购物系统\\n→ 用户模块、商品模块、购物车模块、订单模块、支付模块、物流模块\\n→ 订单模块\\n→ 创建订单、取消订单、查询订单、订单状态流转\\n→ 创建订单函数\\n→ 参数校验、库存检查、价格计算、订单保存、消息通知\\n\\n这种方法的优势是**全局结构清晰**。系统从一开始就有比较明确的架构边界，模块之间的关系也更容易统一规划。对于需求比较明确、规模较大的系统，例如银行核心系统、企业 ERP 系统、政务平台、基础设施平台等，自顶向下非常常见。\\n\\n它的缺点是，如果一开始对需求理解不准确，高层设计可能会出现偏差，后续细节实现时就会频繁返工。因此，自顶向下适合需求相对清楚、业务边界比较稳定的场景。\",\n \"text_sha256\": \"9fa4b5861d87e9d221244db001058a619151e8582388cf39eb2165a6dce2361c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收自顶向下的完整限定节，不收后面两种方法或综合选型。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从整体目标与核心业务开始，逐层拆成子系统、模块、类、函数与代码。\",\n \"problem\": \"如何在需求相对清楚的系统中先确定整体结构与边界。\",\n \"mechanism\": \"明确系统目标/核心业务/整体架构→拆子系统与模块→细化功能、类和函数→实现代码。\",\n \"conditions\": [\n \"需求相对清楚、业务边界比较稳定；原文举银行核心、ERP、政务与基础设施等大型系统。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"开始时理解需求不准确会使高层设计偏离，后续细节实现频繁返工。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"全局结构、架构边界与模块关系的规划，以及向具体代码的逐层落实。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"系统的总体目标是什么？\",\n \"需要支持哪些核心业务？\",\n \"整体架构应该如何划分？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-一自顶向下先看整体再拆细节\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-bottom-up-system-building\",\n \"name\": \"自底向上系统构建\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**自底向上**的核心思路是：先从基础能力、底层组件、工具模块开始建设，再逐步组合成更大的功能和完整系统。\\n\\n比如还是开发在线购物系统，采用自底向上的方法时，可能会先实现：\\n\\n日志组件\\n配置管理组件\\n数据库访问组件\\n缓存组件\\n权限校验组件\\n消息队列封装\\n通用异常处理模块\\n支付 SDK 封装\\n\\n当这些基础组件逐渐稳定后，再用它们组合出商品服务、订单服务、支付服务等业务模块，最终形成完整系统。\\n\\n这种方法的优势是**复用性强、基础能力扎实**。团队可以不断沉淀通用模块，后续开发新功能时就不需要重复造轮子。对于已有技术平台、组件库、框架体系的团队来说，自底向上很自然。\\n\\n它也适合需求还在演化的项目。因为业务目标可能一开始并不完全清楚，但团队可以先建设确定性较高的底层能力，等需求逐渐明确后再组合成业务系统。\\n\\n它的风险是，如果只关注底层组件而缺乏整体目标，可能会出现“组件很多，但系统拼不起来”的问题。也就是说，自底向上容易造成局部能力很强，但整体架构不够统一。\",\n \"text_sha256\": \"80e8562bebf39d2f10874ad98440e739abab28ee7718311fcb335fe559826665\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收自底向上的完整限定节，组件示例不是唯一实现依赖。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先建设确定的基础能力与组件，再将稳定组件组合为业务功能和完整系统。\",\n \"problem\": \"如何利用既有技术平台或确定性较高的基础能力支撑演化中的业务。\",\n \"mechanism\": \"建设基础能力/组件/工具模块→组件逐渐稳定→组合业务模块→形成完整系统。\",\n \"conditions\": [\n \"适合已有技术平台、组件库或框架体系的团队，也适合业务需求仍在演化的项目。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只关注底层而缺乏整体目标，可能出现“组件很多，但系统拼不起来”，整体架构不统一。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可复用基础组件、由组件组合的业务模块与完整系统。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-二自底向上先做组件再组系统\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-divide-and-conquer\",\n \"name\": \"分而治之\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"**分而治之**的核心思想是：面对复杂问题时，不直接一次性解决整体，而是把它拆成若干相对独立、规模更小的问题，分别解决后再组合起来。\\n\\n它更像是一种通用的问题处理原则，不只是软件工程中的系统构建方法，也广泛存在于算法设计、项目管理、组织协作中。\\n\\n比如开发一个推荐系统，可以把问题拆成：\\n\\n数据采集\\n用户画像\\n商品画像\\n召回算法\\n排序算法\\n特征工程\\n模型训练\\n在线推理\\n效果评估\\n\\n每个部分都可以由不同团队或不同模块独立推进，最后再集成为完整的推荐系统。\\n\\n分而治之的优点是**降低复杂度**。一个大问题往往难以直接理解和实现，但拆成多个小问题后，每个小问题的目标更清晰、测试更容易、维护成本也更低。\\n\\n不过，分而治之的关键在于“如何拆”。如果拆分边界不合理，就会导致模块之间耦合严重、接口混乱、集成困难。好的拆分应该尽量做到高内聚、低耦合：每个模块内部职责集中，模块之间通过清晰接口协作。\",\n \"text_sha256\": \"93a23c4213f381f7de16ad98ac7aeeb3aa58d6870a97aefca35fbfe04fc01b26\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收分而治之的完整限定节；不把任务拆分次序改成类型继承。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把复杂整体拆成相对独立的小问题，分别求解，再集成为完整结果。\",\n \"problem\": \"如何将难以理解、实现和测试的复杂问题分解为可管理单元。\",\n \"mechanism\": \"按问题边界拆分→分别解决子问题→通过清晰接口集成。\",\n \"conditions\": [\n \"拆分尽量高内聚、低耦合，模块职责集中，通过清晰接口协作。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"边界不合理会造成耦合严重、接口混乱与集成困难。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"更清晰、易测试与维护的子问题，以及集成后的完整系统。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"如何拆分问题边界？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-system-building-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-system-building-三分而治之把复杂问题拆成小问题\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-problem-definition-framework\",\n \"name\": \"问题界定与求解闭环（仓内体系版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"你这套框架可以搭成一个完整的问题求解系统：\\n\\n\\n#### 一、问题从哪里来？\\n\\n问题来自：\\n\\n目标状态 ≠ 当前状态\\n\\n只要“想要的结果”和“现实情况”之间存在差距，问题就出现了。\\n\\n例如：\\n\\n* 想学会英语，但现在听不懂\\n* 想提高业绩，但当前成交率低\\n* 想管理团队，但成员执行不稳定\\n* 想做出产品，但用户需求不清晰\\n\\n这些表面上是不同问题，本质都是状态差距。\\n\\n\\n#### 二、问题如何被定义？\\n\\n定义问题需要四件事：\\n\\n1. 目标：要达到什么？\\n2. 现状：现在是什么？\\n3. 差距：缺什么、卡在哪？\\n4. 标准：怎样算解决？\\n\\n如果这四件事不清楚，后面所有努力都可能是在“解错题”。\\n\\n\\n#### 三、问题如何被求解？\\n\\n求解问题的核心结构是：\\n\\n目标 × 约束 × 对象 → 路径\\n\\n也就是说，方案不是凭空来的，而是由这三个因素决定的。\\n\\n\\n##### 1. 目标决定方向\\n\\n目标不同，解法不同。\\n\\n例如：\\n\\n* 目标是“先能用”，就用最简单可行方案\\n* 目标是“做到最优”，就需要更复杂的比较和优化\\n* 目标是“短期见效”，就优先处理关键瓶颈\\n* 目标是“长期稳定”，就要建设系统和机制\\n\\n\\n##### 2. 约束决定边界\\n\\n约束告诉你什么不能忽略。\\n\\n常见约束包括：\\n\\n* 时间\\n* 资源\\n* 成本\\n* 风险\\n* 规则\\n* 能力上限\\n* 外部环境\\n\\n没有约束的方案，往往只是空想。\\n\\n\\n##### 3. 对象决定方法\\n\\n对象不同，处理方式不同。\\n\\n如果对象是信息，重点是筛选、辨别、整理。\\n如果对象是人，重点是动机、沟通、协作。\\n如果对象是系统，重点是结构、流程、反馈。\\n如果对象是资源，重点是配置、优先级、效率。\\n如果对象是环境，重点是适应、利用、改变条件。\\n\\n\\n#### 四、求解如何收敛？\\n\\n求解不是一次完成，而是靠反馈收敛：\\n\\n执行 → 结果 → 对比目标 → 发现偏差 → 修正路径 → 再执行\\n\\n这就是迭代。\\n\\n所以完整链条是：\\n\\n当前状态 → 目标状态 → 状态差距 → 问题定义 → 目标/约束/对象 → 求解路径 → 执行校正 → 结果验证 → 反馈迭代 → 目标达成\",\n \"text_sha256\": \"5f98b23774d0fd73e31f8db76ed410d74f062dde92ab7df18e7670ab1a05c7b2\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收“5.搭建体系”及其下位解释，排除新手提示词和后续应用案例；差距式是源文概念简记，不是通用数值减法。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用目标、现状、差距与标准界定问题，在目标/约束/对象下选择路径，再用反馈修正。\",\n \"problem\": \"如何避免解错问题，并让求解过程通过结果反馈趋近目标。\",\n \"mechanism\": \"定义目标/现状/差距/标准→按目标、约束和对象构造路径→执行→比较结果与目标→修正→再执行。\",\n \"conditions\": [\n \"问题定义的目标、现状、差距和标准须清楚；路径需考虑时间、资源、成本、风险、规则、能力上限与环境。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"四项定义不清，努力可能是在解错题；没有约束的方案往往只是空想。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"明确的问题定义、受约束的求解路径及经反馈修正的结果。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"要达到什么？\",\n \"现在是什么？\",\n \"缺什么、卡在哪？\",\n \"怎样算解决？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-problem-solving-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-problem-solving-5-搭建体系\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-methodology-delivery-loop\",\n \"name\": \"方法论工具箱总体作业流\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"建议默认流程：\\n\\n1. **现象卡片**（现象/意图/情境/边界）→ 清零脑补\\n2. **规格化**（类型+schema+错误语义+不变式）→ 可机器检查\\n3. **检查器**（单测+性质测试+lint+类型检查+关键断言）→ 可证伪\\n4. **最小实现**（main path）→ 快速跑通\\n5. **反例驱动**（Hypothesis/边界/差分/基准）→ 找到失败模式\\n6. **收敛重构**（删复杂度、固化概念、稳定接口、补文档）→ 可维护\",\n \"text_sha256\": \"6f224bc1df90eee7f2d857e492b3465a1d04801e579b7f8f20e592758c1ca5c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收六步总体作业流，不合并下方23个独立方法或工具配置。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用现象卡片、规格、检查器、最小实现、反例与收敛重构组织工程交付。\",\n \"problem\": \"如何将探索组织为可检查、可证伪和可维护的工程产出。\",\n \"mechanism\": \"现象卡片→规格化→检查器→最小实现→反例驱动→收敛重构。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"现象/意图/情境/边界卡片、规格与检查器、最小实现、失败模式及维护后的稳定版本。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-总体作业流\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-cybernetic-feedback-method\",\n \"name\": \"控制论与科学方法论（仓内工程解释版）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"控制论视角下，工程实践不是一次性生成，而是通过信息、反馈和约束持续收缩可能性空间。\\n\\n核心要点：\\n\\n1. 控制的逻辑起点是被控对象存在多种可能状态；控制的本质是通过选择手段，让可能性空间朝目标状态收缩。\\n2. 改造世界的实践，本质是在多维可能性空间中选择物质、条件和时机，最终把低概率组合实现为确定结果。\\n3. 控制能力可以理解为控制前后可能性空间大小之比；任何工具或方法都有能力上限。\\n4. 负反馈通过比较现状与目标的差距并采取行动缩小差距，把有限的单次控制能力累积放大。\\n5. 正反馈会自我增强，使状态持续偏离初始平衡点，可能导致增长、演化、崩溃或恶性循环。\\n6. 信息是对系统不确定性的减少；控制要实现，必须先获得足够信息。\\n7. 控制与信息是一体两面：信息改变认知状态，控制改变现实状态。\\n8. 组织是一种结构状态，组织化程度越高，结构中包含的信息量越高。\\n9. 复杂系统的因果关系常常是概率因果、反馈环和因果网络，而不是单一线性链条。\\n10. 有效分析必须建立“相对孤立系统”，把无限问题切成有限问题。\\n11. 拥有内部反馈回路的系统会趋向稳态结构，用动态平衡抵御外部随机干扰。\\n12. 系统演化通常是旧稳态被破坏，经过不稳定过渡，落入新稳态。\\n13. 自组织系统会在没有外部指令时，由内部相互作用从无序涌现出宏观有序。\\n14. 质变可以是渐变，也可以是飞跃；关键不在变化速度，而在中间状态是否稳定。\\n15. 黑箱认识依赖输入控制与输出观察，理论就是对黑箱内部结构的模型。\\n16. 认识过程是“实践 -> 理论 -> 实践”的负反馈循环，用模型预测与现实输出的差异修正模型。\\n17. 认识反馈能否收敛，取决于理论是否可证伪、反馈速度是否足够快、反馈幅度是否不过度、实践结果是否能可靠判别理论真伪。\\n18. 科学规律的本质是变量之间的约束关系；掌握规律，就是把不可控随机变量转成可预测、可控制的确定结果。\\n\\n用于 AI 编程时，这套方法可以压缩成一句话：\\n\\n> 先把目标写成可检验状态，再用测试、日志、反馈、约束和迭代，把模型输出从可能性空间中逐步收缩到可验收结果。\",\n \"text_sha256\": \"b6800e058614a22a18c93159c4b5c6a23a65169cdbac638bdb3a489eb1ce65c4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"保留该节18项源文主张及AI编程结语；不是控制论全部历史理论或普适收敛定理，不把空间比值直接当工程指标。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"以信息、约束和反馈在可能性空间中选择行动，用模型预测与现实输出的差异修正模型。\",\n \"problem\": \"如何用可检验目标与反馈把一次性生成改成持续求解和工程验收。\",\n \"mechanism\": \"源文以“实践→理论→实践”描述负反馈：比较模型预测与现实输出修正模型，并限定相对孤立系统；AI编程用测试、日志、反馈、约束与迭代检验。\",\n \"conditions\": [\n \"获得足够信息并建立有限问题边界；源文认为认识反馈的收敛取决于可证伪性、反馈速度/幅度及结果的可靠判别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"工具与方法有能力上限；正反馈可能形成增长、崩溃或恶性循环；复杂因果可能是概率关系、反馈环或网络。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"可检验目标状态、模型修订与可验收结果。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-methodology-toolbox-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-methodology-toolbox-控制论与科学方法论\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-recursive-generator-optimization\",\n \"name\": \"递归生成器自优化（仓内形式模型）\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"> 递归自优化生成系统的形式化模型。\\n\\n\\n### 摘要\\n\\n本文研究一类递归自优化生成系统。它们的目标不是直接生成最优输出，而是通过迭代式自我修改，构建一种稳定的生成能力。系统先生成产物，再根据理想化目标优化这些产物，并使用优化后的产物更新自身的生成机制。本文把这一过程形式化为生成器空间上的自映射，识别其不动点结构，并用代数与 λ 演算表达这种自指动力学。分析表明，这类系统天然体现了一种由不动点语义支配的自举式元生成过程。\\n\\n---\\n\\n\\n### 1. 引言\\n\\n自动化提示词工程、元学习和自改进 AI 系统的近期进展表明，系统关注点正在从优化单个输出，转向优化产生输出的机制。在这类系统中，计算对象不再是一个解，而是一个**解的生成器**。\\n\\n本文形式化描述一种递归自优化框架：生成器产生产物，优化算子根据理想化目标改进产物，元生成器再使用优化结果更新生成器自身。重复执行这一闭环，会得到一个生成器序列；该序列可能收敛到一种稳定且自洽的生成能力。\\n\\n本文的贡献是给出一个紧凑的形式模型，用来捕捉这种行为，并说明该系统可以自然地用不动点与自指计算来解释。\\n\\n---\\n\\n\\n### 2. 形式模型\\n\\n令 \\\\(\\\\mathcal{I}\\\\) 表示意图空间，\\\\(\\\\mathcal{P}\\\\) 表示提示词、程序或技能的空间。定义生成器空间：\\n\\n$$\\n\\\\mathcal{G} \\\\subseteq \\\\mathcal{P}^{\\\\mathcal{I}},\\n$$\\n\\n其中每个生成器 \\\\(G \\\\in \\\\mathcal{G}\\\\) 都是一个函数：\\n\\n$$\\nG : \\\\mathcal{I} \\\\to \\\\mathcal{P}.\\n$$\\n\\n令 \\\\(\\\\Omega\\\\) 表示理想目标或评估准则的抽象表示。定义：\\n\\n$$\\nO : \\\\mathcal{P} \\\\times \\\\Omega \\\\to \\\\mathcal{P},\\n$$\\n\\n作为优化算子；再定义：\\n\\n$$\\nM : \\\\mathcal{G} \\\\times \\\\mathcal{P} \\\\to \\\\mathcal{G},\\n$$\\n\\n作为元生成算子，用优化后的产物更新生成器。\\n\\n给定初始意图 \\\\(I \\\\in \\\\mathcal{I}\\\\)，系统按以下方式演化：\\n\\n$$\\nP = G(I),\\n$$\\n\\n$$\\nP^{*} = O(P, \\\\Omega),\\n$$\\n\\n$$\\nG' = M(G, P^{*}).\\n$$\\n\\n---\\n\\n\\n### 3. 递归更新算子\\n\\n上述过程在生成器空间上诱导出一个自映射：\\n\\n$$\\n\\\\Phi : \\\\mathcal{G} \\\\to \\\\mathcal{G},\\n$$\\n\\n定义为：\\n\\n$$\\n\\\\Phi(G) = M\\\\big(G, O(G(I), \\\\Omega)\\\\big).\\n$$\\n\\n对 \\\\(\\\\Phi\\\\) 进行迭代，会得到序列 \\\\(\\\\{G_n\\\\}_{n \\\\ge 0}\\\\)，满足：\\n\\n$$\\nG_{n+1} = \\\\Phi(G_n).\\n$$\\n\\n系统的目标不是某个具体的 \\\\(P^{*}\\\\)，而是生成器序列 \\\\(\\\\{G_n\\\\}\\\\) 的收敛行为。\\n\\n---\\n\\n\\n### 4. 不动点语义\\n\\n**稳定生成能力**可以定义为 \\\\(\\\\Phi\\\\) 的一个不动点：\\n\\n$$\\nG^{*} \\\\in \\\\mathcal{G}, \\\\quad \\\\Phi(G^{*}) = G^{*}.\\n$$\\n\\n这样的生成器在“生成 -> 优化 -> 更新”的自身闭环下保持不变。当 \\\\(\\\\Phi\\\\) 满足适当的连续性或压缩性条件时，\\\\(G^{*}\\\\) 可以通过迭代极限获得：\\n\\n$$\\nG^{*} = \\\\lim_{n \\\\to \\\\infty} \\\\Phi^{n}(G_0).\\n$$\\n\\n这个不动点表示一个自洽的生成器：它的输出已经编码了自身改进所需的准则。\\n\\n---\\n\\n\\n### 5. 代数与 λ 演算表示\\n\\n这个递归结构可以用无类型 λ 演算表达。令 \\\\(I\\\\) 与 \\\\(\\\\Omega\\\\) 为常量项，令 \\\\(G\\\\)、\\\\(O\\\\)、\\\\(M\\\\) 为 λ 项。定义单步更新泛函：\\n\\n$$\\n\\\\text{STEP} \\\\equiv \\\\lambda G.\\\\ (M\\\\ G)\\\\big((O\\\\ (G\\\\ I))\\\\ \\\\Omega\\\\big).\\n$$\\n\\n引入不动点组合子：\\n\\n$$\\nY \\\\equiv \\\\lambda f.(\\\\lambda x.f(x\\\\ x))(\\\\lambda x.f(x\\\\ x)).\\n$$\\n\\n稳定生成器可以表示为：\\n\\n$$\\nG^{*} \\\\equiv Y\\\\ \\\\text{STEP},\\n$$\\n\\n并满足：\\n\\n$$\\nG^{*} = \\\\text{STEP}\\\\ G^{*}.\\n$$\\n\\n这个表示明确揭示了系统的自指性质：生成器被定义为一个泛函的不动点，而这个泛函会使用生成器自身的输出来变换生成器。\\n\\n---\\n\\n\\n### 6. 讨论\\n\\n上述形式化说明，递归自优化天然导向不动点结构，而不是终端输出。生成器既是计算主体，也是计算对象；改进发生在生成器空间中的收敛过程里，而不是单个输出空间中的一次性优化里。\\n\\n这类系统与关于自指、递归和自举计算的经典结果一致，并为自改进 AI 架构与自动化元提示词系统提供了一种原则性基础。\\n\\n---\\n\\n\\n### 7. 结论\\n\\n本文提出了递归自优化生成系统的形式模型，并通过自映射、不动点和 λ 演算递归刻画其行为。分析表明，稳定的生成能力对应于元生成算子的不动点，这为自改进生成机制提供了一个简洁的理论基础。\\n\\n---\\n\\n\\n### 附录：高层次概念释义\\n\\n这篇论文的核心思想，可以通俗理解为一个能够**自我完善**的 AI 系统。其递归本质可以拆成以下步骤。\\n\\n\\n#### 1. 定义核心角色\\n\\n- **α-提示词（生成器）**：一个“母体”提示词，唯一职责是**生成**其他提示词或技能。\\n- **Ω-提示词（优化器）**：另一个“母体”提示词，唯一职责是**优化**其他提示词或技能。\\n\\n\\n#### 2. 描述递归生命周期\\n\\n1. **创生（Bootstrap）**\\n 用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 `v1`。\\n\\n2. **自省与进化（Self-Correction & Evolution）**\\n 用 `Ω-提示词 v1` 去**优化** `α-提示词 v1`，得到更强的 `α-提示词 v2`。\\n\\n3. **创造（Generation）**\\n 用**进化后的** `α-提示词 v2` 生成所需的目标提示词和技能。\\n\\n4. **循环与飞跃（Recursive Loop）**\\n 将新生成的、更强大的产物，甚至包括新版本的 `Ω-提示词`，反馈给系统，再次用于优化 `α-提示词`，从而启动下一轮进化。\\n\\n\\n#### 3. 终极目标\\n\\n通过这个持续运行的**递归优化循环**，系统在每次迭代中都完成一次**自我超越**，不断逼近我们设定的**理想状态**。\",\n \"text_sha256\": \"df3ed67eccc4c7550ab8f0ba42472f6147300f2ffd569b14695480cee121f990\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"完整保留该文及附录；形式模型和源文“更强/收敛”主张不等于实测改进，不替代BFO主树，不从连续性单独推导一般收敛保证。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"生成器先产生产物，优化器改进产物，元生成器再据此更新生成机制；讨论生成器序列的不动点。\",\n \"problem\": \"如何把单个输出的优化转向生成机制自身的迭代更新。\",\n \"mechanism\": \"P=G(I)→P*=O(P,Ω)→G′=M(G,P*)；反复迭代生成器空间上的自映射Φ。\",\n \"conditions\": [\n \"源文只在满足适当连续性或压缩性条件时讨论以迭代极限获得不动点。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"源文称生成器序列“可能收敛”，形式表示和自指结构本身不是实际改进或工程收敛的证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"源文目标是稳定生成能力，而非仅一个具体优化输出。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-recursive-self-optimizing-system-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"concept-recursive-self-optimizing-system\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-specification-before-implementation\",\n \"name\": \"规约先于实现\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"依赖表达优先显式和透明，警惕隐藏依赖。\",\n \"problem\": \"如何取舍依赖关系的表达方式。\",\n \"mechanism\": \"显式优于隐式，透明优于优雅。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"原文警示隐式依赖是腐败的起点；未给普适证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-programming-dao-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"philosophy-programming-dao-隐藏的依赖最危险\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-invariant-constraints\",\n \"name\": \"不变式与明确约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"- 不变式是程序的物理法则\\n- 明确约束 = 创造秩序\",\n \"text_sha256\": 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\"philosophy-software-engineering-truths-18-稳定不是没有故障而是故障可控\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"name\": \"文档记录设计理由\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"文档不是为了证明你写过什么，而是为了让别人少猜。\\n\\n尤其是记录“为什么这么做”的文档，通常比解释“代码做了什么”更有价值。\\n\\n代码能说明系统当前怎么运行，但文档能解释当时为什么做出这个选择。\",\n \"text_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"文档不是装饰，尤其应解释当时为什么这样选择。\",\n \"problem\": \"怎样减少他人对设计背景的猜测。\",\n \"mechanism\": \"文档解释选择理由，代码说明系统当前怎样运行，二者承担不同说明功能。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": 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时间桶聚合并存的数据服务。\\n- 需要长期运行、补数、巡检、血缘、质量治理的数据服务。\\n\\n\\n##### 不适合直接照抄\\n\\n- 纯 API 网关。\\n- 纯 Web 应用。\\n- 纯交易执行服务。\\n- 一次性脚本工具。\\n- 不产出稳定 dataset 的临时任务。\\n\\n\\n##### 核心原则\\n\\n1. Dataset First：顶层先按 dataset 划分，而不是按 `collector/parser/writer/task` 划分。\\n2. Contract First：先定义目标落表、字段语义、主键、时间列、分区策略和刷新粒度。\\n3. Layered Modeling：原子层、聚合层、事件流、时间桶、运行状态分开建模。\\n4. Shared Control Plane：`config.py`、`registry.py`、`service_entry.py`、`runtime/*` 统一收口。\\n5. Legacy Is Explicit：迁移期 legacy 壳只能兼容转发，新逻辑不得回流旧路径。\",\n \"text_sha256\": \"45bb5f2e9244ad307d77b85aea7a182e2c153fb56c6fbba253e025c8abe61282\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收目录模板之前的判断规则、适用/不适用范围及核心原则；不收目录图或后续构建/接入流程。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"稳定数据集服务优先按 dataset 分边界，先定契约、区分数据层、共享控制面并显式隔离 legacy。\",\n \"problem\": \"核心交付物为稳定数据集的服务怎样组织。\",\n \"mechanism\": \"顶层按 dataset 划分，先定义落表、字段语义、主键、时间与分区/刷新策略；数据层分开，控制面统一，legacy 只兼容转发。\",\n \"conditions\": [\n \"核心交付物是稳定数据集，而不是页面、接口或一次性脚本。\",\n \"适用于事实/事件采集、周期快照、事件流与时间桶并存，以及长期补数、巡检、血缘和质量治理的数据服务。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"纯 API 网关、纯 Web 应用、纯交易执行服务、一次性脚本及不产出稳定 dataset 的临时任务不适合直接照抄。\",\n \"迁移期 legacy 壳只能兼容转发，新逻辑不得回流旧路径。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-dataset-first-data-service-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-7-dataset-first-数据服务结构\",\n \"selection\": \"markdown-prefix\",\n \"stop_before\": \"\"\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"name\": \"新建数据服务作业流\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1. 先定 dataset 清单：哪些 active、哪些 backfill_only、哪些 reserved。\\n2. 先写 contract：字段、主键、时间列、分区策略、资源 ID、schema version。\\n3. 再建 registry、config、service_entry、runtime。\\n4. 逐个实现 dataset：`contract -> writer -> collect -> backfill -> validate -> repair`。\\n5. 最后补 README、AGENTS、verify/CI、资源目录、血缘映射、smoke。\",\n \"text_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先定数据集清单与契约，再建控制面，逐个实现数据集，最后补文档、验证和血缘。\",\n \"problem\": \"怎样新建数据服务。\",\n \"mechanism\": \"清单 -> contract -> registry/config/service_entry/runtime -> contract、writer、collect、backfill、validate、repair -> README、AGENTS、verify/CI、资源目录、血缘、smoke。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-dataset-first-data-service-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-新建数据服务流程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"name\": \"外部源码数据集化接入\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1. 先盘点外部源码实际产出的数据对象，不先搬代码。\\n2. 把原项目脚本反向映射为 dataset。\\n3. 将 API client、auth、rate limiter、storage client、retry/backoff 抽到 `common/`、`runtime/` 或 `writers/`。\\n4. 将 legacy 壳显式隔离，只允许兼容转发，不允许承载新逻辑。\",\n \"text_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"先按真实数据对象反向整理外部脚本，再抽出公共能力并隔离 legacy。\",\n \"problem\": \"怎样把外部源码接入数据服务结构。\",\n \"mechanism\": \"盘点实际数据对象，不先搬代码；脚本映射为 dataset；client/auth/限流/storage/retry-backoff 抽至公共层、runtime 或 writer；legacy 只做兼容转发。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"legacy 壳不能承载新逻辑，只允许兼容转发。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-dataset-first-data-service-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-外部源码接入流程\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"name\": \"变量名索引维护\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"\\n#### 1.1 新建“变量名大全文件”\\n\\n建立一个统一的变量索引文件，用于 AI 以及团队整体维护。\\n\\n\\n##### 文件内容包括（格式示例）：\\n\\n| 变量名 | 变量注释（描述） | 出现位置（文件路径） | 出现频率（统计） |\\n| -------- | -------- | -------------------- | -------- |\\n| user_age | 用户年龄 | /src/user/profile.js | 12 |\\n\\n\\n##### 目的\\n\\n* 统一变量命名\\n* 方便全局搜索\\n* AI 或人工可统一管理、重构\\n* 降低命名冲突和语义不清晰带来的风险\",\n \"text_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"建立统一变量索引，列出名称、说明、位置和出现频率供团队与 AI 维护。\",\n \"problem\": \"变量命名如何统一登记和维护。\",\n \"mechanism\": \"创建变量名大全文件，按变量名、描述、文件路径和出现频率组织条目。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"统一命名、方便全局搜索与统一管理/重构，降低命名冲突和语义不清风险。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-1-变量名维护方案\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"name\": \"输入输出与状态变换分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"系统行为应明确划分：\\n\\n| 概念 | 说明 |\\n| ------ | -------------- |\\n| 消费端 | 接收外部数据或依赖输入的地方 |\\n| 生产端 | 生成数据、输出结果的地方 |\\n| 状态（变量） | 存储当前系统信息的变量 |\\n| 变换（函数） | 处理状态、改变数据的逻辑 |\\n\\n明确区分 **输入 → 处理 → 输出**，并独立管理每个环节。\",\n \"text_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"区分消费端、生产端、状态和变换，独立管理输入处理输出环节。\",\n \"problem\": \"系统行为怎样按输入、输出、状态和处理逻辑划分。\",\n \"mechanism\": \"消费端接收外部数据，生产端生成结果，状态存储系统信息，变换处理状态；输入、处理、输出独立管理。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-33-消费端-生产端-状态变量-变换函数\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"name\": \"共享资源与并发安全约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"* 清晰区分共享资源\\n* 避免数据竞争\\n* 必要时加锁或使用线程安全结构\\n* 区分“并发处理”和“异步处理”的差异\",\n \"text_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"并发设计应识别共享资源、避免竞争、必要时使用同步，并区分并发与异步。\",\n \"problem\": \"共享资源怎样避免数据竞争。\",\n \"mechanism\": \"清晰区分共享资源，必要时加锁或使用线程安全结构，区分并发处理与异步处理。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [\n \"避免数据竞争。\"\n ],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-34-并发concurrency\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n \"name\": \"DRY 逻辑复用准则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"用函数、类、模块复用逻辑，不要复制粘贴。\",\n \"text_sha256\": \"11cd67ed2c3cb02be26a68472a22711530f4a9900aa6dfb84024df080fb2bf1f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用函数、类、模块复用逻辑，而不是复制粘贴。\",\n \"problem\": \"重复逻辑怎样取舍。\",\n \"mechanism\": \"使用函数、类、模块复用逻辑。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-development-experience-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-54-dry-原则不要重复\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-scale-complexity-constraints\",\n \"name\": \"输入规模与复杂度约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"```text\\n禁止不知道输入规模就选择算法\\n禁止不估算最坏情况复杂度\\n禁止只看一层循环而忽略循环内部函数的复杂度\\n禁止忽略 in、index、count、remove 在 list 上是线性复杂度\\n禁止忽略切片会复制数据\\n禁止忽略 sorted 是 O(n log n)\\n禁止忽略 dict / set 平均 O(1) 但最坏情况和内存成本仍需考虑\\n禁止忽略递归深度和重复子问题\\n禁止把两层循环一概视为不可接受，而不分析 n 的实际大小\\n禁止把单层循环一概视为高性能，而不分析循环体成本\\n禁止把 O(n) 算法写成多次 O(n) 串联却不评估常数和内存\\n禁止在性能关键路径里嵌套调用隐藏全表扫描的 helper 函数\\n禁止封装 helper 后忘记其内部复杂度\\n```\",\n \"text_sha256\": \"908cc7665d599efa46196df220fdf07a9b68a2d73bc400739c02c7dfb56458e7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"选择算法前检查输入规模、最坏复杂度、容器操作、复制及被调用函数成本。\",\n \"problem\": \"怎样避免只看循环表面而误判复杂度。\",\n \"mechanism\": \"要求考虑输入规模、循环体/helper 成本、list 线性操作、切片复制、排序、dict/set 最坏成本、递归重复子问题，以及常数和内存。\",\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"两层循环不必然不可接受，单层循环不必然高性能。\",\n \"dict/set 的平均 O(1) 不免除最坏情况和内存成本审查。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-quality-gates-and-pitfalls-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-三新手常见复杂度误区\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-cache-lifecycle-isolation\",\n \"name\": \"缓存生命周期与隔离约束\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"```text\\n禁止无脑给函数加 lru_cache\\n禁止缓存带副作用函数\\n禁止缓存依赖外部状态但 key 不包含外部状态版本的信息\\n禁止缓存会频繁变化的数据\\n禁止缓存大型返回值却不限制 maxsize\\n禁止缓存用户级敏感数据却不做隔离\\n禁止用全局 dict 当永久缓存\\n禁止没有缓存失效策略\\n禁止没有缓存命中率观测\\n禁止缓存 key 设计过细导致几乎不命中\\n禁止缓存 key 设计过粗导致返回错误结果\\n禁止在多进程环境误以为本地缓存共享\\n禁止在分布式环境误以为单机缓存全局一致\\n禁止为了避免计算而引入更高的内存和一致性成本\\n```\",\n \"text_sha256\": \"3ca37523c3c65d4ed5db914528885cb9224ede6067c91e3a6e857585ebf28005\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只收此独立限定节，不借同篇其他内容补字段；来源要求不成为本次执行或发布授权。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"缓存必须审查对象、状态版本、容量、隔离、失效和观测，不假定本地缓存自动共享或全局一致。\",\n \"problem\": \"怎样避免缓存的正确性、隔离和成本误用。\",\n \"mechanism\": \"约束副作用与外部状态缓存，要求合理 key、容量上限、敏感数据隔离、失效策略及命中率观测；核对多进程和分布式语义。\",\n \"conditions\": [\n \"原文针对带外部状态、用户级敏感数据、大型返回值及多进程/分布式缓存场景提出相应约束。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"不应缓存带副作用函数或会频繁变化的数据。\",\n \"单机或本地缓存不自动全局一致或进程共享。\",\n \"避免计算不能以更高的内存和一致性成本为代价。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\",\n \"questions\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-quality-gates-and-pitfalls-81fc7ae\",\n \"heading_id\": \"reference-engineering-practice-六缓存误用\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a001-8e7d97a738\",\n \"name\": \"1.1 编程没有银弹\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.1 编程没有银弹 — 软件的本质困难无法被单一技术消除，复杂性只能被持续控制\\n材料列出软件本质困难：复杂性、协同性/一致性约束、可变性、不可见性。自动化和工具主要压低偶发困难；对本质困难只能持续理解、分解和管理。适用判断：面对“某项新技术能一劳永逸解决软件问题”的承诺时行动：区分本质复杂性与偶发复杂性，优先减少和管理复杂性理由：复杂性、协调变化与不可见结构会长期存在\",\n \"text_sha256\": \"8ea92de1f45695594386525a81e037ba94c689f1c204c5c640acc05114ad2556\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A001；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第13节《1.1 编程没有银弹》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-595df9a96c2c75c87d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软件的本质困难无法被单一技术消除，复杂性只能被持续控制\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：面对“某项新技术能一劳永逸解决软件问题”的承诺时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A001\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a002-4d2dd6d6ba\",\n \"name\": \"1.2 代码即设计文档\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.2 代码即设计文档 — 代码本身承担核心设计文档的角色，编程活动本质上包含设计\\n适用判断：需要理解、维护或交接系统设计时行动：让代码清楚表达设计，并用辅助文档记录动机、构建测试和架构线索理由：可执行代码最接近真实设计，脱离代码的文档容易失真\",\n \"text_sha256\": \"c1f5f6173f7302613d4ddff34dd22c3e305484c92eacf095b782a2961f2076da\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A002；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第14节《1.2 代码即设计文档》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-edf87f22adcff7d539\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码本身承担核心设计文档的角色，编程活动本质上包含设计\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需要理解、维护或交接系统设计时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A002\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a003-a0e3ed09b3\",\n \"name\": \"1.3 代码必然被修改\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"1.3 代码必然被修改 — 代码必然持续变化，因此可读性和可修改性是长期质量基础\\n适用判断：设计可能被修复、扩展或适配的代码时行动：把“以后能安全修改”作为结构和命名的重要判断标准理由：修改是常态，难改的代码会放大维护成本与风险\",\n \"text_sha256\": \"807b8ef9fa44d44dabc94a7ce8118ad400082d715adc98f2d5a39b46057ca769\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A003；原声明上游=第1章《前提》 · EPUB第15节《1.3 代码必然被修改》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/1/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6edcd5ed35d0e36597\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码必然持续变化，因此可读性和可修改性是长期质量基础\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：设计可能被修复、扩展或适配的代码时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A003\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a004-6ac400b9a7\",\n \"name\": \"2.1 KISS原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.1 KISS原则 — KISS要求持续删除非必要复杂度，只保留当前价值所需的简单结构\\n适用判断：新增技术、未来功能或程序员自行扩张需求时行动：先问哪些要素真正必不可少，删除过剩结构与代码理由：更少的职责和关系更容易理解、测试与修改\",\n \"text_sha256\": \"c43ec0f58252cb92cafafdc9e459b0d9731279e861c02f85649edaa8c60764d4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A004；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第17节《2.1 KISS原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.5 SLAP — SLAP要求同一段代码保持统一抽象层次，用分层组合隐藏低层细节\\n适用判断：函数或模块同时夹杂业务步骤与实现细节时行动：把低层细节下沉到独立函数，让高层代码只描述同一层级的步骤理由：混杂抽象层次会打断阅读者的思维并提高认知负担\",\n \"text_sha256\": \"c20bcd95f5bdd7683738ced48e441f0ecd11d63247c970516e7a108d958ce237\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A008；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第21节《2.5 SLAP》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.6 OCP — OCP要求在预期变化点用稳定接口隔离变化，使新增行为尽量不改旧代码\\n“开放”指可新增行为；“关闭”指已有代码尽量不因扩展而修改。书中提醒不要为了假想变化过度抽象；先观察真正变化，再保护稳定的变化点。适用判断：变化模式已经出现且扩展会频繁发生时行动：围绕变化点建立接口或抽象，通过新增实现扩展行为理由：减少对已验证代码的改动可以降低连锁影响和回归风险\",\n \"text_sha256\": \"27cc0e082d52df039b2722143fd6c9ad3a6b331972e43c62128981ec7fc65902\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A009；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第22节《2.6 OCP》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"2.7 名字很重要 — 命名是代码的用户界面，名称要准确、可搜索并能表达目的和副作用\\n适用判断：变量、函数或模块需要被他人理解和检索时行动：先想清用途再命名，选信息量高、无歧义、可发音和可搜索的名字理由：好名称减少脑内映射，让阅读者更快形成正确模型\",\n \"text_sha256\": \"0977ecb3fedd6c71cb77a21fb79ebb0948f28fc7fef0e90a652190131d1cb9c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A010；原声明上游=第2章《准则》 · EPUB第23节《2.7 名字很重要》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/excerpts/6\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 23, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/2/passages\\\", \\\"start\\\": 20}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.1 编程理论 — 编程理论用“交流、简洁、灵活性”三种思想指导技术选择，并以六个原则连接到代码\\n三项核心思想：交流、简洁、灵活性。六个桥梁原则：效应局部化、重复最少化、逻辑与数据一体化、对称性、声明式表达、变动率。思想之间可能互补也可能冲突，优秀方案来自对视点的平衡。适用判断：面对多种技术与实现方式需要取舍时行动：以三种思想为判断基准，再用局部化、少重复、逻辑数据一体、对称、声明式和变动率检查方案理由：技术只有与目的和问题语境匹配时才有价值\",\n \"text_sha256\": \"b630456db7a3a9e82984da857374fb3875b3124167d40843770f00c312cfaf19\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A011；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第25节《3.1 编程理论》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.2 交流 — 交流要求把代码视为程序员之间持续传递意图的信息媒介\\n适用判断：编写需要被未来自己或他人阅读的代码时行动：从阅读者视角组织代码，使结构、名称和约定清楚传达意图理由：维护成本很大部分来自理解与沟通\",\n \"text_sha256\": \"c28183743a44902e3c51d1fd8eee11c474491b93fe12a7856061735b068fc556\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A012；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第26节《3.2 交流》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-3331a39a586a71f63e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"交流要求把代码视为程序员之间持续传递意图的信息媒介\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：编写需要被未来自己或他人阅读的代码时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A012\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a013-66bb26dda3\",\n \"name\": \"3.3 简洁\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.3 简洁 — 简洁强调减少偶发复杂性，但不能以牺牲可交流性为代价追求极端短小\\n适用判断：实现方式越来越复杂或技巧化时行动：删除不必要结构，选择更直接、容易说明的方案理由：复杂度越高，理解、修改和故障排查成本越高\",\n \"text_sha256\": \"2c5b6dc9b198badb662e3eda07e669c4dc8d3b2306d12e09f850b3dc5236125b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A013；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第27节《3.3 简洁》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-c4fd8a656b3fe52b92\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"简洁强调减少偶发复杂性，但不能以牺牲可交流性为代价追求极端短小\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：实现方式越来越复杂或技巧化时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A013\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a014-0404d27bb5\",\n \"name\": \"3.4 灵活性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.4 灵活性 — 灵活性让代码能适应变化，同时过度灵活本身也会制造复杂性\\n适用判断：需求存在变化可能且需要选择抽象程度时行动：先保持简单和可测试，只在变化证据充分时引入灵活结构理由：未被需要的灵活机制会增加理解与维护负担\",\n \"text_sha256\": \"20ebbdcea21ac424a69139580998cf924ac8faf8932ddcb1aa09676e84281bf4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A014；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第28节《3.4 灵活性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-3448456cc5072526a4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"灵活性让代码能适应变化，同时过度灵活本身也会制造复杂性\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需求存在变化可能且需要选择抽象程度时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A015；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第29节《3.5 效应局部化》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-c5dc7080100f6f1862\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"效应局部化要求相关行为和数据靠近，让修改影响尽量停留在小范围\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一次修改容易波及许多模块时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.9 声明式表 — 声明式表达优先说明“想要什么”和约束，把步骤细节交给更低层实现\\n适用判断：大量命令式步骤掩盖真正目标时行动：用表、规则、配置或声明性接口表达意图和约束理由：目标直接可见能减少细节噪声和修改范围\",\n \"text_sha256\": \"ae4460164efe53f524cec251d600f891694018eba8e5844c39e7e9a7424a85bb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A019；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第33节《3.9 声明式表》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/8\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 29, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 26}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.10 变动率 — 变动率要求按照变化原因与速度组织代码，让一起变化的内容靠近、不同步变化的内容分开\\n适用判断：一个模块内的内容因不同原因以不同频率变化时行动：依据变化原因拆分职责，把同节奏变化的元素放在一起理由：不同变化轴混在一起会造成不必要的联动修改\",\n \"text_sha256\": \"d96c10fbed82536e46c2f8e25747f546fff6090b1231c3f573d52af13cb70128\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A020；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第34节《3.10 变动率》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/9\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 32, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 29}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.11 软件架构基本技法 — 软件架构基本技法是一组通过边界、抽象和分解来控制复杂性的通用工具\\n本组十项基本技法：抽象、封装、信息隐藏、打包、关注点分离、充足性/完整性/原始性、策略与实现分离、接口与实现分离、单一引用点、分治。适用判断：需要设计模块、接口和依赖结构时行动：综合使用抽象、封装、信息隐藏、分离和分治等技法理由：结构化控制复杂性可以限制变化传播并提升理解能力\",\n \"text_sha256\": \"b3276917cc235da5e8660e95eb413d8bfb6ab975d16fcd92a936cb0fa4bacc2a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A021；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第35节《3.11 软件架构基本技法》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/10\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 35, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 32}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-5c601de053e8060c6a\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软件架构基本技法是一组通过边界、抽象和分解来控制复杂性的通用工具\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：需要设计模块、接口和依赖结构时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A021\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a022-cc74719a02\",\n \"name\": \"3.12 抽象\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.12 抽象 — 抽象通过命名共同本质来隐藏不重要差异，让人能在更高层思考\\n适用判断：重复细节妨碍理解或多个实例共享本质时行动：提取稳定共性并赋予清晰名称，同时保留必要差异理由：抽象压缩信息，使复杂系统可在有限认知范围内处理\",\n \"text_sha256\": \"e8b203c98ba46eabc713eb0b10e6118076945e754450b13187996582596b959d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A022；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第36节《3.12 抽象》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/11\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 38, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 35}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-64f4d585b1da0d3efa\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"抽象通过命名共同本质来隐藏不重要差异，让人能在更高层思考\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重复细节妨碍理解或多个实例共享本质时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A022\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a023-2f0c851698\",\n \"name\": \"3.13 封装\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.13 封装 — 封装把数据与相关操作放在边界内，并限制外部直接干预内部状态\\n适用判断：模块内部细节频繁被外部依赖时行动：通过接口暴露必要能力，把内部数据和实现封在边界内理由：减少外部依赖可降低修改传播和误用风险\",\n \"text_sha256\": \"71d91b69bc50dcfef01d9871e0340430aca07acfc4a39ba30c80e4e5474f2383\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A023；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第37节《3.13 封装》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/12\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 41, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 38}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d4ef0fe8c2d5d6cb34\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"封装把数据与相关操作放在边界内，并限制外部直接干预内部状态\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：模块内部细节频繁被外部依赖时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A023\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a024-bf25a9ae50\",\n \"name\": \"3.14 信息隐藏\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.14 信息隐藏 — 信息隐藏要求主动隐藏可能变化的设计决策，只暴露稳定事实\\n适用判断：某项内部选择可能变化且不应影响调用者时行动：把易变决策放在模块内部，用稳定接口隔离调用方理由：隐藏变化点能把未来修改限制在局部\",\n \"text_sha256\": 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[\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不能隐藏权限、错误语义或调用者必须理解的契约；信息隐藏不等于把所有东西变成private。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A024\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a025-64fbbb3b0b\",\n \"name\": \"3.15 打包\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.15 打包 — 打包通过有意义的聚合建立更高层单位，使相关内容作为整体被理解和使用\\n适用判断：零散函数、数据或文件缺乏清晰归属时行动：按共同职责或变化原因组织成包、模块或组件理由：有边界的聚合减少认知对象数量并明确所有权\",\n \"text_sha256\": \"35d6b62f35b5b8f277507e7b6532f9ae77f987127fcce24e47c974e22f47510a\",\n \"claim_status\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A025\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a026-e12e411313\",\n \"name\": \"3.16 关注点分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.16 关注点分离 — 关注点分离要求把不同问题域或责任拆开处理，避免相互纠缠\\n适用判断：一个模块同时处理多个独立关注点时行动：识别不同关注点并为其建立独立结构或层理由：分离后每个部分更容易理解、替换和测试\",\n \"text_sha256\": \"2d6a5ee033f8aeb17bce144271ccb5cf84ad31c6410d156da2ed81c21c31e40f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A026；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第40节《3.16 关注点分离》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/15\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 50, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 47}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d5eb9c96b7333decdd\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"关注点分离要求把不同问题域或责任拆开处理，避免相互纠缠\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一个模块同时处理多个独立关注点时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"gongfa-candidate-html211-a029-4dc3823b52\",\n \"name\": \"3.19 接口与实现的分离\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.19 接口与实现的分离 — 接口与实现分离要求调用方依赖公开契约，内部实现可以独立替换\\n适用判断：需要允许模块内部重构或多种实现并存时行动：稳定接口并隐藏实现细节，调用方只依赖契约理由：实现替换不会迫使调用代码同步修改\",\n \"text_sha256\": \"4e9cb9615415a81e9b98819afdcd6f29e6e9729c899d86c398d6996405f9000c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A029；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第43节《3.19 接口与实现的分离》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/18\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 59, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 56}, \\\"script_id\\\": 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\"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.21 分治 — 分治把复杂问题拆成较小、边界清晰的问题分别解决再组合\\n适用判断：问题规模超过一次性理解和处理能力时行动：沿职责、数据或流程边界分解，再定义清楚的组合方式理由：小问题更易理解、验证和复用，整体复杂度更可控\",\n \"text_sha256\": \"0af7402bfe164e75ba9b5c786f991bd6159a90444b2cc9cdd853fd30b34773fb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A031；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第45节《3.21 分治》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/20\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 65, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 62}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-76d4e96a72f98ae469\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"分治把复杂问题拆成较小、边界清晰的问题分别解决再组合\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：问题规模超过一次性理解和处理能力时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A031\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a032-5968f80b4e\",\n \"name\": \"3.22 软件架构的非功能需求\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.22 软件架构的非功能需求 — 非功能需求从易变性、互操作性、效率、可靠性、可测试性和可复用性等维度约束架构质量\\n本书展开的非功能维度：易变性、互操作性、效率性、可靠性、可测试性、可复用性。3.22同时讨论安全性的保密性、完整性、可用性（CIA）视角。适用判断：方案功能正确但仍需评价长期质量时行动：逐项检查关键非功能属性，并根据语境权衡冲突理由：系统质量由功能之外的结构属性共同决定\",\n \"text_sha256\": \"e0abd4177f9fb9910a8dc245e7c6d5ed1bff50ed41a331478e8f0f7f45faf3fe\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A032；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第46节《3.22 软件架构的非功能需求》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/21\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 68, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 65}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-67685773b60ffdf639\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"非功能需求从易变性、互操作性、效率、可靠性、可测试性和可复用性等维度约束架构质量\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：方案功能正确但仍需评价长期质量时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A032\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a033-840bc543dc\",\n \"name\": \"3.23 易变性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.23 易变性 — 易变性要求结构能承受需求和环境变化，将高变化区域隔离在稳定边界后\\n适用判断：预期需求、平台或规则会变化时行动：识别变化热点并通过接口、配置或模块边界隔离理由：隔离变化可减少未来修改的范围和成本\",\n \"text_sha256\": \"b25d9de879889d1af191eace7bd5086139983ee9d78d8ab96fbfc91fd3df876d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A033；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第47节《3.23 易变性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/22\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 71, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 68}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-2e9328035755418d62\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"易变性要求结构能承受需求和环境变化，将高变化区域隔离在稳定边界后\",\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A035；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第49节《3.25 效率性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/24\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 77, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 74}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-60f9826b4f8bc3f797\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"效率性关注时间与资源成本，但优化必须以真实瓶颈和需求为依据\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：性能或资源使用成为明确约束时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.29 七个设计原理 — 七个设计原理用简单、同构、对称、层次、线性、清晰和安全七个角度检查设计\\n七个设计原理：简单性、同构、对称、层次、线性、清晰、安全。适用判断：需要从结构层面评估代码设计时行动：逐项检查七个原理并结合语境权衡理由：多角度检查能暴露单一视角忽略的设计问题\",\n \"text_sha256\": \"778fc3015db4a3ee7edf9590f4c2e879d3ee2b5764199542f7f0fc9a4f66d6c7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A039；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第53节《3.29 七个设计原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/28\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 89, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 86}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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同构原理要求问题结构与解决方案结构保持可对应关系\\n适用判断：代码结构与业务概念或问题分解难以对应时行动：让模块、数据和处理边界映射问题域中的真实结构理由：结构对应能减少翻译成本和理解偏差\",\n \"text_sha256\": \"08fb56977d5cb55a5812fc1c5500fdea8a1b48718d07790cdd4e1fe9395bd681\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A041；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第55节《3.31 同构原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/30\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 95, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 92}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-40fa552d6d4a6de7bc\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"同构原理要求问题结构与解决方案结构保持可对应关系\",\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A043；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第57节《3.33 层次原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/32\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 101, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 98}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-4201a72d1195367d89\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"层次原理用分层控制复杂性，每层只处理本层概念并通过清晰边界联系上下层\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：高层目标与底层细节纠缠在同一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"模块化原则要求编写边界清楚、接口简单的小模块\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：模块变大并承担多种职责时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A048\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a049-c44b012d08\",\n \"name\": \"3.39 清晰原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.39 清晰原则 — 清晰原则要求代码的清楚程度优先于炫技与晦涩技巧\\n适用判断：可选择聪明但难懂的写法时行动：选让维护者一眼看懂的实现理由：维护者理解成本会直接影响长期可靠性\",\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A050；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第64节《3.40 组合原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/39\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 122, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 119}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-7b7089aefb958d320e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"组合原则要求程序能与其他程序连接并协同，而非形成封闭孤岛\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：能力可以通过多个工具串联完成时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n 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\"gongfa-candidate-html211-a053-a7b961dd5b\",\n \"name\": \"3.43 简约原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.43 简约原则 — 简约原则要求只写大型程序的充分理由很强时才扩大规模\\n适用判断：功能可以由小工具或现有组合完成时行动：优先小程序和已有组件理由：规模越大，理解、测试和协调成本越高\",\n \"text_sha256\": \"d446ea2a2429fd67248161413bb4aae9856e77a9b8dd6526beb8ba45c05dc6b0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A053；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第67节《3.43 简约原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/42\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 131, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 128}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"健壮性原则强调透明和简单带来的抗错误能力，而非堆叠复杂防护\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：系统需要在变化和异常下稳定运行时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A055\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a056-6e8037bbf4\",\n \"name\": \"3.46 表达性原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.46 表达性原则 — 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A058；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第72节《3.48 沉默原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/47\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 146, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 143}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-72d4c6d2c4d5bdde02\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"沉默原则要求成功时没有必要就不要输出噪声\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：命令正常运行却产生大量无价值输出时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n 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\"gongfa-candidate-html211-a061-2d46c5330b\",\n \"name\": \"3.51 生成原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.51 生成原则 — 生成原则要求用程序生成可机械推导的代码或数据\\n适用判断：同类结构可从更高层描述自动得到时行动：维护单一高层来源并自动生成派生产物理由：生成能消除重复并保证多个表示一致\",\n \"text_sha256\": \"2ad9f8d620ac020b8061ddc4950d5e4c9718422c1e5d235dda310549aac46ba9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A061；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第75节《3.51 生成原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/50\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 155, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 152}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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{\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"多样性原则要求避免把所有问题强行塞进一种工具或技术\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：不同问题域需要不同权衡和表达方式时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A063\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a064-014988f65e\",\n \"name\": \"3.54 可扩展性原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.54 可扩展性原则 — 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"UNIX哲学把小程序、单一职责、文本数据、组合与过滤器连接成工作方式\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：构建可复用工具链或自动化环境时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A065\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a066-45cfd1a4a1\",\n \"name\": \"3.56 小就是美\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.56 小就是美 — 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\"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A068\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a069-ce67e069c9\",\n \"name\": \"3.59 可移植性优先于效率\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.59 可移植性优先于效率 — 可移植性优先于效率要求避免为了局部性能过早绑定特定平台\\n适用判断：平台特定优化与跨环境运行发生冲突时行动：除非有测量证明必要，优先标准和可移植实现理由：可移植性延长软件寿命并降低迁移成本\",\n \"text_sha256\": \"39f352d37dd145d3adc388124885990f614f747433c2535fd087864e676683cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A069；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第83节《3.59 可移植性优先于效率》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/58\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 179, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 176}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-4faf30a4362807f70b\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"可移植性优先于效率要求避免为了局部性能过早绑定特定平台\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：平台特定优化与跨环境运行发生冲突时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A069\",\n \"selection\": 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\"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.61 充分利用软件的杠杆效应 — 软件杠杆效应来自复用既有程序与自动化，让少量代码驱动大量工作\\n适用判断：已有工具能够完成部分任务时行动：先搜索并组合现有能力，再补最少的新代码理由：复用成熟工具可以用更低成本获得更大产出\",\n \"text_sha256\": \"c3942239c5412f79855cc33b70a566b8c3b7d5097c3c7d0d034b9a9382ea51ef\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A071；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第85节《3.61 充分利用软件的杠杆效应》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/60\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 185, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 182}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.62 活用shell脚本 — 活用shell脚本强调用脚本连接现有命令完成自动化\\n适用判断：任务由多个现成命令按固定流程组成时行动：用脚本编排工具并保留可重复执行的过程理由：脚本把人工流程变成低成本、可复现的自动化\",\n \"text_sha256\": \"510c7a42ba5571024e7fbc97a943e62ec401c2cb9108f2c5a0f8ddbcb5b7b080\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A072；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第86节《3.62 活用shell脚本》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/61\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 188, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 185}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-915c7e820df2418b33\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"活用shell脚本强调用脚本连接现有命令完成自动化\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：任务由多个现成命令按固定流程组成时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A072\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a073-0709284c11\",\n \"name\": \"3.63 避开交互式用户接口\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"3.63 避开交互式用户接口 — 避开交互式用户接口强调工具应能被非交互方式调用以便自动化\\n适用判断：核心能力只能靠人工点击操作时行动：提供命令、参数或可脚本化接口理由：可自动调用的工具更容易组合、测试和批处理\",\n \"text_sha256\": \"5469a2d077fb2691258e0a5d2a6cf53f2e733326082b4d5abeff245bbb362745\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A073；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第87节《3.63 避开交互式用户接口》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/62\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 191, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 188}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-be700257c362f28e7b\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"避开交互式用户接口强调工具应能被非交互方式调用以便自动化\",\n 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过滤器化要求程序从标准化输入读取、只做一种转换、输出可继续被处理的结果\\n本节还列出UNIX式经验：环境可定制、小内核、简短名称、沉默、并行思考、组件协同、90%目标、“更差就是更好”等，用于说明过滤器生态的文化背景。适用判断：数据处理能拆成连续转换步骤时行动：把各步做成独立过滤器并用统一数据流连接理由：过滤器结构支持重组、复用和并行思考\",\n \"text_sha256\": \"549f09bbe7f86da9fe000feb5c5a81a286412e799ff7169e8e96e927eb365a20\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A074；原声明上游=第3章《思想》 · EPUB第88节《3.64 过滤器化》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/excerpts/63\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 194, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/3/passages\\\", \\\"start\\\": 191}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-e664e2fabc9a7c29da\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"过滤器化要求程序从标准化输入读取、只做一种转换、输出可继续被处理的结果\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：数据处理能拆成连续转换步骤时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A074\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a075-88e612b40a\",\n \"name\": \"4.1 内聚度\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.1 内聚度 — 内聚度衡量模块内部功能的关联强度，应尽量接近单一、完整的功能目的\\n内聚度七级由低到高：巧合、逻辑、时间、流程、通信、信息、功能。功能内聚最纯粹；信息内聚在实际模块设计中也有较高价值。视觉图示逐级展示模块内部功能与数据关系，已纳入视觉复核。适用判断：模块包含彼此关系很弱的处理时行动：提高内聚度，优先功能内聚或合理的信息内聚理由：内部关联越强，模块越容易理解、维护和复用\",\n \"text_sha256\": \"d05d4c465743c27971f5b47eb0b7220c02e364ee87bb49af17554efffc56e94d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A075；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第90节《4.1 内聚度》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-735c2b6f8215081e47\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"内聚度衡量模块内部功能的关联强度，应尽量接近单一、完整的功能目的\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：模块包含彼此关系很弱的处理时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A075\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a076-4e0b5b523e\",\n \"name\": \"4.2 耦合度\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.2 耦合度 — 耦合度衡量模块之间依赖，应减少强耦合并让依赖指向更稳定的部分\\n耦合类型从更强/更差到更弱/更好包括：内容、公共、外部、控制、标记、数据；书中还提醒关注混合耦合。除耦合种类外，还要看依赖数量、方向以及依赖目标的稳定性。视觉图示展示多种模块依赖形态，已纳入视觉复核。适用判断：一个模块了解或控制另一个模块过多内部细节时行动：降低内容/公共/控制等强耦合，优先简单数据接口和稳定依赖理由：较弱耦合能限制变化传播并提高独立性\",\n \"text_sha256\": \"a43432eaad8ee716e960b98bb3a796da5927ae83328292283384c87e41b329c6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A076；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第91节《4.2 耦合度》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-1cad5ad1a33548df91\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"耦合度衡量模块之间依赖，应减少强耦合并让依赖指向更稳定的部分\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：一个模块了解或控制另一个模块过多内部细节时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A076\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a077-aa945d4590\",\n \"name\": \"4.3 正交性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.3 正交性 — 正交性要求各组件尽可能独立，一个变化不应无关地影响其他组件\\n正交设计追求组件独立，但分层也可能带来性能和级联修改成本，需要结合语境权衡。适用判断：修改一项功能会迫使多个无关部分联动时行动：分离职责、减少全局状态并建立清晰层次理由：独立性降低组合复杂度并使测试和替换更容易\",\n \"text_sha256\": \"d65f005d33d13067eb5b363ffbdf19a5cb97a433f1a39ed1338277ae8b729546\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A077；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第92节《4.3 正交性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-a223978e0783d5b45d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"正交性要求各组件尽可能独立，一个变化不应无关地影响其他组件\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：修改一项功能会迫使多个无关部分联动时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A077\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a078-2e5615a3a6\",\n \"name\": \"4.4 可逆性\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.4 可逆性 — 可逆性要求重要技术与架构选择保留替换和回退余地\\n适用判断：外部技术、框架或策略存在不确定性时行动：隔离技术边界，避免让不可逆决定渗透全系统理由：未来变化难以预测，保留选择权能降低迁移风险\",\n \"text_sha256\": \"c9f9544c1319c071498b4122edbd55dbf080067042982bad0c2137e49eb3d77b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A078；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第93节《4.4 可逆性》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-e0e07bfedd48cc88ca\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"可逆性要求重要技术与架构选择保留替换和回退余地\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：外部技术、框架或策略存在不确定性时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：存在接口不证明实际回退；需要真实版本、数据与副作用的迁移/恢复证据。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A078\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a079-fcb2eec37f\",\n \"name\": \"4.5 代码中的“坏味”\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.5 代码中的“坏味” — 代码坏味是设计问题的表面信号，应通过小步重构持续清理\\n适用判断：出现重复、长函数、大模块、过多模块或命名不一致等迹象时行动：把坏味当作调查入口，逐步重构并用测试保护理由：坏味通常意味着理解和修改成本正在上升\",\n \"text_sha256\": \"3d9d8323c5f97385ff106647c08738b3c5df6d786a43cd8188e56758717a14aa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A079；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第94节《4.5 代码中的“坏味”》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-aca2c205fdbbf6e56d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码坏味是设计问题的表面信号，应通过小步重构持续清理\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：出现重复、长函数、大模块、过多模块或命名不一致等迹象时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A079\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a080-6820c97f69\",\n \"name\": \"4.6 技术负债\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"4.6 技术负债 — 技术负债是为短期速度牺牲结构质量形成的未来成本，需要被识别、记录和偿还\\n技术负债来源包括经验不足、期限压力、低可读性、过度专用或复杂设计以及不良团队文化。偿债宜采用小步重构并用测试保护；暂时无法处理的债务要被明确记录和管理。适用判断：为了期限采用临时方案或代码质量持续下降时行动：明确债务、尽快用小步且有测试的重构偿还理由：债务会产生“利息”，拖得越久修改成本越高\",\n \"text_sha256\": \"b0d094540584aa6d382d3677a4b2e1da455dc682fd264fbb2fda39dda732c064\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A080；原声明上游=第4章《视角》 · EPUB第95节《4.6 技术负债》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/4/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6053143472611ab8d5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"技术负债是为短期速度牺牲结构质量形成的未来成本，需要被识别、记录和偿还\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：为了期限采用临时方案或代码质量持续下降时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A080\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a081-3fef410bca\",\n \"name\": \"5.1 程序员的三大美德\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.1 程序员的三大美德 — 程序员三大美德把懒惰、急躁和傲慢转化为自动化、效率意识和专业责任\\n三大美德：懒惰推动自动化，急躁推动消除低效并预先改善结构，傲慢推动专业质量。书中同时提醒高强度加班会伤害长期产出与质量。适用判断：重复劳动、低效流程或质量妥协出现时行动：自动化重复、主动消除低效，并以专业自尊守住质量理由：这些习惯推动程序员减少无价值劳动并持续改进\",\n \"text_sha256\": \"6ac6a2bfdece3f6b715794cad8eb6ef27b93a080181059a39d68a9be18b7f008\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A081；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第97节《5.1 程序员的三大美德》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-0e50a5a07ec2855a04\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"程序员三大美德把懒惰、急躁和傲慢转化为自动化、效率意识和专业责任\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重复劳动、低效流程或质量妥协出现时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A081\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a082-f9f4df5472\",\n \"name\": \"5.2 童子军规则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.2 童子军规则 — 童子军规则要求每次离开代码时都让它比接手时更干净一点\\n适用判断：修改现有代码或提交变更时行动：顺手完成一个小而安全的清理并保持测试通过理由：持续的小改善可以抵消代码自然劣化\",\n \"text_sha256\": \"04c033ec1397b1e6c9dac3e9a74b236d0457a31ed76a542833d074c209735171\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A082；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第98节《5.2 童子军规则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", 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\"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.5 一步一步走 — 一步一步走要求一次只做一个小变更并立即验证，再继续下一步\\n适用判断：重构、排错或替换工作范围很大时行动：拆成可回滚的小步，每步完成后测试或确认理由：小步能缩小故障来源并保持系统始终接近可工作状态\",\n \"text_sha256\": \"177022b5ab848a5e05064f3480d5ec8dea18fe9f9b053c77157c42b6d83d7e6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A085；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第101节《5.5 一步一步走》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"5.6 TMTOWTDI — TMTOWTDI认为工具可提供多种表达路径，让使用者根据语境选择最自然的方式\\n适用判断：设计面向他人的语言、DSL或API时行动：允许有意义的多种用法，同时控制工具内部复杂度理由：把必要复杂度留在工具侧可让不同用户场景保持简单\",\n \"text_sha256\": \"641af0268b3626d8a66054f13e990ca0350715d794256113a25a09f6d29998f8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A086；原声明上游=第5章《习惯》 · EPUB第102节《5.6 TMTOWTDI》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/5/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.2 契约式设计 — 契约式设计用前置条件、后置条件和不变式明确调用双方责任\\n前置条件由调用方负责；后置条件由被调用方负责；面向对象场景还包含类不变式。外部用户输入先由调用方做合法性验证；断言用于暴露程序员预想之外的错误。书中要求断言表达式避免副作用，并把断言定位为开发/维护阶段工具。视觉时序图明确展示“外部输入验证 → 前置条件 → 函数处理 → 后置条件 → 返回结果”。适用判断：函数之间需要明确合法输入、结果保证和对象状态约束时行动：把契约写清并用断言检查程序员错误，违约时尽早失败理由：责任边界明确能简化函数内部并更早暴露理解偏差\",\n \"text_sha256\": \"7d06b86873a75daaed0ea2cf2e754921e5c6f89911b50560dabe550d7d1b0ccd\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A088；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第105节《6.2 契约式设计》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, 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防御性编程\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.3 防御性编程 — 防御性编程把不可信输入挡在边界外，并区分可预期错误与代码缺陷\\n外部数据错误属于“预想之内”，使用错误处理；内部参数违约属于“预想之外”，用断言暴露。“路障战术”在脏区与干净区之间建立验证/消毒边界，视觉图示已核验。错误处理策略可包括无害值、跳过无效数据、保留旧值、近似值、日志、返回错误、集中处理或明确提示；选择取决于软件目标。书中区分“正确性”与“健壮性”的取舍，强调依据系统用途决定失败策略。适用判断：系统接收用户、文件、网络或其他外部数据时行动：在边界验证和净化数据；预期错误做错误处理，内部不可能状态用断言暴露理由：早期隔离错误可防止损害向系统深处传播\",\n \"text_sha256\": \"90a8de1e98d69a0204aad0d155c84c793c1bb07d8517774446eed86e58ff8bd7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A089；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第106节《6.3 防御性编程》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": 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},\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a090-20e76f8c68\",\n \"name\": \"6.4 内部测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.4 内部测试 — 内部测试要求开发者真实使用自己开发的软件，以用户视角发现体验和质量问题\\n适用判断：产品尚未发布或刚发布、团队容易只从实现角度看问题时行动：让开发团队持续实际使用产品并记录阻碍理由：真实使用能暴露测试和设计文档未覆盖的问题\",\n \"text_sha256\": \"5885c5f0e24100fb235ed9b965660eb932b6e054727cb7126d68c239d0565a40\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A090；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第107节《6.4 内部测试》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, 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\"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.5 橡皮鸭调试法 — 橡皮鸭调试法通过把问题逐步解释给一个听众来暴露隐含假设和逻辑断点\\n适用判断：卡在故障排查或无法理清复杂代码时行动：从头、具体地解释现象、代码和预期，即使听众只是一个物件理由：表达过程迫使思路显性化，矛盾和遗漏更容易被发现\",\n \"text_sha256\": \"d7be48557b4ca2add55abd23bf89accf58cddb02804801cd6986ecbe4f42c8d1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A091；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第108节《6.5 橡皮鸭调试法》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"6.6 语境 — 语境要求所有原则和技术都结合目的、限制、历史和周围关系来判断\\n语境用于两类工作：给代码阅读者提供上下文，以及把问题放进更大的系统关系中思考。高手的优势在于知道模式“何时、为何”适用；规则脱离语境会失效。工作委托也应根据人员熟练度提供合适层级的目标与语境。书中以“着眼大局，着手小局”概括先整体构想、再小步实践。适用判断：规则之间冲突、方案取舍困难或代码缺乏可理解背景时行动：先获取整体语境，再从大局形成构想并小步实施理由：脱离语境的绝对规则容易把局部正确做成整体错误\",\n \"text_sha256\": \"7446d7b9c478dba878799185c187251368aacc327aff35c23de03411ed38d5b6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A092；原声明上游=第6章《手法》 · EPUB第109节《6.6 语境》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/6/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-4382f9cc13ae0d5662\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"语境要求所有原则和技术都结合目的、限制、历史和周围关系来判断\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：规则之间冲突、方案取舍困难或代码缺乏可理解背景时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A092\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a093-66bc467a47\",\n \"name\": \"7.1 布鲁克斯法则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.1 布鲁克斯法则 — 布鲁克斯法则指出给已经延期的软件项目后期加人常会让项目更晚\\n后期增员新增沟通、任务依赖和培训成本，因此“人月”不能简单互换。推荐处理方式是重排时间表、明确功能优先级并分阶段发布。视觉图示展示人员增加导致沟通路径快速增长，已纳入视觉复核。适用判断：项目已落后且有人提议靠大量增员追赶时行动：重新制定时间表、调整优先级和分阶段交付，谨慎评估新增沟通与培训成本理由：任务依赖、沟通路径和新人培训会吃掉新增人力\",\n \"text_sha256\": \"b0c7bff803f987d08fe153dbe04458cbd1fde1d9358a2275177e915591550768\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A093；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第111节《7.1 布鲁克斯法则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/0\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 5, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 2}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-00630b09acb08d5eed\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"布鲁克斯法则指出给已经延期的软件项目后期加人常会让项目更晚\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：项目已落后且有人提议靠大量增员追赶时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A093\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a094-349b5fcc49\",\n \"name\": \"7.2 康威定律\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.2 康威定律 — 康威定律指出系统结构会映射组织沟通结构，组织与架构需要协调\\n视觉图示用“组织分组 ↔ 系统模块划分”说明沟通结构对软件结构的映射关系。适用判断：团队边界与目标架构相互冲突时行动：让组织结构、责任边界和目标架构保持可支持的对应关系理由：沟通路径会自然塑造接口和模块边界\",\n \"text_sha256\": \"248ffe9eb3bdfaca59b76191d74a2d7df5187ba1aacc961431f28e89899c4923\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A094；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第112节《7.2 康威定律》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/1\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 8, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 5}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-203543b5c4f342d662\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"康威定律指出系统结构会映射组织沟通结构，组织与架构需要协调\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：团队边界与目标架构相互冲突时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A094\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a095-924f9a898f\",\n \"name\": \"7.3 破窗效应\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.3 破窗效应 — 破窗效应提醒小的代码劣化若长期无人处理，会降低团队维护标准并继续扩散\\n适用判断：发现明显坏代码、临时补丁或失修区域时行动：尽快修复；暂时无法修复就明确标记并纳入管理理由：被忽视的破损会传递“这里没人负责”的信号\",\n \"text_sha256\": \"ddd0335787e373fb38bd99e4177cede07fac1fc6a290dc09f11dbf35f987409f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A095；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第113节《7.3 破窗效应》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/2\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 11, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 8}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-6b13f216da79c77523\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"破窗效应提醒小的代码劣化若长期无人处理，会降低团队维护标准并继续扩散\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：发现明显坏代码、临时补丁或失修区域时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A095\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a096-8147e5b67c\",\n \"name\": \"7.4 熵增原理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.4 熵增原理 — 熵增原理指出代码会自然走向混乱，质量需要持续投入才能维持\\n书中列出的腐化迹象包括僵化、脆弱、难移动、环境黏滞、无谓复杂、重复和晦涩。适用判断：系统出现僵化、脆弱、难移动、重复或晦涩等劣化迹象时行动：持续重构并建立团队共同维护文化理由：不主动整理，变化会不断增加结构无序度\",\n \"text_sha256\": \"0ee84eb6abd6ad84c4f1cedf6f01baa55dbfe5ca40865b3c26b180283e4a59e8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A096；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第114节《7.4 熵增原理》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/3\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 14, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 11}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-d814a7f0e2f8388aed\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"熵增原理指出代码会自然走向混乱，质量需要持续投入才能维持\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：系统出现僵化、脆弱、难移动、重复或晦涩等劣化迹象时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A096\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a097-5968760ebf\",\n \"name\": \"7.5 80-10-10原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.5 80-10-10原则 — 80-10-10原则提醒工具都有适用域：大部分问题容易解决，边缘问题成本陡增，最后一部分可能不适合该工具\\n原则也可与80/20式热点思考结合：少数部分常决定大多数性能、缺陷或成本。适用判断：选择框架、平台或工具解决问题时行动：在采用前用真实难题做实验，确认边界和“最后10%”成本理由：工具能力并非线性覆盖全部需求，尾部问题可能主导总成本\",\n \"text_sha256\": \"3cbe2b6e49cc07fd6e12b87497a7121f130d4add80e8e4b677746bd6c1ae5862\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A097；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第115节《7.5 80-10-10原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/4\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 17, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 14}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-26470edd862d526f82\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"80-10-10原则提醒工具都有适用域：大部分问题容易解决，边缘问题成本陡增，最后一部分可能不适合该工具\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：选择框架、平台或工具解决问题时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A097\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a098-45e07846f3\",\n \"name\": \"7.6 约书亚树原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.6 约书亚树原则 — 约书亚树原则说明没有名称的事物容易被团队忽略，共同词汇会改变观察和协作能力\\n适用判断：团队反复讨论某类现象却没有稳定叫法时行动：给重要概念命名，并在代码、文档和交流中共享同一词汇理由：命名使概念可被识别、讨论和持续改进\",\n \"text_sha256\": \"da4e67ab07705619ed68b8cb66d873f2f81b715a47ac6a6429094508feaa8dfa\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A098；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第116节《7.6 约书亚树原则》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/5\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 20, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 17}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-288cd3be81ff0b4968\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"约书亚树原则说明没有名称的事物容易被团队忽略，共同词汇会改变观察和协作能力\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：团队反复讨论某类现象却没有稳定叫法时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A098\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a099-933496d745\",\n \"name\": \"7.7 第二系统综合征\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.7 第二系统综合征 — 第二系统综合征指出第二版常因过度自信和补偿心理塞入过多功能\\n限制功能膨胀的办法包括明确用户、核心目标和“说不”的边界；附加能力可考虑插件或扩展机制。适用判断：重写或开发第二代系统时行动：明确真正用户与核心目标，限制功能膨胀，必要时把附加能力做成扩展理由：“这次什么都做”会让系统失去简洁和可控性\",\n \"text_sha256\": \"d431f618833ca0572b4c2f4dd74d600f44be36b89eaa40a121b5c195346019c8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A099；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第117节《7.7 第二系统综合征》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/6\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 23, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 20}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-81f4c9fe689f6e623f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"第二系统综合征指出第二版常因过度自信和补偿心理塞入过多功能\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：重写或开发第二代系统时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A099\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a100-9e909fd512\",\n \"name\": \"7.8 重新发明车轮\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.8 重新发明车轮 — 重新发明车轮提醒先利用已有标准、库和协议，仅在差异化、控制权或学习价值足够时自建\\n适用判断：准备实现已有成熟解决方案能覆盖的能力时行动：先调查现有方案，再基于真实缺口决定是否自建理由：重复造轮会承担设计、测试和维护成熟组件已付过的成本\",\n \"text_sha256\": \"9016922cec8d24953e1139fdef47ad17c2d37ec05e6ae05441cb8f6dd3c0d59d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A100；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第118节《7.8 重新发明车轮》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/7\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 26, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 23}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-11001d998e271c3ef5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"重新发明车轮提醒先利用已有标准、库和协议，仅在差异化、控制权或学习价值足够时自建\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：准备实现已有成熟解决方案能覆盖的能力时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A100\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-a101-dc862a40a6\",\n \"name\": \"7.9 给牦牛剃毛\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"7.9 给牦牛剃毛 — 给牦牛剃毛描述为解决原问题不断陷入前置问题的链式偏航，应及时回看最初目标\\n若前置问题必须继续处理，书中建议把问题像栈一样记录并逐项解决；复杂阅读/修改过程也应保留笔记。适用判断：处理任务时前置问题一层层增加并远离原目标时行动：停下来重述目标，评估替代路径；若必须继续则记录问题栈并逐个解决理由：无意识追逐前置问题会耗尽时间却没有推进真正目标\",\n \"text_sha256\": \"f936dbc5fffaef98af4413ee166e93a7a92bb4055e7a441c5f4429ca5a1c99e4\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=A101；原声明上游=第7章《法则》 · EPUB第119节《7.9 给牦牛剃毛》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"38fae80333632ff3e077990fd953f8e7a97fe918497563901c125c4be799f326\\\", \\\"file\\\": \\\"编程的原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/excerpts/8\\\", \\\"passage_selection\\\": {\\\"end\\\": 29, \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentUnits/7/passages\\\", \\\"start\\\": 26}, \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"excerpt-1b1fa113dd41defd69\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"给牦牛剃毛描述为解决原问题不断陷入前置问题的链式偏航，应及时回看最初目标\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用判断”：处理任务时前置问题一层层增加并远离原目标时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：真实必要依赖不能一律砍掉；前置工作计入累计预算，不能靠换任务重置成本。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:A101\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-b001-478c3f1e69\",\n \"name\": \"正确方式工程观\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"相信可落地的正确方式存在，在资源足够时优先寻找能长期成立的方案。\\n使用：面对技术问题、团队分歧或因疲劳准备妥协时\",\n \"text_sha256\": \"140151960be3ee5677be50b51c205ef2a9a8ae6020b752ca70aa668f83cb3d1c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B001；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 正确方式工程观（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/0\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-dc7cc7c3ac5e605cb5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"相信可落地的正确方式存在，在资源足够时优先寻找能长期成立的方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：正确方式的信念不证明解存在、唯一、可构造或资源可达；先定义可行集合和目标。\"\n 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理解驱动能力（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/1\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-508696be1f19a8ecd3\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"能力提升来自对当前层级知识的完整理解，并以应用结果检验理解。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:B002\",\n \"selection\": 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\"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"通过黑客修补、难读、误用、害怕修改、扩展困难等信号识别复杂代码。\\n使用：定位代码库中最需要治理的区域时\",\n \"text_sha256\": \"9e97bdd0502d9e175be960528d28537f4ac04479c2d18b69dab2815a1cf7115e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B004；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 复杂性症状清单（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-9861d00eb558c9dd61\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"通过黑客修补、难读、误用、害怕修改、扩展困难等信号识别复杂代码。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n 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候选ID=B005；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · API 承诺与兼容性（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6d2d0cf57c22688d24\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"发布 API 等于做出交互承诺；破坏承诺会向生态转嫁复杂度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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候选ID=B008；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 两遍已太多（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/7\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-409179e6428ba69451\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"同一概念出现第二套实现时，立即提炼只覆盖已知共性的共享方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：两次只是来源启发，不是强制阈值；与既有真实使用验证抽象存在取舍，不能合并成无条件DRY。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B011；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 根因与不复发（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/10\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-562dbfe8c7c73e520d\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"修复目标应达到问题不再反复需要关注，并用可维护测试保护结果。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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候选ID=B014；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 复杂代码六步治理（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/13\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5c86ed92bdd3e648da\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"收集症状、会议定位、建问题单、排优先级、分配、持续计划。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：开会和建单是过程，不是改善结果；必须另观察行为保护、维护成本与行动关闭。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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候选ID=B017；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · SAR / ISAR（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/16\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-fcc9d1638f41189b6e\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用结构、操作、结果以及可选输入拆解任何层级的软件。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：是分析视角，不是本仓本体替代树；缺时间、权限和状态owner时不能常识补全。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=B026；原声明上游=旧HTML：编程原则-系统学习.html · 设计拒绝门（旧页未标具体材料出处；未重新核验）；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"6d851e6a95fc9b01cf0f83f1c48fe5a0bfc98d7ae59a00e752146c03d1c3837b\\\", \\\"file\\\": \\\"编程原则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/25\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-84cb1550bbca29a3ff\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"明确拒绝增加复杂度、缺乏用户价值或无法解决已知问题的方案。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=C006；原声明上游=《编程之道》 · 《编程之道》第三篇：设计 · EPUB第21节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/5\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-8ce424ecee5adf670c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"简单增加程序员可能放大协调成本并延长项目。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：想用加人压缩软件工期时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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EPUB第24节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/8\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6fdad327a257867fba\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"编程规则只适合特定情境，必须由真实运行与问题上下文校准。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：规则与实际现象冲突时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:C009\",\n \"selection\": 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《编程之禅》第三篇：土 · EPUB第78节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/12\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-b17cf7ee7efcffc47c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"团队共同理解的实际节奏比公开计划和里程碑更能反映项目真实进度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：评估软件项目进度与承诺时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:C013\",\n 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候选ID=C016；原声明上游=《编程之道》 · 《计算机寓言》第二篇：冬——战争与死亡 · EPUB第123节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"bd9467ba14f2d4c7e60bc2a8ba9a8843e88cf1955d7ea6207a8b222fc1b98f49\\\", \\\"file\\\": \\\"编程之道.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/15\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-767c21405637c0486f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"计算机系统包含硬件、软件和人，人的错误也是系统失效的一部分。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：做事故归因和系统安全分析时\"\n ],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D002；原声明上游=引言《开篇词-代码不要眼前的苟且，而要效率的提升和性能的优化》 · EPUB第10–12节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 25, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 21}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"代码性能会沿着系统层级放大为用户体验和基础设施成本。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D003；原声明上游=第1节《01-程序员为什么要关心代码性能？》 · EPUB第13–18节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 43, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 29}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第13–18节 · 01-程序员为什么要关心代码性能？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D003\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d004-4275e4cc54\",\n \"name\": \"性能影响层级链\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"性能影响链\\n一个低效模块可能把额外请求和资源压力传递给上下游。\\n应用级问题可能演化为单机资源瓶颈。单机瓶颈可能降低服务容量并增加服务器数量。规模放大后会进入公司成本和能源消耗。\",\n \"text_sha256\": \"faddb8e5a82cfcfeee0d1f19b41b955b609621505427f792090554bff17feae3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D004；原声明上游=第2节《02-程序员也要关心整个系统和公司成本吗？》 · EPUB第19–26节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 53, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", 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\"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"重试放大风险\\n过载时重试策略本身可能成为新的流量源。\\n材料建议采用指数退避等方式降低重试频率。重试需要与系统真实承载能力配合。\",\n \"text_sha256\": \"be8635129d369b56a8a08e24f15b2e91aa9f8238ff66ce2d0010ab98b92cba8a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D005；原声明上游=第2节《02-程序员也要关心整个系统和公司成本吗？》 · EPUB第19–26节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 57, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 53}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"过载时重试策略本身可能成为新的流量源。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源选文没有完整给出抖动、超时、次数、累计预算、幂等与取消；保留缺项，不直接生成可上线重试器。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D005\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d006-666ddc76da\",\n \"name\": \"性能工程“医生”闭环\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第27–33节 · 03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？\\n核心思想：性能工程师应像医生一样：先收集症状和数据，再测试与诊断根因，最后实施治疗并复检；这要求横跨软硬件和组织协作。\\n关键框架\\n性能工程“医生”闭环性能工程知识矩阵\\n行动要点\\n性能问题通常跨软件、OS、CPU、内存、存储和网络。搜索和经验只能辅助定位，最终要靠数据与实验确认。复杂问题往往需要跨团队推动。\\n医生式诊断闭环\\n性能工作应从现象到证据、从根因到验证形成闭环。\\n先观察用户和系统症状。设计测试收集可重复证据。定位瓶颈与根因。实施优化后重新测量。\",\n \"text_sha256\": \"a86a564cef3d6ecdfc485ca16878943bc30e3f81616414cdf7753862941681f8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D006；原声明上游=第3节《03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？》 · EPUB第27–33节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 67, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 57}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第27–33节 · 03-导读：专栏是怎么设计的？需要哪些知识？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D006\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d008-6fd753377e\",\n \"name\": \"帕累托法则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"帕累托法则\\n性能工作应把主要精力放在影响最大的热点上。\\n80/20是近似经验，不是固定比例。热点需要通过测量确认。\",\n \"text_sha256\": 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\"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D008\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d009-4d61eda424\",\n \"name\": \"阿姆达尔定律\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"阿姆达尔定律\\n若可优化部分占比为P、加速N倍，则新运行时间为(1-P)+P/N。\\n总体加速比为1/((1-P)+P/N)。当P有限时，继续提高N会出现明显收益递减。\",\n \"text_sha256\": \"bd340cd26ebb971ac399a12c530f638f871cdbd712da6ec299a390c5eafd3552\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D009；原声明上游=第4节《04-性能工程三定律：IT业和性能优化工作的“法律法规”》 · EPUB第34–39节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 84, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 81}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"若可优化部分占比为P、加速N倍，则新运行时间为(1-P)+P/N。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D009\",\n \"selection\": 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\\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 84}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"稳定系统的在途量N等于到达/吞吐率X乘以平均停留时间W。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：原文说平均，不是P99；不能把瞬时队长、尾延迟或失稳系统直接代入，也不能与阿姆达尔定律混用字母N。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D010\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d011-f21dc03fb9\",\n \"name\": \"性能统计工具箱\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"统计描述\\n材料强调对性能样本同时观察位置、尾部和离散程度。\\n平均数反映整体中心但可能掩盖长尾。P95/P99刻画高分位体验。置信区间表达估计的不确定范围。\",\n \"text_sha256\": \"e8752d135206f420fbcf80d77b24e5a86c38a2e5cd87bbd2f359115e7bf632db\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D011；原声明上游=第5节《05-概率统计和排队论：做性能工作必须懂的数理基础》 · EPUB第40–46节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 98, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 94}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料强调对性能样本同时观察位置、尾部和离散程度。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D011\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d012-17624a05ae\",\n \"name\": \"排队系统模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"排队思维\\n只要输入速率接近或超过处理能力，等待就会迅速积累。\\n排队系统由输入、服务和输出构成。容量分析需要同时看到达率和服务能力。\",\n \"text_sha256\": \"f8bb0d1e7963cddb6ec20a76144f0bc18a2a096141733a64c5ce7610e51278d9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D012；原声明上游=第5节《05-概率统计和排队论：做性能工作必须懂的数理基础》 · EPUB第40–46节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 102, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 98}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"只要输入速率接近或超过处理能力，等待就会迅速积累。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D012\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d013-0d54552b4f\",\n \"name\": \"性能数据分析五类目标\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第47–54节 · 06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？\\n核心思想：性能数据分析的目的包括判定正常/异常、比较回归、寻找相关与根因、预测趋势；必须防止把相关性当因果以及被脏数据和指标语义误导。\\n关键框架\\n性能数据分析五类目标数据分析陷阱清单\\n行动要点\\n先明确分析问题，再选统计/机器学习方法。时间趋势有时比绝对值更有诊断价值。Linux等系统指标必须理解内部语义后再解释。\\n单序列与多序列分析\\n不同问题对应不同方法。\\n单序列可看均值、高分位、趋势和异常。多序列可用相关/协方差研究同步变化。线性回归、分类、聚类、决策树可用于不同预测或分组任务。\",\n \"text_sha256\": \"abe94bf5344e151ad28e3457246d781e75b7836197496c4fecfee82af9baecb0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D013；原声明上游=第6节《06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？》 · EPUB第47–54节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 112, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 102}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第47–54节 · 06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D013\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d014-49240fc008\",\n \"name\": \"数据分析陷阱清单\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"分析边界\\n数据分析结论需要机制验证。\\n相关性不能直接证明因果。脏数据会制造虚假模式。指标名称相同也可能因系统机制不同而含义不同。\",\n \"text_sha256\": \"f4c4d2b3302f9e67831d84af39119b770be3118f59266f2458fae7a2536e0aae\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D014；原声明上游=第6节《06-性能数据的分析：如何从大量数据中看出想要的信号？》 · EPUB第47–54节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 116, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 112}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"数据分析结论需要机制验证。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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08-经验总结：必须熟记的一组常用性能数字\\n核心思想：建立“性能数字直觉”可以快速筛出异常，但课程反复强调这些数字只用于量级判断，具体值会随产品、负载和技术演进而变化。\\n关键框架\\n性能数字锚点\\n行动要点\\n存储、CPU/内存、OS和网络应分别记住大致量级。延迟单位换算必须熟练：s→ms→us→ns每级1000倍。数字锚点用于初筛，最终判断仍要回到具体系统测量。\\n存储参考量级\\n课程图表给出三类介质的示例性能。\\nHDD：随机4KB I/O延迟约8 ms，图表带宽约150 MB/s，随机IOPS约120。SATA SSD：约100 us、500 MB/s、30K IOPS。NVMe SSD：约20 us、4 GB/s、400K IOPS。\\nCPU与内存参考量级\\n课程图表用访问层级展示延迟差异。\\n寄存器约1周期/0.5 ns。L1约4周期/2 ns；L2约12周期/6 ns；L3约50周期/20 ns。本地DRAM约200周期/100 ns，远端DRAM约400周期/200 ns。\\n网络RTT参考量级\\n课程按距离给出端到端RTT锚点。\\n机柜内部<0.1 ms，数据中心内部<0.5 ms。北京—深圳约2000公里/20 ms，上海—乌鲁木齐约4000公里/40 ms，中国—美国约10000公里/100 ms。这些都是量级参考，实际路径和包大小会改变结果。\",\n \"text_sha256\": \"8af9d1864afe85ce00417ac6f49aee7283bf778dac29105c1b016a3ef7d67186\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D017；原声明上游=第8节《08-经验总结：必须熟记的一组常用性能数字》 · EPUB第62–69节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 149, 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\"original_text\": \"十类测试\\n材料列出冒烟、耐力/浸泡、基准/回归、负载、断点、尖峰、可扩展性、容量、瓶颈、压力测试。\\n它们的区别在目标和负载形态。不能只按工具名称判断测试类型。\",\n \"text_sha256\": \"c1c96d2606abdb7929782d608afcafa8a7f85e7ac4fc53c094a91968de9b8d51\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D019；原声明上游=第9节《09-性能测试的种类：如何快准狠地抓住一个测试的本质？》 · EPUB第70–74节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 163, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 159}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料列出冒烟、耐力/浸泡、基准/回归、负载、断点、尖峰、可扩展性、容量、瓶颈、压力测试。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": 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10-性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？\\n核心思想：可靠性能测试遵循七步闭环：对象→指标→度量→期望→规划→执行→分析；后三步需要反复迭代。\\n关键框架\\n七步性能测试闭环\\n行动要点\\n负载发生器自身不能成为瓶颈。指标应覆盖响应时间、吞吐和资源使用。测试环境和流量必须可复现，结果不满意时回到前序步骤。\\n七步流程\\n测试的前四步先定义“测什么、如何判定”。\\n确定SUT。确定性能指标。确定统计度量。确定期望/阈值。\\n迭代执行\\n规划、执行和分析是持续迭代部分。\\n负载和数据要接近目标场景。先短测再长测、逐步加压。分析结果后可回退修改计划再测。\",\n \"text_sha256\": \"e5dbf37e1242378789516164b8ab1fc59103bfc341c77af486a60290eaab2e10\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D020；原声明上游=第10节《10-性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？》 · EPUB第75–84节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 177, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 163}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第75–84节 · 10-性能测试的规划和步骤：为什么性能测试不容易一蹴而就呢？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：负载发生器不能是瓶颈；若事后改目标或只报最好一轮，重复流程也不能证明可信收益。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D020\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d021-f934ed0f44\",\n \"name\": \"性能测试工具五模块\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第85–95节 · 11-性能测试的工具：七大测试场景如何选择高质量的测试工具？\\n核心思想：高质量性能测试工具通常包含负载生成、数据采集、分析展示、资源监控和集中控制，并应按Web、系统、数据库、存储、网络、移动等场景选择。\\n关键框架\\n性能测试工具五模块\\n行动要点\\n工具选择先看测试目标和协议支持，再看可扩展性与数据能力。JMeter/LoadRunner、fio、Iperf/Netperf、Appium等服务于不同层。任何工具都不能替代正确的测试设计。\\n工具五模块\\n完整工具链需要贯穿“施压—采集—观察—分析—控制”。\\n负载生成器负责构造请求。数据与资源监控负责记录结果与SUT状态。分析展示与控制中心负责汇总和自动化。\\n按场景选工具\\n材料分别讨论Web、系统、数据库、文件I/O、网络和移动测试工具。\\n协议、采样精度和并发模型必须匹配测试对象。工具本身也要做容量评估，避免成为瓶颈。\",\n \"text_sha256\": \"7155652bd2ddb500bd4ee0cb1c5d4e1d3c8033fac01794b3949c4ed1911a3cc2\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D021；原声明上游=第11节《11-性能测试的工具：七大测试场景如何选择高质量的测试工具？》 · EPUB第85–95节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 191, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": 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\"gongfa-candidate-html211-d023-56b0270605\",\n \"name\": \"持续性能工程集成模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第102–107节 · 13-性能测试的工程集成：如何与产品开发和运维业务有机集成？\\n核心思想：性能测试应从独立、人工、一次性的活动演化为与CI/CD和运维监控集成的持续性能工程。\\n关键框架\\n持续性能工程集成模型\\n行动要点\\n性能回归应进入持续集成流水线。上线后的监控、诊断和自动化优化需要统一数据基础。AIOps的前提是持续、可信的数据采集。\\n与开发集成\\n持续测试使性能回归更早暴露。\\n构建/提交后自动执行关键性能检查。阈值不满足时可阻止发布或触发回滚。\\n与运维集成\\n生产监控将一次性测试扩展为持续反馈。\\n自动采集指标。自动检测异常。条件成熟时可自动诊断和建议优化。\",\n \"text_sha256\": \"c81ae5bc406ab96fa82949d34a1280e47e3dabcefdc091941654326ce7d20c6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D023；原声明上游=第13节《13-性能测试的工程集成：如何与产品开发和运维业务有机集成？》 · EPUB第102–107节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 219, 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225}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用户性能和系统能力可由三组外部指标共同观察。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D024\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d025-cb94a81892\",\n \"name\": \"瓶颈分层分析\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"瓶颈分层\\n根因定位从“哪里受限”逐步缩小到具体资源和机制。\\n先找可疑服务/节点。再区分CPU、内存、存储、网络等资源。继续研究资源内部行为和相互作用。\",\n \"text_sha256\": \"35e554fe204da5802430c86c4a5ae6e615d8859984439ed7369cfe638227e77a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D025；原声明上游=第14节《14-性能分析概述：性能问题归根结底是什么原因？》 · EPUB第108–114节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 233, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 229}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"根因定位从“哪里受限”逐步缩小到具体资源和机制。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：高使用率或相关尖峰只是线索，须独立机制/实验；不能从总体CPU平均值宣布唯一瓶颈。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D025\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d026-7d4e81c6d9\",\n \"name\": \"CPU资源诊断模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第115–121节 · 15-CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？\\n核心思想：CPU分析要同时理解多插槽NUMA、多核缓存、超线程、频率，以及利用率、IPC/CPI、上下文切换等指标；CPU利用率与服务吞吐并非简单线性关系。\\n关键框架\\nCPU资源诊断模型\\n行动要点\\nNUMA让本地和远端内存访问代价不同。IPC低可能意味着流水线停顿、缓存未命中等效率问题。top、mpstat、pidstat、vmstat、perf可从不同层观察CPU。\\nCPU结构\\n硬件拓扑决定软件可获得的实际计算能力。\\n多插槽带来NUMA。多核共享/私有缓存影响数据局部性。SMT/超线程共享部分核心资源。\\nCPU指标\\n仅看总体利用率容易漏掉结构性瓶颈。\\n关注频率与Turbo。关注IPC/CPI和MIPS。关注中断、上下文切换、调度和核间不均衡。\",\n \"text_sha256\": \"f979b96fabbec2a7c7807ba2d8f33d1b492edef8dcfd0ba479e5c9d20d935149\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D026；原声明上游=第15节《15-CPU篇：如何让CPU的运行不受阻碍？》 · EPUB第115–121节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 247, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 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\"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第122–130节 · 16-内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？\\n核心思想：内存性能由缓存命中、带宽、延迟、分配/碎片和NUMA共同决定；应提高局部性、复用内存并让访问尽量落在本地NUMA节点。\\n关键框架\\n内存层级与局部性模型NUMA亲和策略\\n行动要点\\n小幅缓存未命中也会显著拉高平均访问时间。内存池通过预分配与复用减少分配成本和碎片。内存带宽接近饱和时，延迟会陡增。\\n缓存命中\\n多级缓存的巨大延迟差使命中率成为核心指标。\\n课程示例：L1为3周期、L2为12周期时，90% L1命中会把平均时间拉到3.9周期。缓存一致性协议会引入额外通信和失效。\\nNUMA与分配\\n内存位置和分配方式都会影响性能。\\n让共享数据的线程尽量位于同一NUMA节点。必要时做CPU/内存绑定。通过内存池减少频繁分配和碎片。\",\n \"text_sha256\": \"19ff62260e62803e3fe0c5bd8d50648a3d2e5f65c58818c11c797c083513829a\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D027；原声明上游=第16节《16-内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？》 · EPUB第122–130节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 261, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 247}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第122–130节 · 16-内存篇：如何减少延迟提升内存分配效率？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D027\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d028-051e730013\",\n \"name\": \"NUMA亲和策略\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"内存位置和分配方式都会影响性能。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D028\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d029-0f93e165af\",\n \"name\": \"存储三指标\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第131–139节 · 17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？\\n核心思想：存储系统用IOPS、访问延迟和吞吐衡量；HDD受机械寻道与旋转限制，SSD受页/块、GC、写放大和磨损均衡机制影响，软件设计应针对介质特征。\\n关键框架\\n存储三指标SSD内部页块模型\\n行动要点\\n吞吐约等于IOPS×I/O大小。适度队列深度可通过重排/合并提高吞吐，但会影响延迟。SSD不能简单当作更快的HDD。\",\n \"text_sha256\": \"03b8646620ed3672e27ba5157060f9679db58a9e8135f456d6ff3dd4eb38e3c0\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D029；原声明上游=第17节《17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？》 · EPUB第131–139节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 267, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 261}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第131–139节 · 17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D029\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d030-b653c2000d\",\n \"name\": \"SSD内部页块模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"SSD模型\\nSSD最小读写单位是页，擦除单位是块。\\n更新可能触发读-改-写和GC。写放大增加实际写入量并消耗寿命。Wear Leveling在寿命和性能间有代价。\",\n \"text_sha256\": \"2312841dc269ae31ba75cbdfc0e77b2af7190cf31fad73793bf99c423caf6e3d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D030；原声明上游=第17节《17-存储篇：如何根据性能优缺点选择最合适的存储系统？》 · EPUB第131–139节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 274, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 271}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"SSD最小读写单位是页，擦除单位是块。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n 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\"LLC未命中优化三策\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第163–168节 · 21-CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？\\n核心思想：LLC不命中可通过紧凑数据结构、软件预取和消除伪共享降低，但三种方法都必须以硬件计数器证据和具体访问模式为前提。\\n关键框架\\nLLC未命中优化三策\\n行动要点\\nperf的LLC-loads/LLC-load-misses等PMU事件可量化问题。软件预取只在真正存在内存停顿时值得使用。伪共享来自不同线程修改同一缓存行内不同变量。\\n三种优化\\n围绕数据局部性和缓存行行为采取三策。\\n压紧数据结构，提高同一缓存行有效数据比例。提前预取即将访问的数据。通过对齐/填充把独立热写变量分到不同缓存行。\\n预取边界\\n软件预取有明显副作用。\\n预取指令本身消耗CPU。过早/过多预取会驱逐有用缓存。长循环可尝试提前2–3次迭代；短循环可在进入前预取。\",\n \"text_sha256\": \"6d1666b3a69e3b568775318841e515106d602a7dfc43e9d33738fcf062a316f6\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D035；原声明上游=第21节《21-CPU案例：如何提高LLC（最后一级缓存）的命中率？》 · EPUB第163–168节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", 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\"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d036-9e9727c988\",\n \"name\": \"iTLB优化流水线\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第169–175节 · 22-系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？\\n核心思想：iTLB优化把“生产Profiling→热代码布局/链接→大页面加载”连成流水线，目标是减少指令地址转换未命中。\\n关键框架\\niTLB优化流水线\\n行动要点\\niTLB miss代价可比命中高10–100倍。FDO/HFSort等可把热文本聚集，提高iTLB覆盖率。2MB/1GB大页面用更少TLB项覆盖更多代码。\\n热代码布局\\n生产画像能识别真正的热指令区。\\nperf与LBR等工具提供采样。链接阶段按热度重排文本，减少工作集跨页。\\n大页面部署\\n热文本与大页面结合可进一步降低iTLB miss。\\nTHP自动性强但不保证目标映射。显式预留大页面控制更强但运维成本更高。材料生产案例报告iTLB miss约减半、CPU下降5–10%、吞吐提高约15%；这是特定环境结果。\",\n \"text_sha256\": \"b1b71fdf73ab2001dd1b08f5402850db784466214d47c559752fc0dd00238354\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D036；原声明上游=第22节《22-系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？》 · EPUB第169–175节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 348, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 334}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第169–175节 · 22-系统案例：如何提高iTLB（指令地址映射）的命中率？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源iTLB/CPU/吞吐数字是特定案例声明，未外部核验或本轮复现；不得据此直接抄部署参数。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D036\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d037-1f65616b55\",\n \"name\": \"SSD写放大与Trim调优\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第176–182节 · 23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？\\n核心思想：降低SSD写放大需要保留空闲空间并合理使用Trim；持续discard可能因FTL更新阻塞前台I/O，必须控制Trim粒度或改为计划式fstrim。\\n关键框架\\nSSD写放大与Trim调优\\n行动要点\\n写放大系数=物理写入量/逻辑写入量。材料建议避免SSD过满，示例目标使用率约80–85%。Trim本身可能制造尾延迟，需要用高分位延迟验证。\\n降低写放大\\n给SSD留出空闲块能降低GC搬运和写放大。\\n空间越满，释放空闲块需要搬动的数据越多。Trim让设备知道哪些逻辑块已无效。\\n控制Trim峰值\\nTrim不应只以“释放空间”评价。\\n在线discard可能阻塞读写。可调小discard_max_bytes降低单次影响。也可按计划/事件运行fstrim，并监测尾延迟。\",\n \"text_sha256\": \"c4c4459c3404832502f34928746dc8ea97622026a283cda70d97f8cfcca3ce39\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D037；原声明上游=第23节《23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？》 · EPUB第176–182节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 362, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 348}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第176–182节 · 23-存储案例：如何降低SSD峰值延迟？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D037\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d038-342c1847d5\",\n \"name\": \"跨层STW根因链\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第183–190节 · 24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？\\n核心思想：跨层性能问题必须沿应用→JVM→OS→文件系统→存储追踪；案例中长STW的根因是GC日志write()被OS写回和I/O压力阻塞，而非GC算法本身。\\n关键框架\\n跨层STW根因链\\n行动要点\\nSTW总时长可以包含GC之外的同步日志阻塞。对照实验用150MB/s后台I/O复现了问题。解决方案需通过分离/异步日志等方式后重新测量。\\n根因链\\nJVM暂停表象最终落到操作系统和存储交互。\\nGC期间同步写日志。OS脏页写回与文件系统日志产生I/O压力。write()阻塞被计入STW。\\n解决方案\\n可减少或隔离GC日志路径的同步I/O风险。\\n使用异步GC日志会有丢失尾部日志的风险。降低其他后台I/O。把GC日志放到独立/更快存储或tmpfs。材料验证中，分离到SSD后大暂停显著消失。\",\n \"text_sha256\": \"66d3ae85e1516af1c982b479e6979b4a1b0a62c982ae0cfeb407632b62026e6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D038；原声明上游=第24节《24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？》 · EPUB第183–190节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 376, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 362}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第183–190节 · 24-跨层案例：如何优化程序、OS和存储系统的交互？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：这是案例机制及对策组合，不推断所有STW都由日志导致；异步日志、tmpfs及独立存储各有丢失、内存或成本代价。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D038\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d039-3767673667\",\n \"name\": \"RedLiner生产容量测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第191–196节 · 25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？\\n核心思想：RedLiner用真实生产流量逐步加压单个SUT，并用实时客户性能阈值闭环调节重定向比例，以非侵入方式测出单位服务容量。\\n关键框架\\nRedLiner生产容量测试五条线上容量测试原则\\n行动要点\\n线上容量测试比合成流量更接近真实业务分布。必须实时监测用户性能，一旦越过阈值立即减压/停止。步距和每步稳定时间共同决定测试速度与安全性。\\n五条设计原则\\n线上测试必须兼顾准确性和客户保护。\\n使用实时流量。实时监测和反馈。规则和阈值可定制。自动终止并复位。支持日历/事件触发调度。\\n四组件架构\\nRedLiner由LiveRedliner、TrafficRedirector、PerfCollector、PerfAnalyzer协同。\\n控制器负责调度。流量重定向器改变SUT负载。采集器收集系统/服务指标并可通过Kafka传输。分析器根据规则决定继续加压还是减压。\\n闭环步进\\n测试从历史容量附近开始，按步距迭代。\\n每个重定向比例示例固定3分钟以稳定数据。达到延迟/错误率阈值后停止加压。课程示例中高负载触及40ms客户等待阈值后逐步降载。\",\n \"text_sha256\": \"c539cd2488947595758904571e493836a986cfaf665bbee5a67c296ffdeb2bb8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D039；原声明上游=第25节《25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？》 · EPUB第191–196节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 393, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 376}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第191–196节 · 25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：风险高，只提取不运行。线上施压需单独授权、隔离、阈值、停止/复位与责任owner；源3分钟/40ms仅案例。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D039\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d040-76e0eae85a\",\n \"name\": \"五条线上容量测试原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"五条设计原则\\n线上测试必须兼顾准确性和客户保护。\\n使用实时流量。实时监测和反馈。规则和阈值可定制。自动终止并复位。支持日历/事件触发调度。\",\n \"text_sha256\": \"a98c3d10b632c97fa450e30e59e962c7055748cb8c6264dc48827aed2773eeb9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D040；原声明上游=第25节《25-如何在生产环境中进行真实的容量测试？》 · EPUB第191–196节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 386, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": 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\"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第197–203节 · 26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？\\n核心思想：数据库复制可建模为无限缓冲FIFO排队系统；用ARIMA预测周流量、季节指数下钻到小时，再用数值计算和二分搜索求复制延迟、容量、增长空间和SLA。\\n关键框架\\n数据库复制三变量模型两步时间序列预测容量二分搜索\\n行动要点\\n三变量是输入流量、复制处理能力和复制延迟，给定两者可求第三者。长期预测先聚合到周，减少ARIMA数据点，再用168小时季节指数分配。预测误差必须以业务后果和资源成本决定安全裕量。\\n三变量模型\\n容量规划围绕流量、处理能力、延迟相互求解。\\n可预测复制延迟。可反推需要的复制容量。可求当前容量支持的最大流量。可据此讨论延迟SLA。\",\n \"text_sha256\": \"0a7ddbc8f48e6da841268cb24e5f1b328811bb8b1d2e187f591d01dde6ca29d3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D041；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 403, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"两步预测\\n材料为细粒度长期预测设计两步法。\\n第一步用ARIMA预测未来各周总流量。第二步用168小时季节指数分配到每小时。42天历史示例预测后21天，作者认为精度足够用于工程问题。\\n安全裕量\\n预测低于真实流量时会带来SLA风险。\\n裕量应考虑历史预测精度。同时考虑SLA违约成本和过度部署成本。\",\n \"text_sha256\": \"8adc37dfa0d3d92ac5ecdce7d499e120efc287cbc32dd1990036d146f406d66b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D042；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 410, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 403}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料为细粒度长期预测设计两步法。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D042\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d043-b16c1a48e2\",\n \"name\": \"容量二分搜索\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"在SLA约束下用数值计算和二分搜索求最小所需容量\\n适用：给定流量与SLA反推复制容量时\",\n \"text_sha256\": \"a1cd0e20c81c4b17a2695b5dad1bab83a0ac60724f2e94ac560a0e9fcb4ad6b3\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D043；原声明上游=第26节《26-怎么规划和控制数据库的复制延迟大小？》 · EPUB第197–203节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/42\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-04bfcba058b0131329\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在SLA约束下用数值计算和二分搜索求最小所需容量\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：给定流量与SLA反推复制容量时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡片未给单调性、搜索范围、oracle误差和终止精度；不能用有序就推出可二分或用同章预测冒充算法规约。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D043\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d044-43baaac21e\",\n \"name\": \"Java多任务干扰三层机制\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第204–210节 · 27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？\\n核心思想：多Java应用共存时，JVM堆分配、Linux直接回收/交换和THP拆分-聚合会互相放大；通过堆预触碰、控制交换和动态THP策略可降低干扰。\\n关键框架\\nJava多任务干扰三层机制三元素干扰治理\\n行动要点\\n-Xms/-Xmx并不等于启动时已经拿到全部物理页。内存严重不足会触发前台直接回收，冻结申请内存的应用。THP在内存压力下反复拆分与聚合可能造成大量CPU开销。\\n启动干扰\\n第二个大JVM逐步分配物理页时可能触发直接回收。\\nkswapd先做后台回收。压力继续增大后进入同步直接回收。课程实验峰值每秒扫描约48K页（约200MB），GC暂停显著升高。\\n运行干扰\\n稳定JVM的堆页被换出后，GC会因page-in而变慢。\\n材料实验出现约55秒超大暂停。THP拆分/聚合进一步烧CPU并放大问题。\",\n \"text_sha256\": \"108ba8681127afb7b93924a1bfe1ae7c65124f0bed494ebd78eafd138444bb81\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D044；原声明上游=第27节《27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？》 · EPUB第204–210节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 423, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 410}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第204–210节 · 27-多任务环境中的Java性能问题，怎样才能不让程序互相干扰？\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D044\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d045-b04c03c190\",\n \"name\": \"三元素干扰治理\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": 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\"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"三个措施分别控制堆分配、交换和THP。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：旧JVM/Linux参数必须核对当前版本与工作负载；PreTouch会改变启动和实占内存，关闭swap不自动安全。未执行参数变更。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D045\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d046-4862594685\",\n \"name\": \"TCP队列三分诊断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"SendQ/RecvQ判别\\nTCP流控队列提供跨主机的快速责任隔离。\\nRecvQ≠0：接收端应用没及时read。SendQ=0且RecvQ=0：发送端应用没持续提供数据。SendQ≠0且RecvQ=0：数据积在发送端，网络传输慢。\",\n \"text_sha256\": \"a92dd83d8772451ba24a5eefb271817d1c9220d91d7791b89249981778f7e2db\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D046；原声明上游=第28节《28-网络数据传输慢，问题到底出在哪了？》 · EPUB第211–216节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 437, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 433}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"TCP流控队列提供跨主机的快速责任隔离。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：源给的是特定传输场景的简化判别，非万能因果证明；观察窗口、应用背压、流控、缓冲与双方状态均需核对。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D046\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d047-544255383d\",\n \"name\": \"HTTP传输状态机\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"状态机落地\\nHTTP传输用T0–T5记录请求、首字节和结束事件。\\n正常成功路径最终到状态F。异常状态转移结合两端队列即可进一步定位。\",\n \"text_sha256\": \"7d68f950f4f03c828f59fdd9b2ce2db67c77baa39093c655ea40ddfc2cc9d2b5\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D047；原声明上游=第28节《28-网络数据传输慢，问题到底出在哪了？》 · EPUB第211–216节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 441, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 437}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"HTTP传输用T0–T5记录请求、首字节和结束事件。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n 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29-如何彻底发挥SSD的潜力？\\n核心思想：SSD友好软件要从数据结构、I/O处理和线程并发三方面重新设计，利用SSD随机访问和内部并行特性，同时降低GC、写放大和磨损。\\n关键框架\\nSSD友好七原则\\n行动要点\\nSSD友好设计可同时提升应用性能、I/O效率和寿命。小I/O宜多线程利用内部并行，大I/O线程过多反而会竞争。空间使用率越高，GC搬移有效数据越多。\\n七原则：数据结构\\n三条数据结构原则改变传统HDD假设。\\n避免为HDD设计的就地更新执念。分离热/冷数据，减少无效页访问。采用紧凑数据结构，减少4KB页级读写和写放大。\\n七原则：I/O\\n两条I/O原则减少前台GC。\\n避免长时间繁重持续写。避免SSD存储过满；80%使用率释放1块约需压缩5块，95%时约20块。\\n七原则：线程\\n线程数要匹配I/O大小和SSD内部并行度。\\n10KB小I/O实验中多线程显著提升吞吐。10MB大I/O实验中2–4线程足够，8线程反而下降。课程给出的“小I/O”启发阈值≈页大小×内部并行度。\",\n \"text_sha256\": \"c84520f5ddb6681f970d24e02ee2b62568f3ebf2811ba34495bcb21c11994a3d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D048；原声明上游=第29节《29-如何彻底发挥SSD的潜力？》 · EPUB第217–221节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 458, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", 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\"长期硬件趋势\\n软硬件应共同演化。\\nCPU：更多核、频率增长有限，强调水平扩展。内存：DRAM昂贵，考虑NVM和降低内存占用。存储：容量增长快于IOPS，热数据放更快介质。网络：带宽升级同时仍应减少跨机架/跨中心流量。单处理器高密度多核可降低硬件与许可证成本。\",\n \"text_sha256\": \"cf991be0ffea6e0ca200473ba5a2f0b3755b007d46a0886c5cee7db8675590e7\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D050；原声明上游=第30节《30-服务器的管理和部署：工业界近几年有哪些发展趋势？》 · EPUB第222–226节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 472, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 468}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"软硬件应共同演化。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": 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\"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D051；原声明上游=第31节《31-规划部署数据中心要考虑哪些重要因素？》 · EPUB第227–233节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 482, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 478}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"“靠近用户”只是数据中心选址的一项因素。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n 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\"original_text\": \"容量规划流程\\n规划输入包括单位容量、业务增长、预算和约束。\\n容量测试确定单机/单位能力。历史/类比/主观有据推测用于需求预测。预算限制可改变需求或触发追加申请。最终形成订购计划并持续迭代。\",\n \"text_sha256\": \"15a724ed5fb774ea09316b8189f8fad62db17bd6f9d99f8606ac65710e375842\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D054；原声明上游=第32节《32-服务的容量规划：怎样才能做到有备无患？》 · EPUB第234–238节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 499, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 495}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"规划输入包括单位容量、业务增长、预算和约束。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n 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\"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D058\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-d062-a6e9b00b7b\",\n \"name\": \"持续学习循环\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"EPUB第265–268节 · 结束语-不愁明月尽，自有夜珠来\\n核心思想：结束语强调把课程当作起点：技术持续演进，需要跟踪专业博客、工程博客、书籍和会议论文，同时继续训练团队协作与情商。\\n关键框架\\n持续学习循环\\n行动要点\\n硬技能需要持续跟踪软件、硬件和工具演进。材料推荐通过专业博客、公司工程博客和学术会议补充学习。软技能同样需要在真实协作中反思和训练。\\n持续技术学习\\n课程之外还要持续摄取一手技术资料。\\n定期阅读性能专家和工程团队博客。按工作领域阅读书籍与会议论文。把新知识带回实际项目验证。\\n持续软技能学习\\n职场合作也需要长期迭代。\\n理解他人目标和利益。复盘沟通与协作中的教训。把课程结束视为继续实践的起点。\",\n \"text_sha256\": \"66039b10d4140d2937ac89f60b43c7c3e3b785b305e9def03d6b42ed4ef563f9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=D062；原声明上游=结语《结束语-不愁明月尽，自有夜珠来》 · EPUB第265–268节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 585, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 571}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"EPUB第265–268节 · 结束语-不愁明月尽，自有夜珠来\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"limitations\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:D062\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-e001-a663456869\",\n \"name\": \"灾备容量负载放大模型\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"DR容量放大公式\\n若失去承担x%流量的容量单位，其余单位负载增幅为[1/(1-x)-1]×100%。\\n失去50%容量时剩余单位需要承担2倍总流量。A/B/C=40/40/20时，失去40%单位会让其余负载增加约67%。\",\n \"text_sha256\": \"a21f7c2c60031720e63da08cdb973c25b8bf3ac1fe291f4cc4ac126213ba7017\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E001；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 506, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 502}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"若失去承担x%流量的容量单位，其余单位负载增幅为[1/(1-x)-1]×100%。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：原文字面保留，但x%和公式1/(1-x)有单位歧义：代入x应是0.5而非50。总业务流量未翻倍，是剩余可替代容量的相对负载加倍；源“2倍总流量”措辞有误。还须满足可重路由及等效容量前提。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:E001\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-e002-71c566e1c8\",\n \"name\": \"渐进配额告警与任务升级\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"配额升级机制\\n材料给出渐进式告警/任务优先级机制。\\n每天监控产品组使用量与配额。连续7天增长过快则通知并建任务。超过年度总配额后提升优先级。连续3周超总配额且无措施则升到最高优先级。\",\n \"text_sha256\": \"03ed3e5dc10c802a9005e6cff6e34c44c6f1eb1fd773305dd6f5708b99b33bb8\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E002；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"f5e0021cc8af0031cc8bf587f063c8993d2a87ca56fe518939ec3c86a1827c42\\\", \\\"end\\\": 536, \\\"file\\\": \\\"性能工程高手课.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/contentContext/0/passages\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"contentContext-769242ed291c72347e\\\", \\\"start\\\": 533}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"材料给出渐进式告警/任务优先级机制。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：7天、3周与年度配额是源案例策略，不是通用SLA；告警去重、责任、豁免、升级结果及恢复仍待具体合同。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html211:E002\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html211-e003-fc436ff652\",\n \"name\": \"指标—成本映射可见性与更新\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"成本可见性\\n让内部客户看到“指标→成本”的映射有助于优先级决策。\\n例如把TB、QPS等业务/技术指标映射到服务总成本。映射需要随服务增长、硬件和效率变化定期更新。\",\n \"text_sha256\": \"60169d8df30be1ff46d34cdb794de5d581736997e732c1e7464fdd26982c6889\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=E003；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"用变更放大、认知负荷、未知的未知识别复杂性，并追溯到依赖性与模糊性。\\n适用：诊断设计复杂性时\",\n \"text_sha256\": \"0027df32028d4ca56674b8b655c155d52244551cf55ec6d7e61379fd88233f82\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC001；原声明上游=第2章《复杂性的本质》 · EPUB第8–13节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/0\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-c5a1799fbe5706c624\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用变更放大、认知负荷、未知的未知识别复杂性，并追溯到依赖性与模糊性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：诊断设计复杂性时\"\n 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\"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC002；原声明上游=第3章《能工作的代码是不够的（战略式编程与战术式编程）》 · EPUB第13–18节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/1\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-8e498d351fa40251b5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把长期系统结构放在短期“先让它工作”之前，并持续进行小额设计投资。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：开发新功能或修复问题时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不等于先造完整未来框架；必要止血与可验证小步不可取消。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"让每项重要设计知识尽量由一个模块拥有，减少跨模块依赖。\\n适用：划分模块职责与数据表示时\",\n \"text_sha256\": \"86abf2095544f61e4766c3d162b766bd0a10fbe5f5e963e18b5cc296c1bd3e1f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC004；原声明上游=第5章《信息隐藏和信息泄露》 · EPUB第26–36节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-e16c3df3c7875e2847\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"让每项重要设计知识尽量由一个模块拥有，减少跨模块依赖。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：划分模块职责与数据表示时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：隐藏知识不等于隐藏必要合同；所有权须按真实变化边界验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC004\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc005-cdd3b5f6a2\",\n \"name\": \"适度通用的模块\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"从当前需求提炼更稳定的通用机制，同时把专用策略留在合适层级。\\n适用：多个相关用例共享同一机制时\",\n \"text_sha256\": \"8082a6f8906240cf2ca1d625942df7c45a8834e34a26bb02b1a6dceaf83b7cca\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC005；原声明上游=第6章《通用的模块是更深的》 · EPUB第36–45节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-9aa09c070a0149f4a2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从当前需求提炼更稳定的通用机制，同时把专用策略留在合适层级。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：多个相关用例共享同一机制时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：必须已有相关用例；不为猜测未来增加通用层。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n 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\"基于复杂性的拆分/组合\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"按信息共享、接口深度和依赖性决定功能应放一起还是分开。\\n适用：确定类、方法或服务边界时\",\n \"text_sha256\": \"6c1640765389d2b8b526c4d85e12bcbdfdf019d57adf8d3787ef9ff40b6a5c91\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC007；原声明上游=第9章《在一起更好还是分开更好？》 · EPUB第55–64节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/7\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-ed9ee458a6cdd83635\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"按信息共享、接口深度和依赖性决定功能应放一起还是分开。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：确定类、方法或服务边界时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不是强制单体或微服务；数据、权限与部署边界仍独立考虑。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC007\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc008-2eccd2b710\",\n \"name\": \"通过定义来规避错误\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"重定义语义以减少错误状态，再用屏蔽和聚合减少异常处理点。\\n适用：接口存在大量特殊情况或异常时\",\n \"text_sha256\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC008\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc009-945f0aea42\",\n \"name\": \"设计两次\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"为重要设计决策构思多个差异明显的备选方案并比较。\\n适用：重大接口、实现或系统分解决策前\",\n \"text_sha256\": \"9b6ee8a09a24ef5beda121b7c326aea7543638777883b55d8d3a1d0ed2102bff\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC009；原声明上游=第11章《设计两次》 · EPUB第74节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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[\n \"冻结选区标注“适用”：采用敏捷或迭代式开发时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：完整指当前合同足够，不是实现全部猜测能力。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC011\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc012-5d5dc903d0\",\n \"name\": \"重要性最小化与强调\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"减少必须被关注的概念，并让真正重要的约束在接口、名称和结构中突出。\\n适用：确定抽象重点、配置或关键路径时\",\n \"text_sha256\": \"b869acee14e8b313581e4d80dbf38dcd07393a3d24d8a4f977ed322cbb6b7067\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC012；原声明上游=第21章《决定什么是重要的》 · EPUB第127–132节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"7a1b8e374e4d0e6d329a558a82ed888ab6d36fe11d683f2d9fe5a2a17af558b2\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件设计哲学.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/19\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-8eee2673fa624c290c\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"减少必须被关注的概念，并让真正重要的约束在接口、名称和结构中突出。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：确定抽象重点、配置或关键路径时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：重要性按用户任务和风险确定；不能删除安全、权限或恢复约束。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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PDF第065–094页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-379bcbb6088033ae7f\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从隐私、隔离、备份、审计、鲁棒性到身份、最小权限、供应链、响应计划构成防线。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文未列十九项逐条控制；不能据此宣称完成十九项审计。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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\"文本或代码分块要适应 token 限制，同时尽量保持语义与函数完整。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：词元口径绑定模型版本；完整函数也可能依赖文件外合同。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC018\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc019-a171c1ed92\",\n \"name\": \"代码 RAG\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"以代码片段作为 key、完整函数作为 value，用少量相关代码示例增强生成。\\n适用：理解、评估或应用这一结构时\",\n \"text_sha256\": 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原书第135–138页 · PDF第161–164页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/64\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-31cfc51b7fb29f5039\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"具备工具能力的 Agent 应遵循最小权限、审批、高风险操作确认和审计。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：本条不授工具权限；确认不能覆盖第三方数据边界。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"把设计系统、组件规范和已有代码作为上下文，提高生成 UI 的一致性与可维护性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：复用不证明可访问性、交互正确或安全；必须按实际页面验收。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC023\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc024-4ecfc39c68\",\n \"name\": \"大模型时代的 UTDD\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"围绕单元行为先生成/完善测试，再生成或修正实现，通过执行反馈迭代。\\n适用：理解、评估或应用这一结构时\",\n \"text_sha256\": 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PDF第265–283页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"96a92d4d3b4b359d984df00c1ba4477ee78efb01e3699fbc1f4622c0ebd37016\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程3.0.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/84\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-7aa519f490b8f60e47\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"从业务验收标准出发生成端到端验收测试与实现，把业务语言连接到代码。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：理解、评估或应用这一结构时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：E2E不是唯一测试层；不能mock被测核心或只挑最简单路径。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC028\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc029-6cca304cec\",\n \"name\": \"CAP 定理 (CAP Theorem)\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"架构\\n一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项。\\n用于识别与“CAP 定理”相关的工程约束、风险或决策情境。\",\n \"text_sha256\": \"35c745fc67696643144df4194608d76b24c9e3462c841079c3735d5dedf702cd\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC029；原声明上游=第10节《CAP 定理 (CAP Theorem)》 · EPUB第11节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/9\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-a5b5d342bcf2a569de\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不得默默补写原文；应另存限定版本，明确分区时的响应与一致性合同。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"规划\\n当一个度量标准成为目标时，它就不再是一个好的度量标准。\\n用于识别与“古德哈特定律”相关的工程约束、风险或决策情境。\",\n \"text_sha256\": \"e9c45c5b15fc5dd5ba1d3d6c58059ec13645d4d149df78825048951a3dcef8e1\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC032；原声明上游=第25节《古德哈特定律 (Goodhart's Law)》 · EPUB第26节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-4bd1f90abae06642a5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"当一个度量标准成为目标时，它就不再是一个好的度量标准。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不是所有指标目标化必然失效；仍需独立目标及观测数据。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC032\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc033-e4e61a749d\",\n \"name\": \"测试金字塔 (Testing Pyramid)\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"质量\\n一个项目应该有许多快速的单元测试，较少的集成测试，和只有少量的 UI 测试。\\n用于识别与“测试金字塔”相关的工程约束、风险或决策情境。\",\n \"text_sha256\": \"8d52e1a4703be643365e1700ab76524ea6191bb45d2d89dd9f49aa32bf50fb90\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC033；原声明上游=第33节《测试金字塔 (Testing Pyramid)》 · EPUB第34节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"a27ad7bcf0a28c7786be08abd61e0dc3e4f25f740b1be463e56b1d9a09ca5b55\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/软件工程法则.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/32\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-16b6d5b741ef0acea7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"一个项目应该有许多快速的单元测试，较少的集成测试，和只有少量的 UI 测试。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：不能按固定比例删必要集成或E2E；层级由风险与合同决定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n 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\"gongfa-candidate-html96-vc035-7660a9bdab\",\n \"name\": \"生命周期阶段评估问题集\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 05\\n每一阶段用容量、延迟、质量、模式、成本、SLA 和下游用途等问题约束设计。\\n适用设计新管道或排查生命周期瓶颈时首次单元u02\",\n \"text_sha256\": \"ab2e72fdc88a721b08f786043e47256a866d5af29f051b1780c55efd02d8850d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC035；原声明上游=↗ 来源：第2章《数据工程生命周期》 · EPUB第38–42节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/4\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"从团队能力、上市时间、互操作、成本、可逆性、部署、构建/购买、模块化、运维与基准等维度权衡。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：没有统一权重或普适最优栈；用实际负载和组织能力验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC036\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc037-e9df870918\",\n \"name\": \"源系统评估框架\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 13\\n理解源数据生成方式、写入模式、模式变化、时间语义、性能影响、质量和数据契约。\\n适用接入任何新源系统前首次单元u05\",\n \"text_sha256\": 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\\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/13\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-791477eb0053b7d893\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"区分消息、流、事件时间、摄取时间和处理时间，并把顺序与投递语义视作显式约束。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：至少一次需幂等或有界去重；卡文未给实现算法，不补为已完成方案。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC038\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc039-b2dc6671b1\",\n \"name\": \"流式摄取可靠性框架\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 20\\n模式演进、迟到、乱序/重复、回放、TTL、消息大小和死信队列共同决定流式可靠性。\\n适用建设可恢复的事件摄取平台时首次单元u07\",\n \"text_sha256\": \"6c633fa8d9f5da81002b19d15227d31982618de0ad72fa872cd68b6221a0397d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC039；原声明上游=↗ 来源：第7章《摄取》 · EPUB第224–232节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/19\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-791be58e65566bb207\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"模式演进、迟到、乱序/重复、回放、TTL、消息大小和死信队列共同决定流式可靠性。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：维度清单不是可靠平台实现；必须按实际投递与保留合同验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC039\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc040-8ff7a35c26\",\n \"name\": \"查询生命周期与优化闭环\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 21\\n编译解析、优化器、执行计划、资源指标和查询重构构成性能优化闭环。\\n适用分析慢查询或数据库成本时首次单元u08\",\n \"text_sha256\": \"4f9522df1362f6fbb9ea430de8bd5a06b33f5d61169b4c0fda6a6f92e7da6aea\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC040；原声明上游=↗ 来源：第8章《查询、建模与转换》 · EPUB第264–267节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/20\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-39e8b58fe96a1a3396\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"编译解析、优化器、执行计划、资源指标和查询重构构成性能优化闭环。\",\n \"problem\": null,\n 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\"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC041；原声明上游=↗ 来源：第8章《查询、建模与转换》 · EPUB第268节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/24\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-eb6aa389e1d6caddd6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"会话、固定、滑动窗口和水位线把无界事件变成可触发计算的动态范围。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：水位线不是所有未来事件已到达的绝对证明；卡文缺具体窗口与迟到策略。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n 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\"gongfa-candidate-html96-vc043-9140b2ecf7\",\n \"name\": \"语义层与指标层\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 32\\n把业务定义与指标逻辑集中维护并复用，降低 ETL 与报表逻辑重复和漂移。\\n适用组织需要统一指标定义和查询逻辑时首次单元u09\",\n \"text_sha256\": \"e5953c1f2959b4bc892effc901dd29ebe28087e8958e1b830abb72ca48ea3c55\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC043；原声明上游=↗ 来源：第9章《分析、机器学习与反向 ETL 的数据服务》 · EPUB第311节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/31\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": 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\"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"框架 37\\n行式适合记录交换，列式适合分析扫描，混合表格式为更新、快照和模式演进增加管理层。\\n适用选择文件格式、湖表格式或跨系统交换格式时首次单元u12\",\n \"text_sha256\": \"43ffdb6ef8212a7b9e8b0c2ab3458a4815abccee0bb0fe7f5570f4b01bcc5830\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC044；原声明上游=↗ 来源：附录A《序列化与压缩技术细节》 · EPUB第358–363节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"3b4c0bdc7aca2c4103c5ab2049a116b75da805272030d5ad1b188e0d0d6991ed\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/数据工程基础.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/36\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-e8f2453332af77fd81\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"行式适合记录交换，列式适合分析扫描，混合表格式为更新、快照和模式演进增加管理层。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：行列规则是启发；核精度、单位、Schema演进和允许损失，不因格式相同假定语义兼容。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC044\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc045-e245d29d3e\",\n \"name\": \"人月不可互换与Brooks法则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"工作量与日历时间受顺序、培训和沟通约束，追加人员会改变任务本身。\\n使用场景 · 项目延期、赶工或讨论加人时\",\n \"text_sha256\": 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\"页面归纳：同步通信的真正成本在于它强制抢占接收者的注意力；管理应让“是否值得现在打断”成为通信选择的核心问题。\\n适用：当你需要判断“11 电话”所讨论的人、团队、环境或组织问题时\",\n \"text_sha256\": \"f97f6474f47cc65e69f793fe0216431cefbd7155f417b8321245e3bb57d3c944\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC055；原声明上游=第11章《电话》 · EPUB第21节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"4531bd29d60066b9f9c138ccbe9d5e7c78170ccd974c752219b1e35ca96dd866\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/人件（原书第3版）.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/33\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5844e5f9be9c11e149\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"页面归纳：同步通信的真正成本在于它强制抢占接收者的注意力；管理应让“是否值得现在打断”成为通信选择的核心问题。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：当你需要判断“11 电话”所讨论的人、团队、环境或组织问题时\"\n 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\"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC057；原声明上游=第31章《会议、独白和交流》 · EPUB第44节；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"4531bd29d60066b9f9c138ccbe9d5e7c78170ccd974c752219b1e35ca96dd866\\\", \\\"file\\\": \\\"计算机科学/人件（原书第3版）.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/94\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-338518198c7a0fe154\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"页面归纳：健康会议必须知道“怎样才算结束”：工作会议围绕共同决策，参与者只包括需要共同决定的人；没有完成条件、按时间结束的会议往往是仪式。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：当你需要判断“31 会议、独白和交流”所讨论的人、团队、环境或组织问题时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：需保必要咨询、通知与探索会议，不因无立即决策就一律判无用。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n 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\\\"00972480dae36aa1a10816c40597bec5334f39f99ffb7d515e976ce23cb14351\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/深入理解AI-Agent.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/3\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5fdd7ded19f3d4ae87\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"声明工具→模型选择工具和参数→框架执行→结果回填上下文。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：实现 Function/Tool Calling 时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文缺鉴权、错误、重试与取消合同；工具声明或模型输出不证明调用成功。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC059\",\n 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PDF第065页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"00972480dae36aa1a10816c40597bec5334f39f99ffb7d515e976ce23cb14351\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/深入理解AI-Agent.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/32\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-5ec4788f81927e7c37\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把长轨迹中需反复归纳的隐式状态提前算成可直接检索的结构化结论。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：模型在计数、状态跟踪和规则归纳上反复消耗思考时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：派生结论须可追溯事件、版本与权限；摘要不能覆盖权威账本。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": 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\"Urgency、Persistence、Vigilance 分别控制时间预算、是否坚持和异常时延警觉。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：需要 Agent 感知物理时间并调整执行节奏时\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：只有轴名没有调度算法；实际deadline、资源释放和总预算需另定。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC069\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc070-9e82663c7b\",\n \"name\": \"五层生产压缩\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"工具结果预算→删除噪声→API 微压缩→归档式摘要→全量压缩逐级升级。\\n适用：设计生产级上下文生命周期时\",\n \"text_sha256\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC070\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc071-377b89bdee\",\n \"name\": \"隔离优于压缩\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"大体积中间探索交给独立子 Agent，只把结论回传主上下文。\\n适用：搜索代码库、读取大量文件等高噪声子任务\",\n \"text_sha256\": \"0661d84b516698e7fe8587fbc7b722f7907737d57f0a93252b731a00b43dcccf\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC071；原声明上游=第2章《上下文工程》 · 原书第067页 · PDF第075页；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"离线用可控样本检查修改，在线用真实用户与遥测验证价值。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：在线需授权、隐私、预算和停止恢复合同；本轮没有线上试验。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC084\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc085-d21d8d2f90\",\n \"name\": \"上下文来源矩阵\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"从用户/应用与当前/历史等维度系统寻找可能上下文。\\n适用时当担心遗漏动态上下文来源时\",\n \"text_sha256\": 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\"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC085\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc086-bc8e97ea79\",\n \"name\": \"契诃夫的枪支谬误\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"无关上下文会被模型强行赋予意义，从而挤占并扭曲真正有用的信息。\\n适用时当考虑“多放一点也许有用”的上下文时\",\n \"text_sha256\": \"9b88b43128f35a3afd7599e65521c7b82a18213d966615ed152229a5dc7e5b92\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC086；原声明上游=第5章《提示词内容》 · EPUB第80节 · 小节《检索增强生成》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": 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\"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：卡文缺独立价值oracle、停止和留出；元素交互会破坏贪心前提，不补全。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC088\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc089-12547900ce\",\n \"name\": \"Logprobs 置信诊断\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"读取词元概率，观察模型对生成选择的相对把握。\\n适用时当需要分类置信、异常提示或候选比较时\",\n \"text_sha256\": \"35c8f15a45cee0d3a846ab4738aaac611c5e8674b59a21fdca43bf536391ff1c\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=VC089；原声明上游=第7章《驯服模型》 · EPUB第104节 · 小节《超越文本：Logprobs》；候选记录选择器={\\\"actual_html_sha256\\\": \\\"c004f3f3af3fb2d3a000d3b1d65dc145e139d13024caabd1e6a40b0c7024b729\\\", \\\"file\\\": \\\"机器学习/提示词工程-面向大语言模型.html\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/frameworks/35\\\", \\\"script_id\\\": \\\"pageData\\\", \\\"source_entry_id\\\": \\\"frameworks-6baa3cc220c09a7cbd\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"读取词元概率，观察模型对生成选择的相对把握。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：logprobs不是事实概率；API支持、分词与模型版本另核，不补校准概率。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n 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\"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [\n \"冻结选区标注“适用”：用于第3章 深入思考所讨论的系统分析情境\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：曲线不证明因果；先定义变量、单位、窗口和数据新鲜度。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC091\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc092-7bc0069deb\",\n \"name\": \"系统边界设定原则\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"围绕当前问题确定合理的分析边界\\n适用：用于第5章 全面思考所讨论的系统分析情境。\",\n \"text_sha256\": \"bab0145bdce8b3c09d42e1bf8acff096215af162ad33b1455500b9c4f52a948a\",\n 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\"summary\": \"通过彼此独立的通道交叉验证同一信息，削弱系统性干扰。\",\n \"problem\": null,\n \"mechanism\": null,\n \"conditions\": [],\n \"limitations\": [\n \"既有候选编辑边界（非独立原著核验）：多个网站或模型复用同上游不算独立；不同噪声不授权任意改目标。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选快照保留的待核标记：原著来源上下文独立核验、独立语义审查、实测效果证据\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"problem\",\n \"mechanism\",\n \"conditions\",\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"html96:VC095\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-html96-vc096-a54d168dfb\",\n \"name\": \"反馈速度条件\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"理论—实践循环速度至少要跟上客体变化速度。\\n适用 对象快速变化、反馈有时滞时\",\n \"text_sha256\": 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\\\"列差异 → 按影响和可达性排序 → 建立子目标 → 选择减少差异的 operator → 更新状态\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"在长任务中保持目标方向，避免无目的地堆叠步骤。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"当前状态和目标状态都能部分描述，且差异可比较。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"目标不可观察或差异没有稳定度量。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:newell-simon-problem-space\\\",\\n \\\"ref:mit-ai-problem-solving\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"已定义当前状态、目标和至少一个差异指标。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"current_state\\\",\\n \\\"goal_state\\\",\\n \\\"difference_measures\\\",\\n \\\"available_operators\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算当前状态与目标的差异\\\",\\n \\\"选择影响最大且可验证的差异\\\",\\n \\\"若 operator 前置不满足则建立中间子目标\\\",\\n \\\"执行或模拟 operator 并重新计算差异\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"goal_gap_reduced\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"得到带差异度量的子目标进展。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"failed\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"差异表、子目标、operator 选择理由、前后状态和进展量。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"局部差异变小但全局目标变差。\\\",\\n \\\"子目标不可达或产生循环。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"换差异度量、回到上层目标或切换表示。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"decomposition\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"search\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"b1864d1d85a91d0020ba5a5fdb529b05d5518f9c339f207fc295217065df7489\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.means-ends-analysis；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"比较当前状态和目标状态的差异，为最大差异建立可达子目标并选择能减少差异的动作。\",\n \"problem\": \"当前离目标差什么，哪个子目标能先消除关键差异？\",\n \"mechanism\": \"按影响与可达性找差距，建立可满足动作前提的子目标，再观察目标差距。\",\n \"conditions\": [\n \"当前状态和目标状态都能部分描述，且差异可比较。\",\n \"已定义当前状态、目标和至少一个差异指标。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标不可观察或差异没有稳定度量。\",\n \"差距度量必须对应真实目标；不把差距单调缩小写成一般收敛保证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：差异表、子目标、operator 选择理由、前后状态和进展量。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.means-ends-analysis\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-problem-solving-methodology-heuristic-search-7062e9e80b\",\n \"name\": \"选择性启发式搜索\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.heuristic-search\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"problem-solving-methodology.heuristic-search\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Selective Heuristic Search\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"选择性启发式搜索\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"problem-solving-methodology\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"用结构线索、估计和预算优先访问有希望的候选状态，并明确未搜索区域。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪些候选最值得先看，凭什么可以剪掉其他路径？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义候选空间和评价函数 → 生成有限分支 → 按希望度排序 → 记录剪枝与预算 → 复核遗漏风险\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把有限 token、工具调用和时间预算投向高信息增益路径。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"候选空间大且有可验证的希望度估计。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"没有可比较的评价信号或遗漏代价不可接受。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:newell-simon-problem-space\\\",\\n \\\"ref:mit-ai-problem-solving\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"候选状态、目标判据、预算和剪枝风险已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_space\\\",\\n \\\"heuristic\\\",\\n \\\"budget\\\",\\n \\\"goal_test\\\",\\n \\\"pruning_policy\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"估计每个候选的进展、成本和不确定性\\\",\\n \\\"优先扩展高希望度分支\\\",\\n \\\"对低希望度分支记录剪枝理由\\\",\\n \\\"在预算节点做覆盖和遗漏复盘\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"search_frontier_prioritized\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带预算、评价和剪枝记录的搜索前沿。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"候选列表、评价规则、访问顺序、剪枝记录、预算和覆盖声明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"启发式偏差导致正确分支被早剪。\\\",\\n \\\"局部希望度掩盖长期收益。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"恢复被剪分支、改用多样化搜索或提高验证预算。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"search\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"control-metacognition\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"3de59abc3cc1813f9b3671067c67175a88da9dbc22c989865321d9e1e1f49cad\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.heuristic-search；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用结构线索、估计和预算优先访问有希望的候选状态，并明确未搜索区域。\",\n \"problem\": \"哪些候选最值得先看，凭什么可以剪掉其他路径？\",\n \"mechanism\": \"用可比较线索优先扩展候选，同时保留剪枝理由和未搜索范围。\",\n \"conditions\": [\n \"候选空间大且有可验证的希望度估计。\",\n \"候选状态、目标判据、预算和剪枝风险已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"没有可比较的评价信号或遗漏代价不可接受。\",\n \"不声称完整搜索、全局最优或高希望度必然有效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：候选列表、评价规则、访问顺序、剪枝记录、预算和覆盖声明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.heuristic-search\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-problem-solving-methodology-constructive-witness-be7dab6e3f\",\n \"name\": \"构造性见证\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"problem-solving-methodology.constructive-witness\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Constructive Witness\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"构造性见证\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"problem-solving-methodology\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"把存在性或可行性主张转成一个可检查的具体候选、反例或最小原型。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"能不能拿出一个别人可以检查的具体东西？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义构造目标和约束 → 生成最小 witness → 运行独立检查 → 记录失败条件和改进方向\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"禁止只说“理论上可行”，要求留下 artifact 或可执行示例。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"主张可以由样例、原型、证明对象或测试输入见证。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"当前只允许存在性推断且没有可构造对象。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:polya-four-phases\\\",\\n \\\"ref:mit-mcs-proofs\\\",\\n \\\"ref:stanford-design-thinking\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"目标、约束和最小验收标准已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"claim\\\",\\n \\\"constraints\\\",\\n \\\"candidate_space\\\",\\n \\\"verification_rules\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"选择最小可检查构造\\\",\\n \\\"生成候选 witness 或原型\\\",\\n \\\"按约束和反例规则检查\\\",\\n \\\"保留 artifact、失败原因和下一候选方向\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"constructive_evidence_created\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可独立检查的具体证据对象。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"failed\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"构造物、输入/假设、检查输出、失败反例或通过理由。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"原型只展示表面而不覆盖关键约束。\\\",\\n \\\"样例通过被误判为普遍成立。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"扩大约束覆盖、构造边界实例或转入证伪。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"construction\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"0da5818e629f22f6f2a8afd08d90f203b7413fc8c461e8dfee6ad8e00a62166f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"把存在性或可行性主张转成一个可检查的具体候选、反例或最小原型。\",\n \"problem\": \"能不能拿出一个别人可以检查的具体东西？\",\n \"mechanism\": \"把可行性主张落实为受约束的最小候选，再交给检查者验证。\",\n \"conditions\": [\n \"主张可以由样例、原型、证明对象或测试输入见证。\",\n \"目标、约束和最小验收标准已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"当前只允许存在性推断且没有可构造对象。\",\n \"有效的非构造数学存在证明不因此失效；这里只在合同需要具体见证时使用。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：构造物、输入/假设、检查输出、失败反例或通过理由。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.constructive-witness\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-problem-solving-methodology-metacognitive-monitoring-50d157c1c8\",\n \"name\": \"元认知监控\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Metacognitive Monitoring\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"元认知监控\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"problem-solving-methodology\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"持续判断当前策略是否产生进展、证据是否足够，以及何时继续、停止、切换或升级。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"现在这条路真的在工作吗？下一步的成本值得吗？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"设定监控指标 → 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\\\"达到停止、切换或升级阈值时执行对应控制\\\",\\n \\\"把控制决定及其理由写入 trace\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"strategy_controlled\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可解释的继续、停止、切换或升级决定。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"switched\\\",\\n \\\"stopped\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\",\\n \\\"inconclusive\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"监控指标、阈值、策略比较、预算变化和控制决定。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把活动量当作进展。\\\",\\n \\\"停止阈值没有和风险/证据绑定。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"重新定义进展指标、引入外部审查或回到任务定框。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"diagnosis-revision\\\",\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"80b22a78db4b48cd50bc74a5f9be00eba2f973d24af2416a765df2a8e6d6fb9f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/problem-solving-methodology.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"ff2c226e4e43c1230864e88ffbfbba489b4a14a60dd52f663bba9eced34d46ad\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"持续判断当前策略是否产生进展、证据是否足够，以及何时继续、停止、切换或升级。\",\n \"problem\": \"现在这条路真的在工作吗？下一步的成本值得吗？\",\n \"mechanism\": \"在检查点比较进展、剩余未知与成本，按停止规则控制路线。\",\n \"conditions\": [\n \"任务包含多轮策略、有限预算或不确定结果。\",\n \"存在可观察进展指标、预算和策略切换规则。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"单次确定性查询且无需选择路径。\",\n \"监控指标与停止阈值未校准时不能假定控制有效。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：监控指标、阈值、策略比较、预算变化和控制决定。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.problem-solving-methodology.metacognitive-monitoring\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-minimal-reproduction-47a914cf5a\",\n \"name\": \"最小复现\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.minimal-reproduction\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.minimal-reproduction\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Minimal Reproduction\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"最小复现\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"最小复现：自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"最少什么条件仍能触发问题？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"固定失败 → 逐步移除输入与依赖 → 保留失败 → 形成最小案例\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:python-debugging\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_state\\\",\\n \\\"goal\\\",\\n \\\"constraints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"固定失败\\\",\\n \\\"逐步移除输入与依赖\\\",\\n \\\"保留失败\\\",\\n \\\"形成最小案例\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"599751ea6f0cb63eb453a236bd51c8642bc5ffaa65eff74916d2dbe735704737\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.minimal-reproduction；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"最小复现：自动压缩 Bug 为最小失败输入和环境。\",\n \"problem\": \"最少什么条件仍能触发问题？\",\n \"mechanism\": \"逐步缩减触发条件但保持同一故障，形成可重复检查的案例。\",\n \"conditions\": [\n \"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\",\n \"失败复杂、依赖多或难以定位首个无效节点。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"移除步骤会改变故障类别或问题不可重复。\",\n \"源文的最小与自动不是已实现自动化，也不证明全局最小案例。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.minimal-reproduction\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-binary-search-debugging-3cc299f324\",\n \"name\": \"二分调试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.binary-search-debugging\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.binary-search-debugging\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Binary Search Debugging\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"二分调试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"二分调试：对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"问题最早在哪个有序区间出现？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"切分搜索空间 → 测试一半 → 保留失败半区 → 重复\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:python-debugging\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"切分搜索空间\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"测试一半\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"保留失败半区\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重复\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"240bcb3dd6a402468a3feb5b4359148937dc67b83138d59ca9da74cac6de8b6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.binary-search-debugging；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"二分调试：对 commit、pipeline、prompt 或 context 做二分定位。\",\n \"problem\": \"问题最早在哪个有序区间出现？\",\n \"mechanism\": \"利用有序、可靠且符合单调要求的故障判定缩小候选区间。\",\n \"conditions\": [\n \"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\",\n \"候选空间有序且存在可靠通过/失败判定。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"故障非单调、flaky 或各候选无法独立复现。\",\n \"不得仅因有序就推断单调；也不据此执行Git回退或破坏性操作。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.binary-search-debugging\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-property-based-testing-53fab5bbdb\",\n \"name\": \"性质测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.property-based-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.property-based-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Property Based Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"性质测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"声明输入输出性质并生成多样输入，检查性质而非只检查固定样例。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"实现是否对一类输入都满足不变量？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义性质/生成域 → 生成或变异输入 → 执行 → 缩减失败样例 → 修复并回归\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"发现固定测试没有覆盖的边界和组合缺陷。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"行为可表达为跨多输入成立的性质或不变量。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"性质本身含糊或生成输入会触发不可逆外部副作用。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:python-debugging\\\",\\n \\\"ref:cs2023\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"性质、输入生成域和安全执行边界已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"写出与实现无关的性质和输入约束\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"生成、变异并执行有界输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"记录违反性质的最小反例\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"修复后重放反例并扩展回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"达到预算或性质覆盖足以支撑当前风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"性质在生成输入和固定反例上均成立。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"性质、生成器、种子、失败输入、缩减过程和重放结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"生成器偏置导致虚假覆盖。\\\",\\n \\\"性质与业务目标不一致。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"272f2821f7a08ea872c05a97e61811f3dfafa717229eb8d87475753397a08407\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.property-based-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"声明输入输出性质并生成多样输入，检查性质而非只检查固定样例。\",\n \"problem\": \"实现是否对一类输入都满足不变量？\",\n \"mechanism\": \"按允许输入域生成多样案例，检查与实现无关的性质并缩减反例。\",\n \"conditions\": [\n \"行为可表达为跨多输入成立的性质或不变量。\",\n \"性质、输入生成域和安全执行边界已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"性质本身含糊或生成输入会触发不可逆外部副作用。\",\n \"有限生成样例通过不证明所有输入满足性质。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：性质、生成器、种子、失败输入、缩减过程和重放结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.property-based-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-differential-testing-3b37392484\",\n \"name\": \"差分测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.differential-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.differential-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Differential Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"差分测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"让两个实现、版本或配置处理同一输入，比较差异并定位回归。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪个实现与可信参考不一致？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"固定输入 → 并行执行候选/参考 → 规范化输出 → 比较差异 → 缩小案例\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"验证重构、模型替换和 harness 适配器的行为保持。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"存在参考实现、旧版本或可接受的多实现比较。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"两侧语义不同且没有可比输出契约。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:python-debugging\\\",\\n \\\"ref:sklearn-model-selection\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"比较对象、输入集合和等价/容忍规则已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择覆盖关键边界的相同输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行候选和参考并记录版本/配置\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"按契约规范化并比较输出、错误和副作用\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"缩小差异输入并判断预期变化或回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"差异被解释、接受或形成可复现缺陷。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"候选与参考在声明的等价范围内一致。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"输入、版本、配置、输出差异、容忍规则和结论。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"比较未处理非确定性。\\\",\\n \\\"参考实现自身不可信。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f525626bec5f378b234788920497b1bda7abc80239be44f5480a70b77efd822d\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.differential-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/13\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"让两个实现、版本或配置处理同一输入，比较差异并定位回归。\",\n \"problem\": \"哪个实现与可信参考不一致？\",\n \"mechanism\": \"固定输入、版本与容忍规则，比对输出、错误和副作用。\",\n \"conditions\": [\n \"存在参考实现、旧版本或可接受的多实现比较。\",\n \"比较对象、输入集合和等价/容忍规则已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"两侧语义不同且没有可比输出契约。\",\n \"规范化仅按合同比较，不删除决定性差异。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：输入、版本、配置、输出差异、容忍规则和结论。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.differential-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-programming-fuzzing-a78be6b0f2\",\n \"name\": \"模糊测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.programming.fuzzing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"programming.fuzzing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Fuzzing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"模糊测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"programming\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"模糊测试：让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"有没有人没有想到的输入能破坏性质？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"生成或变异输入 → 执行 → 捕获 crash/violation → 最小化 → 加入回归\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"生成或变异输入\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"捕获 crash/violation\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"最小化\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"加入回归\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"6fc83bd9046f3d9fa7be7bb6e08ebf33227bc24d5f395b0c66809a92b0ba2f86\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.programming.fuzzing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/programming.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"66958c76ca33cc03b5740f463065c9c0b80b5a951b9a1e1df3c46b071862e7d5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/7\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"模糊测试：让 Agent 主动攻击刚写的接口和解析器。\",\n \"problem\": \"有没有人没有想到的输入能破坏性质？\",\n \"mechanism\": \"在隔离和稳定oracle下探索大输入空间，保存可重放失败。\",\n \"conditions\": [\n \"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\",\n \"输入空间大、边界复杂且有可自动判定的异常。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"目标有不可控副作用、无执行隔离或没有稳定 oracle。\",\n \"源文的攻击是方法描述，不是目标权限；通用成功字段没有给出充分覆盖阈值。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：最小复现、运行输出、trace/profile、静态诊断、失败与回归结果。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.programming.fuzzing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-dependency-graph-bd5ad1021a\",\n \"name\": \"依赖图\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.dependency-graph\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.dependency-graph\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Dependency Graph\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"依赖图\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"显式记录任务、组件、数据和证据的依赖，定位受影响节点和最小变更范围。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"改动一个节点会影响哪些下游？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"枚举节点/依赖 → 构建有向图 → 求可达影响集 → 标记循环/孤立 → 规划验证顺序\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"支持影响分析、增量验证和变更回滚。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"系统由多个有依赖关系的对象组成。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"对象彼此独立且无共享状态。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:cs2023\\\",\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"节点和依赖边可以从源码、契约或记录中提取。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"nodes\\\",\\n \\\"edges\\\",\\n \\\"changed_node\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"登记节点、边和版本\\\",\\n \\\"计算 changed_node 的下游可达集\\\",\\n \\\"检测循环、孤立和未声明边\\\",\\n \\\"按影响集安排验证与回滚\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"impact_surface_known\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"得到变更影响集、依赖缺口和验证边界。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"图快照、边来源、可达影响集、循环/孤立检查和验证计划。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"隐藏依赖使影响集不完整。\\\",\\n \\\"把时间相关依赖误写成静态边。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"补充观测、扩大验证范围并标记图不完备。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"5d459e2ac741b618b44fd089a25c6e1db2e1c9f68b617cb8ff569a022726658e\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.dependency-graph；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/14\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"显式记录任务、组件、数据和证据的依赖，定位受影响节点和最小变更范围。\",\n \"problem\": \"改动一个节点会影响哪些下游？\",\n \"mechanism\": \"从边来源建立版本化有向图，求变更下游与验证边界。\",\n \"conditions\": [\n \"系统由多个有依赖关系的对象组成。\",\n \"节点和依赖边可以从源码、契约或记录中提取。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"对象彼此独立且无共享状态。\",\n \"没有边不证明没有依赖；语义依赖图不等于锁等待图。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：图快照、边来源、可达影响集、循环/孤立检查和验证计划。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.dependency-graph\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-invariant-checking-ff7aa82215\",\n \"name\": \"不变量检查\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.invariant-checking\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.invariant-checking\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Invariant Checking\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"不变量检查\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在每个状态转移前后检查必须始终保持的安全、数据和一致性性质。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"无论走哪条路径，什么性质都不能被破坏？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义不变量 → 找覆盖所有转移的检查点 → 验证状态前后 → 生成违反路径或证明摘要\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把权限、预算、引用完整性和数据一致性变成机器可检查约束。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"系统有跨步骤必须保持的性质。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"性质本身不稳定或只能靠主观判断。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\",\\n \\\"ref:cs2023\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"状态和不变量表达式已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"state\\\",\\n \\\"transitions\\\",\\n \\\"invariants\\\",\\n \\\"checkpoints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"将自然语言性质转为可检查谓词\\\",\\n \\\"在每个关键转移前后求值\\\",\\n \\\"记录第一条违反路径和上下文\\\",\\n \\\"若可能用形式验证覆盖未执行路径\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"invariant_status\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成不变量通过、违反或不可判定的证据。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"不变量定义、检查点、状态转移、违反路径或覆盖证明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"谓词过弱、过强或与状态语义不一致。\\\",\\n \\\"只检查最终状态而漏掉中间违反。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"收紧状态模型、增加检查点或把结论标为 inconclusive。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"e81824783a194818343fc76bfeb51896ff72cc948d7e5d619461e6219828a7af\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.invariant-checking；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/11\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在每个状态转移前后检查必须始终保持的安全、数据和一致性性质。\",\n \"problem\": \"无论走哪条路径，什么性质都不能被破坏？\",\n \"mechanism\": \"在关键转移前后检查明确不变量，不只看最终状态。\",\n \"conditions\": [\n \"系统有跨步骤必须保持的性质。\",\n \"状态和不变量表达式已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"性质本身不稳定或只能靠主观判断。\",\n \"执行路径检查不证明未执行路径安全；形式验证是条件性选项而非已有回执。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：不变量定义、检查点、状态转移、违反路径或覆盖证明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.invariant-checking\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-computer-science-interface-contract-4c64b22002\",\n \"name\": \"接口契约\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.computer-science.interface-contract\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"computer-science.interface-contract\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Interface Contract\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"接口契约\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"computer-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"为组件输入、输出、错误、时序和资源约束建立显式契约。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"调用者和被调用者各自承诺什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"列输入域/输出域 → 定义前后条件和错误 → 标注版本关系 → 用反例检查契约\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让不同 Harness、算子 Binding 和验证器可以稳定衔接。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"多个组件通过接口交换数据或控制。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"同一局部表达式且没有独立边界。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nist-formal-methods\\\",\\n \\\"ref:omg-essence\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"接口边界和调用场景可识别。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"interface\\\",\\n \\\"preconditions\\\",\\n \\\"postconditions\\\",\\n \\\"errors\\\",\\n \\\"version\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"定义类型、范围、前置和后置条件\\\",\\n \\\"列错误、超时、幂等和资源约束\\\",\\n \\\"标记版本关系与演进策略\\\",\\n \\\"用正常、边界和错误输入检查\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"interface_contract_known\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成可验证的组件交互契约和版本边界。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"接口定义、前后条件、错误矩阵、版本关系和反例。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"隐式错误语义或输出未定义。\\\",\\n \\\"契约与实现/绑定漂移。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留显式适配并标记待更新契约。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"4eb0fa194f53316dc9980b266c7c0445f07306c1fa7c27047353d5e55ed20801\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.computer-science.interface-contract；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/computer-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"a82461bb418bf006ac37285612120a2e0595adf95b8d8d1a62cc918b0fcf695f\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"为组件输入、输出、错误、时序和资源约束建立显式契约。\",\n \"problem\": \"调用者和被调用者各自承诺什么？\",\n \"mechanism\": \"明确组件交互承诺，并用正常、边界和错误输入检验。\",\n \"conditions\": [\n \"多个组件通过接口交换数据或控制。\",\n \"接口边界和调用场景可识别。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"同一局部表达式且没有独立边界。\",\n \"Schema相同不证明语义兼容；源文适配建议不成为自动增设兼容壳的要求。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：接口定义、前后条件、错误矩阵、版本关系和反例。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.computer-science.interface-contract\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-impact-analysis-3389d2886d\",\n \"name\": \"影响分析\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.impact-analysis\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.impact-analysis\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Impact Analysis\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"影响分析\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"影响分析：修改代码前预测 blast radius。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"修改 X 会影响什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"识别变更 → 遍历依赖图 → 标记受影响表面 → 确定验证范围\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"修改代码前预测 blast radius。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:swebok\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_state\\\",\\n \\\"goal\\\",\\n \\\"constraints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"识别变更\\\",\\n \\\"遍历依赖图\\\",\\n \\\"标记受影响表面\\\",\\n \\\"确定验证范围\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"修改代码前预测 blast radius。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"79a31a4df6a5828cf504a7fed7a414ecadcd2f652b1dfaba3c5452e96458166b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.impact-analysis；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/8\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"影响分析：修改代码前预测 blast radius。\",\n \"problem\": \"修改 X 会影响什么？\",\n \"mechanism\": \"以具体变更为起点定位受影响面，再安排验证。\",\n \"conditions\": [\n \"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\",\n \"变更触及公共接口、共享状态或多模块依赖。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"依赖图完全未知且没有可观察调用或数据流证据。\",\n \"初评是该源条目的意见，不表示应创建第二个相近功法身份。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.impact-analysis\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-risk-based-testing-0b7b3e08b5\",\n \"name\": \"风险驱动测试\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.risk-based-testing\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.risk-based-testing\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Risk Based Testing\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"风险驱动测试\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"按风险、影响和不确定性安排测试深度与顺序。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪些失败最值得先被发现？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"识别风险 → 排序影响/可能性 → 选择测试 → 根据结果调整覆盖\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"把有限验证预算优先投向高风险路径。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"验证预算有限且系统存在不同严重度的失败路径。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"所有路径风险和代价相同且已有穷尽证明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:iso-29119\\\",\\n \\\"ref:nist-tevv\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"风险项、质量目标和测试资源已声明。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"列出故障模式、影响、可能性和可检测性\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"按风险排序并选择对应测试深度\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行高风险测试并记录覆盖缺口\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"依据新证据重排风险和测试计划\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"高风险项获得足够证据或无法在预算内降低风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"测试预算与风险优先级一致。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"风险登记、测试选择理由、结果、覆盖和剩余风险。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"只按代码行数分配测试。\\\",\\n \\\"高影响低概率路径被忽略。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"48360c0051f46187c29dde8eac5a9734d7949effaa6118d50facafee0ec55510\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.risk-based-testing；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/12\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"按风险、影响和不确定性安排测试深度与顺序。\",\n \"problem\": \"哪些失败最值得先被发现？\",\n \"mechanism\": \"把有限测试预算优先用于重要失败路径，保留覆盖缺口与剩余风险。\",\n \"conditions\": [\n \"验证预算有限且系统存在不同严重度的失败路径。\",\n \"风险项、质量目标和测试资源已声明。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"所有路径风险和代价相同且已有穷尽证明。\",\n \"预算与优先级一致不等于风险已降低或正确性已证明。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：风险登记、测试选择理由、结果、覆盖和剩余风险。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.risk-based-testing\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-architecture-tradeoff-e9c00cf404\",\n \"name\": \"架构权衡\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.architecture-tradeoff\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.architecture-tradeoff\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Architecture Trade-off\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"架构权衡\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"架构权衡：不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"一个设计改善 A 时牺牲了什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"列质量属性 → 写场景 → 比较候选 → 记录 trade-off\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"候选不满足基本正确性或安全底线。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:swebok\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"problem_state\\\",\\n \\\"goal\\\",\\n \\\"constraints\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"列质量属性\\\",\\n \\\"写场景\\\",\\n \\\"比较候选\\\",\\n \\\"记录 trade-off\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"候选不满足基本正确性或安全底线。\\\",\\n \\\"过程产物不足以支持声明的效果。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"保留输入与已验证事实，返回 inconclusive、not_applicable 或 failed，并交由 Harness 重新选择方法。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f503abf941d99fdce004d5fdb5317589f96f12f7dcf3656ad35558b531d0b482\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.architecture-tradeoff；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/2\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"架构权衡：不回答哪个好，而回答 latency、cost、reliability 等具体取舍。\",\n \"problem\": \"一个设计改善 A 时牺牲了什么？\",\n \"mechanism\": \"在满足底线的候选架构间比较延迟、成本与可靠性等冲突属性。\",\n \"conditions\": [\n \"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\",\n \"存在两个以上可行架构且质量属性冲突。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"候选不满足基本正确性或安全底线。\",\n \"多指标不能暗中平均；本条不提供普遍最佳架构。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.architecture-tradeoff\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-incremental-development-785e8a3351\",\n \"name\": \"增量开发\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.incremental-development\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.incremental-development\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Incremental Development\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"增量开发\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"增量开发：禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"能否用小步降低一次性风险？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"选择最小纵向切片 → 实现 → 测试 → 集成 → 重复\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"变更可被拆成独立验证的小切片。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-cross-domain-map\\\",\\n \\\"ref:swebok\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"变更可被拆成独立验证的小切片。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择最小纵向切片\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"实现\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"测试\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"集成\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重复\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"成功条件已由 Verifier 依据证据确认。\\\",\\n \\\"前置条件失效、预算耗尽或 Harness policy 阻止继续。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\\\",\\n \\\"步骤之间的数据、控制或验证依赖未满足。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"ddc1352b3474b0a55833494d372b72a858db75dea26b0a456b114ea367ae498f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.incremental-development；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"增量开发：禁止一次生成大型改造，每步都形成可回滚证据。\",\n \"problem\": \"能否用小步降低一次性风险？\",\n \"mechanism\": \"缩小一次变更范围，让每个切片有运行、验证与回滚依据。\",\n \"conditions\": [\n \"变更可被拆成独立验证的小切片。\",\n \"变更可被拆成独立验证的小切片。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"拆分会留下不可运行中间态或破坏不可分割迁移。\",\n \"原文实现→测试只是保存的源顺序，不覆盖本项目测试先行要求；切片小不等于可以删关键验证。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：需求与测试追踪、决策记录、变更集、评审结果、版本和运行观测。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.incremental-development\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-incident-postmortem-9b9e94d53d\",\n \"name\": \"事故复盘\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.software-engineering.incident-postmortem\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"software-engineering.incident-postmortem\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Incident Postmortem\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"事故复盘\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"software-engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"用时间线、因果链和行动项把事故转成可验证的系统改进。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"为什么系统允许这次故障发生并扩大？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"保全证据 → 建时间线 → 分离触发/根因/放大器 → 制定行动 → 验证关闭\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"避免把事故归咎个人，推动可追踪的工程修复。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"发生生产、验证或协作事故且有可保全证据。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"只有无证据的主观猜测，无法形成因果链。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:swebok\\\",\\n \\\"ref:nist-tevv\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"日志、版本、变更和影响范围可被保全。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"冻结并校验时间线、输入、变更和影响证据\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"区分触发条件、根因、检测缺口和放大器\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"提出带负责人、期限和验证方式的行动项\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"重放或检查证据确认行动已降低复发风险\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"因果链和行动验证闭环完成。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"复盘产出可验证、可追踪、非指责的改进。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"事件时间线、影响、根因证据、行动项和关闭证明。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"用结果倒推唯一根因。\\\",\\n \\\"行动项没有负责人或验收。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f3b19a6782307c30dab202deebd586ba364b8164fa911c93f003d23ef3937ad9\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.software-engineering.incident-postmortem；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/software-engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"801ea4ccd24ddcfff6f1d0115c3c41184390690046f929df21657cd20ef216b1\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/14\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"用时间线、因果链和行动项把事故转成可验证的系统改进。\",\n \"problem\": \"为什么系统允许这次故障发生并扩大？\",\n \"mechanism\": \"从真实事故证据建立触发、根因、检测缺口和放大器，再形成可验收行动。\",\n \"conditions\": [\n \"发生生产、验证或协作事故且有可保全证据。\",\n \"日志、版本、变更和影响范围可被保全。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只有无证据的主观猜测，无法形成因果链。\",\n \"行动项关闭与复发率下降分开验收；不能从结果倒推出唯一根因。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：事件时间线、影响、根因证据、行动项和关闭证明。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.software-engineering.incident-postmortem\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-pre-registration-cb2565324f\",\n \"name\": \"预注册\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.pre-registration\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.pre-registration\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Pre-registration\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"预注册\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在观察结果前冻结问题、假设、主要终点、分析和停止规则，区分确认性与探索性结果。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"哪些决定是在看结果前做的？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"记录假设/设计/分析/停止 → 生成时间戳只读版本 → 执行 → 对照注册并披露偏离\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"降低 p-hacking、目标漂移和事后故事化。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"结果会影响科学结论、模型晋升或资源决策。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"纯探索草稿且明确不作确认性声明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"问题、设计、主要结果和版本保存方式已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"写出假设、终点、协变量和排除规则\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"冻结分析、样本量、停止条件和偏离处理\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"在观察结果前保存带时间戳版本\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"执行后逐项对照注册并披露探索性偏离\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"注册版本可读且偏离记录完整。\\\",\\n \\\"无法冻结关键决策时改标探索性。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"确认性决策与事后探索被清晰区分。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"预注册版本、时间戳、分析计划、偏离日志和最终报告。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"注册不完整或可被事后覆盖。\\\",\\n \\\"把探索性结果包装成预先假设。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"8e006d1674d8f12982f5c5f84ca0c96a29721ef2afc775666c4b95933b38f754\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.pre-registration；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在观察结果前冻结问题、假设、主要终点、分析和停止规则，区分确认性与探索性结果。\",\n \"problem\": \"哪些决定是在看结果前做的？\",\n \"mechanism\": \"留下不能事后改写的计划版本，区分预设判断与探索发现。\",\n \"conditions\": [\n \"结果会影响科学结论、模型晋升或资源决策。\",\n \"问题、设计、主要结果和版本保存方式已定义。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"纯探索草稿且明确不作确认性声明。\",\n \"单个文件时间戳不自动证明观察先后；需可信版本与执行时间线。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：预注册版本、时间戳、分析计划、偏离日志和最终报告。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.pre-registration\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-replication-study-9dcfbe8bfe\",\n \"name\": \"重复研究\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.replication-study\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.replication-study\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Replication Study\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"重复研究\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在独立执行者、样本或环境中重复关键方法，比较效应、误差和边界。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个结果换人、换数据、换环境还成立吗？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"锁定原主张和协议 → 选择独立复制条件 → 预先固定分析 → 执行 → 比较差异并解释\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"为算子晋升和 Harness 互操作提供跨条件证据。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"结论需要被独立验证或作为高影响决策依据。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"只是一次性探索且没有可复用声明。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"原研究的输入、方法、结果和关键主张可获得。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"instruction\\\": \\\"锁定要复制的主张、主要终点和容忍差异\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"选择独立数据、执行者、环境或实现\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"预先固定分析、排除和停止规则\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"比较效应、区间、失败模式和边界\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"得到一致、部分一致或不可复制的证据解释。\\\",\\n \\\"关键方法不可获得或复制预算耗尽。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"独立复制结果及差异原因被清楚报告。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"原主张、复制协议、独立输入、分析计划、结果和差异归因。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"只复制表面输出而未复制关键条件。\\\",\\n \\\"事后调参以追求一致。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"82c36be1824cfd5f3c9305be3219da3d1d58822f1ff7cc0d1d3bb5034d4bf7dd\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.replication-study；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/5\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在独立执行者、样本或环境中重复关键方法，比较效应、误差和边界。\",\n \"problem\": \"这个结果换人、换数据、换环境还成立吗？\",\n \"mechanism\": \"换有意义的执行者、数据、环境或实现，对照效应、误差与失败边界。\",\n \"conditions\": [\n \"结论需要被独立验证或作为高影响决策依据。\",\n \"原研究的输入、方法、结果和关键主张可获得。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"只是一次性探索且没有可复用声明。\",\n \"本轮没有执行重复研究，也没有独立执行者回执。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：原主张、复制协议、独立输入、分析计划、结果和差异归因。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.replication-study\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-proxy-target-alignment-audit-2ab9f2a80d\",\n \"name\": \"代理指标—真实目标对齐审计\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.proxy-target-alignment-audit\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"0.1.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.proxy-target-alignment-audit\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Proxy target alignment audit\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"代理指标—真实目标对齐审计\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"对照真实目标与代理指标、模型或规范，寻找代理改善而目标不改善或受损的反例，限定代理的可用范围。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个指标变好，是否真的意味着我们想要的结果变好？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"区分目标/代理/契约 → 审查桥接关系 → 寻找失配见证 → 分开记录指标与目标达标\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"古文索引：郑人买履、削足适履。审查测试通过率、活动量、模型评分等能否支持具体目标；不能通过删契约或弱化断言制造表面一致。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"决策依赖代理指标、评分、模型或文档，且真实目标及其观察边界可明确。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"没有明确目标，无法确定代理究竟代表什么。\\\",\\n \\\"只能重复观察同一代理而无法提供任何独立目标证据；此时只能登记待验证假设。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-classical-prompt-export-20261002\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"真实目标、代理定义、使用场景和不可违反契约已声明。\\\",\\n \\\"有目标观测或可定位反例；缺少时必须保留 inconclusive，不伪造真值。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"target_definition\\\",\\n \\\"proxy_definition\\\",\\n \\\"binding_contracts\\\",\\n \\\"target_observations\\\",\\n \\\"proxy_observations\\\",\\n \\\"bridge_assumptions\\\",\\n \\\"scope\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"区分需要实现的目标、帮助测量的代理和必须遵守的权限/数据/用户契约；不将契约降格为可随意修改的指标。\\\",\\n \\\"展开代理与目标之间的桥接假设及支持证据，标记样本、时间和环境范围。\\\",\\n \\\"对照同一范围内的代理变化与目标观测，寻找代理达标但目标失败、无改善或不可观测的情况。\\\",\\n \\\"将失配区分为代理无效、测量错误、实现违约或证据不足，保留不能区分的分支。\\\",\\n \\\"分开记录指标判据与目标判据，给出修订代理/补测/修实现的建议及复核边界，不执行这些修改。\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"knowledge_state\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成代理—目标关系、失配反例、有效范围与待验证项；代理通过不再被当作真实目标通过的充分证据。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"独立目标定义、代理协议和不可违反契约。\\\",\\n \\\"代理/目标对照、桥接假设、失配见证、测量条件和归因边界。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"用被审计的同一代理产生目标真值，形成自证。\\\",\\n \\\"运行行为违约时反而删去契约、测试或安全边界。\\\",\\n \\\"仅凭相关性证明干预后的代理仍有效。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"补充独立目标观测或收缩适用范围；冲突未能归因时保持分支并返回 inconclusive。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"verification-falsification\\\",\\n \\\"classical_tools\\\": [\\n \\\"郑人买履\\\",\\n \\\"削足适履\\\"\\n ],\\n \\\"source_messages\\\": [\\n 6,\\n 10\\n ],\\n \\\"external_theory_verified\\\": false,\\n \\\"evaluation_status\\\": \\\"not-run\\\"\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"f8eb19ae8594f6f3880aada9da6ab4897572d739b5d776a16b6bb8af2416a295\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.proxy-target-alignment-audit；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/8\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"对照真实目标与代理指标、模型或规范，寻找代理改善而目标不改善或受损的反例，限定代理的可用范围。\",\n \"problem\": \"这个指标变好，是否真的意味着我们想要的结果变好？\",\n \"mechanism\": \"用独立目标观测核对指标变化，保留代理改善但目标失败的反例。\",\n \"conditions\": [\n \"决策依赖代理指标、评分、模型或文档，且真实目标及其观察边界可明确。\",\n \"真实目标、代理定义、使用场景和不可违反契约已声明。\",\n \"有目标观测或可定位反例；缺少时必须保留 inconclusive，不伪造真值。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"没有明确目标，无法确定代理究竟代表什么。\",\n \"只能重复观察同一代理而无法提供任何独立目标证据；此时只能登记待验证假设。\",\n \"源版本0.1.0且evaluation_status=not-run；古文标题与例子不证明实测效果。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：独立目标定义、代理协议和不可违反契约。；代理/目标对照、桥接假设、失配见证、测量条件和归因边界。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.proxy-target-alignment-audit\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-source-criticism-9487568d77\",\n \"name\": \"来源批判\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.research.source-criticism\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"research.source-criticism\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Source Criticism\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"来源批判\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"research\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"检查来源的出处、方法、版本、适用范围、利益冲突和可重复性，再决定证据权重。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"这个来源为什么值得相信，边界在哪里？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"核对来源身份/版本 → 追到原始证据 → 审查方法和样本 → 检查适用范围/冲突 → 标注权重\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"阻止模型把权威外观、引用数量或摘要当成证据质量。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"来源质量、版本或适用范围会改变结论。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"事实来自可验证的稳定机器接口且无需解释。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:national-academies-reproducibility\\\",\\n \\\"ref:nih-rigor-reproducibility\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"来源可定位且存在待支持的具体主张。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"source\\\",\\n \\\"claim\\\",\\n \\\"version\\\",\\n \\\"method\\\",\\n \\\"scope\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"核对发布者、日期、版本和原始链接\\\",\\n \\\"追溯主张所依赖的原始数据/方法\\\",\\n \\\"审查样本、设计、统计和局限\\\",\\n \\\"标注适用范围、冲突和证据权重\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"source_quality_assessed\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带适用范围和限制的来源质量记录。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"failed\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"原始来源、版本、方法、样本/数据、局限、冲突和权重理由。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"二手摘要替代原始证据。\\\",\\n \\\"把权威机构身份当作具体主张的充分证明。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"寻找原始数据或保留多来源并降低结论置信度。\\\"\\n ]\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"5ed577c3dee54109494ef65e51543e425f6fbe59ce159d7913f900966d6f9004\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.research.source-criticism；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/research.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"50b785cfb1a9cd659b060aad16a3db7a45041a02087472c2b08b9239fd9843f5\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/4\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"检查来源的出处、方法、版本、适用范围、利益冲突和可重复性，再决定证据权重。\",\n \"problem\": \"这个来源为什么值得相信，边界在哪里？\",\n \"mechanism\": \"将具体主张绑定原始来源、方法与适用域，再判断支持力度。\",\n \"conditions\": [\n \"来源质量、版本或适用范围会改变结论。\",\n \"来源可定位且存在待支持的具体主张。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"事实来自可验证的稳定机器接口且无需解释。\",\n \"本轮仅核对包内引用键存在，未核验外部原典；稳定机器接口也不是无条件可信。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：原始来源、版本、方法、样本/数据、局限、冲突和权重理由。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.research.source-criticism\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-decision-science-value-of-information-61714fb11c\",\n \"name\": \"信息价值\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.decision-science.value-of-information\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"decision-science.value-of-information\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Value of Information\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"信息价值\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"decision-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"估计获得额外信息能减少多少决策损失，再决定是否值得检索、测量或实验。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"先获取哪条信息，才可能改变当前决定？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"定义当前最优行动 → 识别未知参数 → 计算完美/不完美信息上界 → 扣除获取成本 → 排序信息请求\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"让 Agent 先问最可能改变决策的问题，降低无目的检索和 token 消耗。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"信息获取有成本，且不确定性可能改变行动。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"无可选行动或信息不会影响决策。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:mit-value-information\\\",\\n \\\"ref:stanford-koller-decision\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"当前选项、未知参数、损失和信息来源可描述。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"current_decision\\\",\\n \\\"uncertain_parameters\\\",\\n \\\"loss_function\\\",\\n \\\"information_actions\\\",\\n \\\"information_cost\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算当前信息下的最佳行动和期望损失\\\",\\n \\\"估计完美信息或候选信息带来的损失下降\\\",\\n \\\"扣除时间、金钱、隐私和风险成本\\\",\\n \\\"优先执行净信息价值为正且可验证的请求\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"information_priority_ranked\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成带成本的检索/测量优先级。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"not_applicable\\\",\\n \\\"budget_exhausted\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"决策基线、未知参数、信息价值计算、成本和敏感性。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把理论完美信息当可获得信息。\\\",\\n \\\"信息带来新风险但未计入。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"改用不完美信息模型、设置成本上限或停止获取。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"search\\\",\\n \\\"verification-falsification\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"ce2467ed012c3a654451acc1da47acdd48f9c463f474cf96ad3863eaca3bb2cb\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.decision-science.value-of-information；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/decision-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"89ddd8d4eeb4641787817e756844012c73c4a607d34e793e8137fffc466ebb5b\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/3\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"估计获得额外信息能减少多少决策损失，再决定是否值得检索、测量或实验。\",\n \"problem\": \"先获取哪条信息，才可能改变当前决定？\",\n \"mechanism\": \"只优先获取可能改变选择且净收益为正的信息。\",\n \"conditions\": [\n \"信息获取有成本，且不确定性可能改变行动。\",\n \"当前选项、未知参数、损失和信息来源可描述。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"无可选行动或信息不会影响决策。\",\n \"完美信息价值是模型上界，不代表现实可获得；缺概率或损失资料不能伪造数字。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：决策基线、未知参数、信息价值计算、成本和敏感性。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.decision-science.value-of-information\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-decision-science-regret-robustness-a15aa93cbd\",\n \"name\": \"后悔与鲁棒决策\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.decision-science.regret-robustness\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"1.0.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"OperatorSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"source\\\",\\n \\\"source_key\\\": \\\"decision-science.regret-robustness\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Regret and Robustness\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"后悔与鲁棒决策\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"decision-science\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在概率不可信或未来状态变化时，比较最坏后悔、阈值安全和方案对假设的敏感性。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"如果我们错估未来，哪个方案仍不至于太糟？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"列状态和损失矩阵 → 计算后悔/最坏损失 → 扰动概率和参数 → 选择可接受的鲁棒方案\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"在模型不稳、概率未知或结果不可逆时限制脆弱的最优解。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"概率、偏好或模型存在显著不确定性，且失败代价不对称。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"状态和概率已经可靠且错误代价对称。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:stanford-koller-decision\\\",\\n \\\"ref:informs-sensitivity\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"medium\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"行动、状态、损失和可接受风险阈值已定义。\\\"\\n ],\\n \\\"inputs\\\": [\\n \\\"actions\\\",\\n \\\"states\\\",\\n \\\"loss_matrix\\\",\\n \\\"probability_ranges\\\",\\n \\\"safety_thresholds\\\"\\n ],\\n \\\"procedure\\\": [\\n \\\"计算每个状态下的损失和后悔\\\",\\n \\\"扫描概率/参数范围和相关性\\\",\\n \\\"标记违反安全阈值的行动\\\",\\n \\\"选择最坏表现可接受且证据足够的方案\\\"\\n ],\\n \\\"effect\\\": {\\n \\\"state\\\": \\\"robust_choice_profiled\\\",\\n \\\"statement\\\": \\\"形成对未来不确定性有韧性的选择建议。\\\"\\n },\\n \\\"outcomes\\\": [\\n \\\"succeeded\\\",\\n \\\"inconclusive\\\",\\n \\\"failed\\\",\\n \\\"not_applicable\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"损失矩阵、后悔定义、参数范围、阈值和鲁棒性曲线。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"把最坏情形无限放大导致不行动。\\\",\\n \\\"只扫单个参数而忽略交互。\\\"\\n ],\\n \\\"recovery\\\": [\\n \\\"使用分层风险、情景集或保留多个候选方案。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"verification-falsification\\\",\\n \\\"secondary_classes\\\": [\\n \\\"control-metacognition\\\",\\n \\\"search\\\"\\n ]\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"188775d682dc48a433f53a31f3db6dc2a81d46ff9449de2d0babebe017bde553\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.decision-science.regret-robustness；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/decision-science.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"89ddd8d4eeb4641787817e756844012c73c4a607d34e793e8137fffc466ebb5b\\\", \\\"json_pointer\\\": 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\"gongfa-candidate-solve24-psoa-engineering-failure-premortem-5b30c384e8\",\n \"name\": \"失败预演\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"{\\n \\\"id\\\": \\\"psoa.engineering.failure-premortem\\\",\\n \\\"version\\\": \\\"0.1.0\\\",\\n \\\"kind\\\": \\\"MethodSpec\\\",\\n \\\"origin\\\": \\\"derived\\\",\\n \\\"name\\\": \\\"Failure premortem\\\",\\n \\\"name_zh\\\": \\\"失败预演\\\",\\n \\\"domain\\\": \\\"engineering\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"experimental\\\",\\n \\\"summary\\\": \\\"在执行前假设方案于约定窗口失败，倒推可检验的失败机制，并组合风险测试计划、领先信号、预防与恢复缺口。\\\",\\n \\\"core_question\\\": \\\"假设方案最终失败，哪些路径最可能导致失败，我们现在需要验证和准备什么？\\\",\\n \\\"operation\\\": \\\"冻结目标/失败判据 → 假设未来失败 → 反向展开机制 → 排序验证需求 → 预防与恢复准备\\\",\\n \\\"agent_use\\\": \\\"古文索引：凡事豫则立，不豫则废。用于上线、迁移或高返工成本决策之前生成失败假设及验证计划；不把预演当已发生事故或发布批准。\\\",\\n \\\"applicability\\\": {\\n \\\"when\\\": [\\n \\\"已有方案、可观察失败判据、执行时间范围和有限风险验证预算。\\\"\\n ],\\n \\\"not_when\\\": [\\n \\\"问题仍没有方案或无法定义何为失败。\\\",\\n \\\"需要调查已发生事故的真实原因，此时应使用事故复盘和证据诊断。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"source_refs\\\": [\\n \\\"ref:user-classical-prompt-export-20261002\\\"\\n ],\\n \\\"governance\\\": {\\n \\\"risk_level\\\": \\\"low\\\",\\n \\\"permission_decision\\\": \\\"harness_policy\\\",\\n \\\"outcome_decision\\\": \\\"verifier\\\",\\n \\\"sensitive_values\\\": \\\"reference_only\\\"\\n },\\n \\\"semantics\\\": {\\n \\\"preconditions\\\": [\\n \\\"方案、依赖、成功/失败判据、时间窗口和风险预算可读。\\\",\\n \\\"所引用条目已装载；任务已定框时直接复用该定框结果，不重复追问。\\\",\\n \\\"预演产生假设与计划；模型、工具、故障注入和部署权限仍由宿主裁决。\\\"\\n ],\\n \\\"steps\\\": [\\n {\\n \\\"order\\\": 1,\\n \\\"use\\\": \\\"psoa.problem-solving-methodology.task-framing\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 2,\\n \\\"instruction\\\": \\\"在查看最终结果之前冻结方案版本、失败判据、时间窗口与预算；以未来失败为条件，明确这是预演假设而非已发生事实。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 3,\\n \\\"instruction\\\": \\\"从失败结果反推依赖、状态、接口与人的行为路径，优先考虑并发、异常和跨边界组合；为每条因果连接注明依据与未知。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 4,\\n \\\"instruction\\\": \\\"参考 psoa.software-engineering.risk-based-testing 的风险排序部分，比较故障影响、可能性与可检测性，形成测试优先级和证据请求；不调用其完整执行方法，实际测试由宿主另行授权。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 5,\\n \\\"instruction\\\": \\\"把高影响路径联系到最早可观察信号、可控预防措施、异常处置与恢复依据；记录责任 owner 和尚未验证的恢复缺口。只形成验证请求，未经 Harness 授权不执行测试或故障注入。\\\"\\n },\\n {\\n \\\"order\\\": 6,\\n \\\"instruction\\\": \\\"汇总因预演而改变的方案、需要保留的风险及下一步证据请求；由外部 Verifier 判断准备是否足够，不用清单勾选、自述或预演数量替代接纳。\\\"\\n }\\n ],\\n \\\"stop_conditions\\\": [\\n \\\"关键失败路径和对应验证请求已记录，或没有信息增益、预算耗尽。\\\",\\n \\\"前提缺失、不能安全验证或涉及未授权副作用时停止并保留开放风险。\\\"\\n ],\\n \\\"success_conditions\\\": [\\n \\\"失败假设、路径依据、预警、预防/恢复计划、责任 owner 与证据缺口能追溯到冻结方案和失败判据。\\\"\\n ],\\n \\\"evidence_required\\\": [\\n \\\"方案版本、失败判据、时间窗口和风险预算。\\\",\\n \\\"假设失败路径、连接依据、验证计划、预警信号、恢复依据与开放问题。\\\"\\n ],\\n \\\"failure_modes\\\": [\\n \\\"想象的故事被写成实际事故证据或精确概率。\\\",\\n \\\"只列最容易发生的单点失败，遗漏并发及跨边界影响。\\\",\\n \\\"清单完整被当成恢复能力已验证或发布已批准。\\\"\\n ]\\n },\\n \\\"extensions\\\": {\\n \\\"vibe-harness-cn\\\": {\\n \\\"functional_class\\\": \\\"diagnosis-revision\\\",\\n \\\"classical_tools\\\": [\\n \\\"凡事豫则立，不豫则废\\\"\\n ],\\n \\\"source_messages\\\": [\\n 2,\\n 10\\n ],\\n \\\"composition_only\\\": true,\\n \\\"external_theory_verified\\\": false,\\n \\\"evaluation_status\\\": \\\"not-run\\\"\\n }\\n }\\n}\",\n \"text_sha256\": \"3fd233f65745306d6ab50e0d6cf8bfd5b9fdeeb7e1f837750855af3f3eec51fe\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"按用户指令将冻结候选快照中该完整记录登记；未改写原文、候选身份、既有意见或来源选择。 候选ID=psoa.engineering.failure-premortem；原声明上游=未提供；候选记录选择器={\\\"file\\\": \\\"references/packs/engineering.json\\\", \\\"file_sha256\\\": \\\"41d95f72c3fa28679268946c19bbb50afcb0f49166727bc4aa2434e7d1d4fb91\\\", \\\"json_pointer\\\": \\\"/entries/6\\\"}；冻结快照SHA-256=6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5；快照声明的独立语义批准、来源书目/许可核验均为false，正式评级数为0。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在执行前假设方案于约定窗口失败，倒推可检验的失败机制，并组合风险测试计划、领先信号、预防与恢复缺口。\",\n \"problem\": \"假设方案最终失败，哪些路径最可能导致失败，我们现在需要验证和准备什么？\",\n \"mechanism\": \"从冻结方案的失败判据倒推可检验路径，留下证据请求与开放风险。\",\n \"conditions\": [\n \"已有方案、可观察失败判据、执行时间范围和有限风险验证预算。\",\n \"方案、依赖、成功/失败判据、时间窗口和风险预算可读。\",\n \"所引用条目已装载；任务已定框时直接复用该定框结果，不重复追问。\",\n \"预演产生假设与计划；模型、工具、故障注入和部署权限仍由宿主裁决。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"问题仍没有方案或无法定义何为失败。\",\n \"需要调查已发生事故的真实原因，此时应使用事故复盘和证据诊断。\",\n \"来源版本0.1.0、composition_only且evaluation_status=not-run；不调用其完整风险测试方法，不执行故障注入或部署。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [],\n \"questions\": [\n \"候选分析列出的待补证据（不是已验证结果）：方案版本、失败判据、时间窗口和风险预算。；假设失败路径、连接依据、验证计划、预警信号、恢复依据与开放问题。\"\n ],\n \"missing_fields\": [\n \"expected_outcomes\"\n ]\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"source-classified-candidates-20261007\",\n \"heading_id\": \"solve24:psoa.engineering.failure-premortem\",\n \"selection\": \"candidate-record\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-input-state-transform-output-cross-domain\",\n \"name\": \"输入—状态—变换—输出跨领域框架\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"本框架以输入、状态、变换、输出四种功能角色描述一个有明确边界的问题、系统或过程。输入是进入分析单元的数据、事件、要求或依赖；状态是与该单元相关且在分析中保留或更新的信息；变换是读取输入或状态、执行规则或动作并可能改变状态、产生副作用或中间结果的过程；输出是可观察的结果、决策、产物或外部影响。\\n\\n使用时先定分析边界，再分别标出输入来源、相关状态、变换规则及输出证据，并说明它们之间真实存在的数据、控制或时间关系。只有在边界与关系确实相接时，才把一个单元的输出连到下一个单元的输入；整体可包含反馈、循环、并发或外部扰动，不预设为单向线性流水线。信息未知或不可观察时应明确标记，不以空白推断。\\n\\n四类描述的是功能角色，不保证互斥、穷尽或一一对应；同一对象可兼任不同角色。该框架不假设变换是纯函数或确定过程，也不单独解决状态所有权、事务一致性、并发、时序、因果关系、权限或正确性；这些性质须按具体领域另行建模和验证。\\n\\n本框架与“状态分类工具”身份不同：后者把演化对象归入始态、暂态、终态并推演状态转移；本框架关注输入、相关状态、变换与输出的功能边界及连接关系，不替代或扩展该状态分类方法。它提供描述与分析视角，不是必经流程，也不单独证明跨领域迁移效果。\",\n \"text_sha256\": \"f49f2b10ddc371d7236fa7f3204cd47c7cff0a7edb82ac6566580f7d63a9cd6f\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"只取本项目新整理的独立章节，记录用户提出的跨领域统一框架方向；不把编辑定义伪装成外部原文，不借状态分类工具或既有输入输出条目扩展其冻结来源。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"以输入、相关状态、变换和输出四种功能角色描述有界分析单元，并显式记录它们之间真实存在的依赖关系。\",\n \"problem\": \"跨领域描述常使用不同术语，输入来源、持续状态、改变状态的操作和可观察输出容易混在一起，难以比较边界与依赖。\",\n \"mechanism\": \"先限定分析单元和边界，再识别输入、相关状态、变换、输出及其数据/控制/时间关系；只有关系真实相接时才连接输出与下游输入，并把未知部分标为待核。\",\n \"conditions\": [\n \"分析单元边界可以表达；关键输入、相关状态、变换或输出可观察，或能明确标为待核。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"四类是功能角色，不保证互斥、穷尽或一一对应；同一对象可兼任多类。\",\n \"不预设变换为纯函数或确定过程，也不单独解决状态所有权、事务、并发、时序、因果、权限或正确性。\",\n \"与状态分类工具的始态/暂态/终态分类不同；本框架关注功能角色和连接关系，不替代或扩展该工具。\",\n \"框架描述结构，不是必经流水线，也不构成跨领域效果已验证的证据。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"得到一份标明边界、四类角色、真实依赖和待核项的结构化描述，供后续选择领域方法及设定验证。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"分析单元边界在哪里，外部输入从何而来？\",\n \"哪些状态与当前判断有关，谁负责维护或观测？\",\n \"变换读取或改变什么，是否带有副作用或时间依赖？\",\n \"输出如何观察或验收，是否确实成为下游输入？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-cross-domain-framework-20261024\",\n \"heading_id\": \"cross-domain-input-state-transform-output\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-experience-pattern-transfer-feedback\",\n \"name\": \"经验规律迁移与反馈校正\",\n \"aliases\": [],\n \"content_version\": \"r1\",\n \"predecessor_version\": null,\n \"entry_status\": \"registered\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"content\": {\n \"original_text\": \"本方法用于在完成一个具体任务时，借鉴并检验过往经验。它把经验视为带适用条件的候选规律，而不是可直接照抄的通用配方。先明确当前任务的目标、验收标准、约束、可用资源与风险范围。\\n\\n1. **明确任务**：写清当前目标、成功/失败判定、不可违反的约束、可用资源与执行权限；区分已知事实、假设和待核信息。\\n2. **检索经验**：找出与任务相关的既往案例，包括成功、失败和结果不明的经历；记录可观察事实、当时情境及解释，不把主观印象当作事实。\\n3. **比较情境**：对照新旧案例的对象、目标、机制、环境、约束、资源和风险；标出真正相似之处、重要差异及未知条件。名称相似不等于条件相同。\\n4. **形成候选规律**：从可比较案例提出一条有明确适用条件的候选规律，说明预期结果、可能的反例或停止条件；无法支持的部分保留为未知。\\n5. **调整并执行**：只迁移与当前情境相符的部分，依据差异调整方案；在权限、安全、隐私和风险边界内执行，并记录可观察结果及偏差。若验证代价或风险不合适，不为试验而试验。\\n6. **反馈校正**：把实际结果与事先写明的预期及验收标准比较；考虑环境变化、选择偏差和其他可能解释，再保留、收窄、修正或拒绝候选规律。证据不足时维持待核，不把单次结果当作普遍规律或因果证明。\\n\\n本方法服务于单项任务中的经验迁移与判断校正；不要求训练模型、修改系统或建立长期记忆。它不保证性能提升或最优解。只有经验来源可信、关键情境差异可判断、结果可观察且执行安全合规时，迁移结论才有明确边界；否则应说明未知并选择合适的其他方法。\",\n \"text_sha256\": \"353b62ccd0f8957ca8a231d875576f2c01829db06c028c5fae17e6d7cdf5a64b\",\n \"claim_status\": \"source_statement\",\n \"selection_note\": \"本正文是AI编者依据本轮对话中用户提出的通用、单项任务、情境比较、调整执行及结果反馈需求所作的编辑性整理；不是用户逐字原文，也不是外部来源摘录。\",\n \"profile\": {\n \"provenance\": \"editorial_summary\",\n \"summary\": \"在单项任务中把过往经历视作有条件的候选规律，比较新旧情境，适配方案并依结果修正判断。\",\n \"problem\": \"如何在当前任务中借鉴既往经验而不直接照搬，并依据情境差异调整方案，再用实际结果校正适用判断。\",\n \"mechanism\": \"明确当前任务和验收标准，查找相关成功、失败或不明案例；对照目标、对象、机制、环境、约束、资源与风险，提出带适用条件、预期和反例条件的候选规律；据差异调整并执行，在安全和权限边界内观察结果，再按证据更新判断。\",\n \"conditions\": [\n \"当前任务目标、验收标准和关键约束可以说明。\",\n \"相关过往经验有可追溯的观察，且新旧情境中的关键相同点、差异或未知可辨认。\",\n \"调整与结果观察在权限、安全、隐私和风险边界内；关键结果可观察，或能明确标为待核。\"\n ],\n \"limitations\": [\n \"既往案例可能有选择偏差、记忆误差或不完整解释；案例相似不自动意味着机制相同。\",\n \"单次任务结果可能受环境变化和混杂因素影响，不单独证明因果、跨情境普遍性或方法效果。\",\n \"高风险、不可逆或无法安全验证时，不应为试验而执行；不保证性能提升或最优解。\"\n ],\n \"expected_outcomes\": [\n \"形成一份围绕当前任务的候选规律、适用条件、情境差异、调整方案、预期与观察结果记录，用于校正本任务中的判断；此为预期产物，不是已验证效果。\"\n ],\n \"questions\": [\n \"当前任务的目标、验收标准、硬约束和风险边界是什么？\",\n \"过往案例中哪些是可观察事实，哪些只是解释或未确定结果？\",\n \"新旧情境哪些关键条件相同、不同或未知？\",\n \"候选规律适用的条件、预期结果、反例和停止条件是什么？\",\n \"本次实际结果能支持哪一范围的判断，是否存在环境变化或其他解释？\"\n ],\n \"missing_fields\": []\n }\n },\n \"source_ref\": {\n \"source_id\": \"repo-experience-pattern-transfer-feedback-20261025\",\n \"heading_id\": \"experience-pattern-transfer-feedback\",\n \"selection\": \"markdown-section\",\n \"stop_before\": null\n }\n }\n ],\n \"assessments\": [],\n \"grade_proposals\": [\n {\n \"id\": \"gongfa-author-initial-20261007\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者人工初评；非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-07T07:47:52.872364Z\",\n \"application_context\": \"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"本批次是基于限定原文的人工内容判断与预计结果带，不是实验分数、实际效果评级或独立语义批准。\",\n \"类型不决定档位。按0.1.0的黄/玄/地/天方向预估限定任务效果、合理基线增益、困难/迁移表现和能力缺口；未借标题、字数、步骤数、名气、抽象性或形式化程度打分。\",\n \"初/中/高表示本阶预计结果带而非置信度、次数或等距倍率；区间尚未校准，不能跨任务、跨类型直接排名。\",\n \"confidence只是作者对前瞻判断的主观把握标签，不是准确率、概率或实测可靠性；所有效果条件都还需要受控验证。\",\n \"拼好码按2026-10-11用户指令修订为天阶高级暂定；组块理论关联仅作结构类比和机制假设，不构成效能证据；其余条目意见及未校准范围保持不变。\",\n \"每条falsifier指出可推翻或下调初评的条件，不是已经执行的实验或失败记录。内容版本变更不自动继承本批意见；正式评级仍另追加assessments。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-compositional-description\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"gongfa_id\": \"gongfa-first-principles\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e92e76bdb2c16e50f9303929b3383074564aaa4b4728859b3deba3750790e71a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-advanced\",\n \"task_family\": \"错误前提下的问题重构与方案重推\",\n \"classification_reason\": \"明确从前提列举、归类、验证、重推到小实验的施行路径。\",\n \"reason\": \"预计在需求含错误假设的困难或迁移任务中纠正问题定义并重建可行方案；不是通用最优解保证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若不能识别错误前提，重推方案违反事实或预算，或成熟基线已经同样处理这些前提，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-thought-experiment\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b71449ec04a516c2352599fcc0c4a514c6175731f5ea087b3245eade73e16ded\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"高成本试验前的方案边界检查\",\n \"classification_reason\": \"规定暂时放开现实限制、推演边界、恢复约束并落到实验，属于方法蓝图。\",\n \"reason\": \"预计能在真实试错前排除部分矛盾和边界缺陷；不能用设想替代现实验证或保证困难任务达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": 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\"预计能减少把推测当事实造成的排错偏航；没有独立观测时不保证找到原因。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若观察本身不可靠、假设被隐含带回，或区分后仍不能指导下一次判别，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dialectical-iteration\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3c2de763fc155c41569ab7f11acabe5bfeb9b0817a73ab1e494ad2cee1099d07\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"冲突方案的比较和小步综合\",\n \"classification_reason\": \"按正题、反例、综合方案和验证组织迭代，不是单纯关系解释。\",\n \"reason\": \"预计能改善单一方案的盲区与折衷表达；综合方案仍可能不满足硬约束。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若综合只是平均冲突而未解决约束，或无法用独立验证区分方案质量，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-falsification\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"411481762ecb2c3ec1537e56314e0d16f154c58484bc3514981842437dbf2937\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"假设和方案的反例验证\",\n \"classification_reason\": \"要求事先提出可推翻条件、设计反例并按结果修正假设。\",\n \"reason\": \"预计在错误高风险及迁移任务中更早淘汰不成立主张，保留反例敏感性；有限通过不证明普适。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若反例不能区分真假假设、测试不敏感，或失败后通过改目标保住原结论，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-lightweight-formal-methods\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bee84e77c89b64a2aefb1f6fff50c9c181028905364860b295356f1f4d47c13c\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-advanced\",\n \"task_family\": \"协议、不变量与边界条件检查\",\n \"classification_reason\": \"把约束写成契约、状态和不变量，再用工具及反例检查，主内容是操作方法。\",\n \"reason\": \"预计在复杂协议与边界案例中发现常规示例测试遗漏的不一致；结论受模型和工具保证范围限制。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若形式模型遗漏用户关键性质、验证方向错误，或工具通过却实际契约违约，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-toolbox-occams-razor\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cb2ea2e0c4a4e675b0995da687724011dac1959d566ad7a1c6f1d9c218914a0a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"冗余模块和解释的等效简化\",\n \"classification_reason\": \"工具箱节给出候选简化、约束保留与反证操作，区别于原准则条目。\",\n \"reason\": \"预计能稳定减少可证明冗余并保持行为；不能把所有复杂度或防护都视为冗余。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若简化导致行为、权限或恢复能力回归，或维护成本只是转移，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-pragmatic-optimization\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4d363457999e0d2f1e2773e0f49e98fe2b15147c91b35cdd069d57e82dd1dfcf\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"以实际用户指标检验工程方案\",\n \"classification_reason\": \"提出目标指标、小实验、比较和反馈更新的实际流程。\",\n \"reason\": \"预计能减少纯风格或理论偏好的无效优化；指标偏差和局部收益可能抵消增益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若指标与用户结果脱节、收益无法重现，或正确性和安全被效率抵消，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-systems-boundary-feedback\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"72cbec4e59f98ee44b9777113ed7aa97646441f30f1be47f61f72bdca56f64c0\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"跨模块依赖、边界和反馈诊断\",\n \"classification_reason\": \"规定画系统边界、追踪依赖及反馈并做局部干预的分析方法。\",\n \"reason\": \"预计在跨组件困难问题中暴露局部修补遗漏的反馈与边界，避免把系统缺陷误判为单点问题。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若边界排除了真实因果链、干预影响不可分辨，或只画关系图却无法检验解释，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-hermeneutic-clarification\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f2706f772cea6476b19dd708843b3fbc9ef2d2ba56798137ddb37aba91dd0ef7\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"需求措辞与使用语境澄清\",\n \"classification_reason\": \"按语境、术语、例子、反例和回读核对要求，属于澄清操作。\",\n \"reason\": \"预计能减少同词异义和用户意图误读，改善常规需求质量；不能代替事实或验收确认。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若解释仍与用户具体情境不符、关键反例被忽略，或双方确认无法落到验收，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-steelmanning\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fdb81961c528388e4abff074033b3b8259cc3cd3ccf95f6a63afdf493a88ef5e\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n 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\"若行为指标无法测量所讨论性质、相关性被当成机制，或认知解释不能指导检验，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-bayesian-epistemology\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"253b8d36452ce18562c9c33c42482690217e86eaec25e88b6d9f9d931d2ce5f5\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"不确定判断的先验与证据更新\",\n \"classification_reason\": \"将主张、先验、证据和更新组织成可反思的判断步骤。\",\n \"reason\": \"预计能改善不确定信息下的判断纪律；先验、似然或基率错误会直接传播到结论。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若没有可靠基率却补造概率、重复数据被多次计权，或更新方向错误，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-fixed-point-convergence\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"228dc7de506eceac46c6f19d9c679c39e43f581991c9c3caae93d021d3d0823a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"自治任务执行的分层验证与升级\",\n \"classification_reason\": \"限定内容规定观察、行动、验证、策略升级及需求回退，主内容是闭环控制方法。\",\n \"reason\": \"预计在动态或执行反复失效的任务中更好地区分行动、策略和目标问题，保留人工退出；不预言数学收敛。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若目标不可识别、验证信号不可靠、升级持续振荡或无法退出，初评应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-recursive-ai-governance\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"98759af3b5fce57802e630260ff2c3337953f1dd5e850ade13bd365f0e2e2ac1\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"多层代理的生成、审查和授权治理\",\n \"classification_reason\": \"同时解释递归自动化、规定验证终止与人类裁决，并给出跨层迭代框架。\",\n \"reason\": \"预计能提示跨层治理必需的制约与回退；递归层级增加并不自动产生可靠性或能力突破。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若误差在跨层反馈中放大、审查与生成同源自证，或人类无法有效裁决退出，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-glue-coding\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ee9dc827a5bceca480aa7d2b969cfd49a097b4791acb970c7e47ede82393c9c\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"tian-advanced\",\n \"task_family\": \"复用主导的软件系统组装与演化\",\n \"classification_reason\": \"条目把复用价值准则、工程机制及需求到验证的流程作为完整范式表达。\",\n \"reason\": \"用户要求将拼好码提升至天阶上品，按项目词表映射为天阶高级（tian-advanced）。与组块理论的关联作为结构类比：把成熟能力组织为可识别、可复用、可组合的单元，再由拼好码完成需求匹配、边界适配和编排，可能使复杂问题的处理转向更高层次的系统组合与业务表达。该机制假设支持用户指定的最高档暂定判断，但并非受控任务结果，尚未证明相对固定合理基线突破了明确能力缺口。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若预先固定的组块化软件组合任务中，相比合理基线未达到预定正确性、可靠性、成本与可维护性阈值，或组件边界/接口错配、供应链与依赖风险抵消收益，则应下调；若组块化并未带来可重复的高层组合优势，该机制假设亦被推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-attractor-model\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"526fd4f3ac368afa02c3fff6600aec366b903f3966caf3abd62e236f6ecc11e4\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"持续代码演化的目标与约束设计\",\n \"classification_reason\": \"完整条目结合目标状态解释、多目标约束和距离检验更新流程。\",\n \"reason\": \"预计能把模糊改进方向转为可比较目标；指标、权重和冲突裁决未可靠映射时只能是规划建议。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若距离指标下降但真实质量变差、发生指标投机，或冲突不能稳定裁决，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-finite-sample-generative-inference\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d4102794df1e8c4e645ccbbf0c41cca46b46ac9770d81290e9315045b7df2b90\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"少量样本下的多假设生成与判别\",\n \"classification_reason\": \"给出实例、多个假设、选择、生成、检验和更新的施行路径。\",\n \"reason\": \"预计能比从少量样本直接认定唯一规律更好地保留替代假设；有限样本仍不足以消除欠决定性。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若假设空间排除真实规律、归纳偏置压倒新证据，或新增预测无法区分候选，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-ai-native\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"643c85507e90ed0759d3e199f7824c074621b0733743dcac611de387c65a1958\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"人机任务、权限和责任配置\",\n \"classification_reason\": \"同时提出原生化概念、控制权与责任准则，并规定委派、验证和更新路径。\",\n \"reason\": \"预计能使代理委派与可验证能力匹配，减少把自动化程度等同效果；高权限不能抵消责任边界。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若异常不可识别、结果不可审计、责任无法承担，或减少人工介入放大错误，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-representation-flattening\",\n \"content_version\": 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\"gongfa-compositional-model\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"be9c3afcf2ae8c122b8bfa31abfa0a44d9255cf3a3e1ce09300b357366dc0b47\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"复杂系统的层级组合与涌现解释\",\n \"classification_reason\": \"限定内容解释单元、组合、层级耦合和涌现关系，不给出唯一工程实现。\",\n \"reason\": \"预计能帮助常规跨层描述避免把宏观性质简单等同部件性质；深层物理假设不能据此作为工程事实。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若跨尺度预测无法检验、不同微观机制被误认唯一，或开放物理假设被当成已定规律，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-solution-space\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"59bad9ce3bd22586e23e256a39a684aefaa4d38940d65fbcbfbb6c1f51b52c8e\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"约束求解与候选方案搜索\",\n \"classification_reason\": \"既定义候选解及组织关系，也给出约束、筛选、搜索和检验的完整求解框架。\",\n \"reason\": \"预计能改进候选完整性和可行性筛选；搜索空间规模、目标错设和表征不足仍限制效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若可行域遗漏真实解、搜索不可承受，或优化了错误目标导致用户任务不达标，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-proximate-causal-mechanism\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77f74cfde9c59c0b5ac6f410db6e5422ea673a5ac6efad12b976d100b2ffb18a\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"故障末端因果机制的定位与检验\",\n \"classification_reason\": \"明确区分背景、中介和直接作用项，再借干预、时序和反事实检验末端机制。\",\n \"reason\": \"预计在复杂因果链的局部诊断中减少把上游背景误当直接触发项；不能把近端发现直接推广到全链。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若共同原因、关键中介或反馈未控制，或局部干预不支持所提触发机制，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-purpose-directed-action\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"31a074c8b562f62f6527bda26073f006be041f9c69d95c290961340001250133\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目标、约束与候选路径的多准则选择\",\n \"classification_reason\": \"按需求、目标形式化、候选生成、筛选、推演、检验与更新施行。\",\n \"reason\": \"预计能减少选到了可行却不符合目标的方案；效用尺度冲突和欠定义目标仍须显式裁决。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若评价函数未对应需求、多指标被暗中平均，或选中路径不满足硬约束，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-predictive-processing-update\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"03289192c126eb2b371a7a815ae751228257b23d34ac004c19c31ade87610e21\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"认知模型与证据生成机制的解释\",\n \"classification_reason\": \"解释经验、归纳偏置、预测误差和内部模型更新的关系，不是一次训练执行。\",\n \"reason\": \"预计能提示审查输入和反馈如何影响可接受模型；不能仅凭认知框架保证更准确的工程判断。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若输入与反馈被同源操控而未识别，或该解释无法产生可区分预测，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-constrained-state-transformation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4f25d260b533bbd958bd2a29b0115d735cf79cdabc2e8e22f57ff14153f0613a\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"跨领域问题的状态与约束求解表达\",\n \"classification_reason\": \"同时提出状态变换理论及理解、生成、选择、检验、更新的求解框架。\",\n \"reason\": \"预计能统一表达可行性、可控性与价值约束，帮助常规求解建模；跨领域抽象本身不证明迁移效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态或约束不可观测、领域映射损失关键语义，或候选路径不能实际执行，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-minimal-prior-agent-assisted-solving\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0cdfa62012abcb3b56875094c294032b92b8f4e9482e77f8bccca44507a9de6e\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"陌生领域的受控代理增强交付\",\n \"classification_reason\": \"明确任务定义、检索复用、选型、PoC、实现及双重验证的施行链。\",\n \"reason\": \"预计在陌生技术的迁移任务中通过成熟能力和关键假设检验降低知识缺口，前提是权限与来源质量受控。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若代理借权限扩张替代验证、来源不可靠、接口不可集成，或结果不满足独立验收，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-projection-representation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ad6e7c29d231787585474c9bad2a64e85a3489c91a776880498a097c397c999\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"任务相关表示的构造与检验\",\n \"classification_reason\": \"规定对象与任务结构分析、表示选择、推演、检验、误差诊断和更新。\",\n \"reason\": \"预计能改善表示中的必要信息保留与运算简化；信息损失和映射正确性必须具体检验。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若表示运算与原关系不对应、关键结构丢失，或转换成本超过任务收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-state-classification\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"22960352424cb9e6eaf21f75b78332cfc0685c732dc6f175b579d5400f60773d\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"演化过程的有限状态建模与更新\",\n \"classification_reason\": \"明确状态识别、归属、转移推演、结果判定与经验检验，属于分类分析方法。\",\n \"reason\": \"预计能改善起点、过渡和判定状态的边界表达；有限状态标签不自动描述所有连续变化。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态重叠、隐藏变量或路径依赖使模型无法可靠判定转移，初评应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-top-down-system-design\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9fa4b5861d87e9d221244db001058a619151e8582388cf39eb2165a6dce2361c\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"需求较稳定系统的整体设计与拆解\",\n \"classification_reason\": \"规定先整体目标、架构和接口，再拆模块并验证的设计方法。\",\n \"reason\": \"预计能在目标较稳定时减少组件偏离整体和集成返工；需求变化大时必须反馈修订。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若早期架构固化错误需求、组件接口无法集成，或返工成本高于合理迭代基线，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-bottom-up-system-building\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80e8562bebf39d2f10874ad98440e739abab28ee7718311fcb335fe559826665\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"已有组件条件下的增量系统构建\",\n \"classification_reason\": \"规定先实现或复用可靠组件，再逐步组合并核对整体目标。\",\n \"reason\": \"预计能降低组件级不确定性并较早获得可运行部分；局部成功不保证整体目标满足。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若组件无法集成、能力拼接不满足总体需求，或局部优化阻碍整体设计，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-divide-and-conquer\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"93a23c4213f381f7de16ad98ac7aeeb3aa58d6870a97aefca35fbfe04fc01b26\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"可分解复杂问题的边界与集成\",\n \"classification_reason\": \"给出分解、独立求解、接口安排和结果合并的施行方式。\",\n \"reason\": \"预计在可分解的困难任务中降低求解负担并隔离验证；前提是边界与合并契约合理。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若分解切断关键依赖、子问题解无法组合，或协调成本超过分解收益，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-problem-definition-framework\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f98b23774d0fd73e31f8db76ed410d74f062dde92ab7df18e7670ab1a05c7b2\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"复杂需求的问题界定与求解闭环\",\n \"classification_reason\": \"限定体系节规定把问题、目标、约束和求解路径组织成闭环。\",\n \"reason\": \"预计在含糊需求与跨领域任务中减少解错问题和忽略约束；不能替代真实用户验收。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若问题界定遗漏利益相关者或硬约束、验收与目标不对应，或闭环只更新表述不更新事实，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-methodology-delivery-loop\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6f224bc1df90eee7f2d857e492b3465a1d04801e579b7f8f20e592758c1ca5c6\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-advanced\",\n \"task_family\": \"从需求澄清到交付验证的整体作业\",\n \"classification_reason\": \"限定六步总体作业流组织澄清、方案、实现和验证，不吞并各个独立方法。\",\n \"reason\": \"预计在复杂交付与迁移任务中减少阶段脱节和无验收实现，形成目标与结果的可核对链。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若前后阶段的条件和证据不一致、实现未被独立验收，或额外流程成本超过任务预算，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-cybernetic-feedback-method\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b6800e058614a22a18c93159c4b5c6a23a65169cdbac638bdb3a489eb1ce65c4\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"反馈控制视角的工程目标与迭代设计\",\n \"classification_reason\": \"限定节同时解释信息、正负反馈、稳态及科学检验，并给出AI编程应用准则。\",\n \"reason\": \"预计能帮助识别反馈方向与验证作用；源文的稳态和确定性概括不是任意系统的保证。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若反馈信号不可靠、时滞和增益引发振荡，或稳定性主张无法落实为可检验条件，应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-recursive-generator-optimization\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"本批次是基于限定原文的人工内容判断与预计结果带，不是实验分数、实际效果评级或独立语义批准。\",\n \"类型不决定档位。按0.1.0的黄/玄/地/天方向预估限定任务效果、合理基线增益、困难/迁移表现和能力缺口；未借标题、字数、步骤数、名气、抽象性或形式化程度打分。\",\n \"初/中/高表示本阶预计结果带而非置信度、次数或等距倍率；区间尚未校准，不能跨任务、跨类型直接排名。\",\n \"confidence只是作者对前瞻判断的主观把握标签，不是准确率、概率或实测可靠性；所有效果条件都还需要受控验证。\",\n \"未给天阶建议：本批材料不足以让我预期能在合理基线之外突破已明确的能力缺口；不为填满词表而硬赋高阶。\",\n \"每条falsifier指出可推翻或下调初评的条件，不是已经执行的实验或失败记录。内容版本变更不自动继承本批意见；正式评级仍另追加assessments。\",\n \"本批只覆盖本轮新增仓内条目；旧批次和旧58条完全保持，不按最新时间替代旧意见。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-high-cohesion\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"043346c2aa5b1ceac845349c246a04079518a5a96457685e8257e99a2dfea70d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"按相关性与职责组织模块\",\n \"classification_reason\": \"限定三条要求规定相关内容靠近、不相关内容隔离及单一职责取舍；没有一次执行的完整流程，主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计在模块职责混杂的设计与维护任务中，相对胜任但未系统检查内聚的流程减少跨模块认知负担；原文未给变化边界识别与迁移验证，暂不预期困难任务稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同目标与预算的模块修改任务中，按该准则分组未减少变更扩散或反而拆出更多重复与交接，则下调；基线已有同等内聚不预定增益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-low-coupling\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f50ecf5fa02490a514fe64352ce2ca2fd8ee669977022d3b1101f42b0be8642\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块依赖取舍与独立演进\",\n \"classification_reason\": \"正文提出可预测而不束缚、减少依赖的偏好，不是依赖识别或消除算法；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计对不必要依赖造成连锁修改的任务有较强增益；但没有区分必要协作、数据一致性与部署约束，不能据少依赖直接预计所有复杂迁移达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少依赖在成对修改任务中增加了重复事实、同步错误或总维护成本，或基线已消除这些依赖，则本档增益预期不成立。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": 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\"预计对隐藏初始化、调用关系等依赖难以理解的任务有较强帮助，但这些是未来任务族而非原文补出的机制；原文没有依赖枚举和验证协议，不预定迁移场景成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定排查任务中显式表达未降低依赖遗漏或排错成本，或显式化增加无必要暴露和耦合，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-invariant-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5c820280d17a1f5cfb2cb303d03afaac36c6546a27d334ab2fde85378a3a976d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"明确系统不变式与约束\",\n \"classification_reason\": \"原文用物理法则类比说明不变式并要求明确约束；没有建模或证明步骤，按主导的约束准则归类。\",\n \"reason\": \"预计把隐含一致性要求表达出来可增强设计和检查，但本条没有给出不变式发现、执行或验证方法，不能借既有轻量形式化条目补成地阶方法。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若明确约束仍不能发现预定违约，或所选不变式误拒合法状态，则增益预期应下调；仅写出断言不算有效约束。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-reasonable-code\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"02556cfc972942c7104dd64050fc1c927723fc8cd4beea0a80111a21f4e7cc83\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"代码可理解性与维护取舍\",\n \"classification_reason\": \"内容规定可预测性优先及变量少、分支浅、状态明、逻辑平的设计偏好，不提供具体改写流程。\",\n \"reason\": \"预计一般维护任务能因较低认知负担获益；原文对性能与可维护性的关系表述很强且缺适用例外，预计结果带保守，不据口号认定跨场景优势。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若固定维护任务中这些取舍没有减少理解错误，或导致性能合同、正确性或必要状态被破坏，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-least-surprise\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"35c11147118b90685768b6dbd0bb5e437e8680d171a8d5cc45a3a2a8f383d18b\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"代码与接口的使用预期设计\",\n \"classification_reason\": \"原文要求代码像常识运作，并偏好不惊讶及可预测性；是使用预期取舍而不是可执行测试规约。\",\n \"reason\": \"预计对约定一致的接口与维护任务减少误解，但不同使用者的常识可能不同，原文没有用户预期识别及冲突规则，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若独立使用者在同目标任务中没有减少误用，或所谓常识只符合作者习惯而伤害目标用户，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-validated-abstraction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"若受控交付中债务记录未改变遗漏、偿还或后续缺陷，或者记录维护成本超过回收收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-performance-by-measurement\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77c5408834e12ba77ca1cd8a92f0f254cb9a5481d5908d50055edd75de2770fd\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能瓶颈定位与优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求依靠监控、profiling、压测和真实数据而非感觉，给出优化次序偏好但无完整测量协议；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计能减少猜测驱动的无效优化；原文没有负载、缓存状态、尾延迟及复测合同，不能借工具名预计跨环境测量可靠。源文的次序表述不替代本项目正确性优先契约。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同负载与预算下按测量选出的优化未改善目标，或测量负载不代表真实任务、改善以正确性损失为代价，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-controllable-failure\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84538242086e542ab36b740bbf33388e676b0ed1bbd17c06848b023eec722d6\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有故障条件下的可观测、隔离与恢复设计\",\n \"classification_reason\": \"原文以故障可被发现、定位、隔离、恢复作为稳定目标，并列出支持能力；不是一次事故处置的执行顺序。\",\n \"reason\": \"预计不仅帮助正常任务，也能在预定义故障注入与恢复任务中保留关键处置能力；没有给恢复期限、数据完整性及验收阈值，因此只作地阶初级前瞻建议。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若代表性故障任务中无法发现、隔离或恢复，或恢复破坏数据完整性并违反事前期限，则地阶预期不成立；工具已部署不等于这些能力已取得。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计决策解释与维护交接\",\n \"classification_reason\": \"原文规定文档让别人少猜，并优先记录为什么这样做；没有给文档维护或决策评审流程。\",\n \"reason\": \"预计在后续维护中减少决策背景猜测，但没有说明过期、责任与复核机制，理由记录的准确性尚待独立消费检验，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立维护者无法凭理由文档理解约束，或陈旧理由误导修改、增加返工，则应下调；文档字数不算收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-first-architecture\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"45bb5f2e9244ad307d77b85aea7a182e2c153fb56c6fbba253e025c8abe61282\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定数据集产品的服务边界与控制面设计\",\n \"classification_reason\": \"只取目录模板之前的判断规则、适用/不适用情境和五项组织原则；主导功能是选择 dataset 边界、契约与控制面，不把目录图或后续施工流程借入。\",\n \"reason\": \"预计在补数、巡检、血缘和质量治理等困难数据任务中，显式数据边界与契约比按脚本隐藏数据对象更容易保持一致性；仅适用于稳定数据集产品，尚无实测迁移或成本证据。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义补数与修复任务中仍出现数据对象遗漏、契约冲突，或共享控制面使独立数据集难以维护，则地阶预期应下调；纯网关等不适用场景不得用于抬高该级。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"按数据契约构建采集、补数与修复服务\",\n \"classification_reason\": \"限定节给出 dataset 清单、contract、控制面、逐数据集实现及文档/验证的五步先后安排，明确规定怎样施工。\",\n \"reason\": \"预计对含多个数据集与补数/修复路径的构建任务减少漏项，并支持比单脚本更困难的服务交付；原文没有提供独立测试合同和完成阈值，地阶初级仅是预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定多数据集构建任务仍遗漏契约、补数或修复能力，或在同预算下控制面成本超过收益，则地阶预期应下调；走完五步不证明输出正确。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"外部采集源码向数据集服务结构的适配\",\n \"classification_reason\": \"限定节明确先盘点数据对象、反向映射脚本、抽出公共能力、隔离 legacy 的四步流程；不是执行克隆或认证的授权。\",\n \"reason\": \"预计比先搬脚本的适配减少边界混乱与重复公共逻辑；原文没有验收、权限、许可及迁移回滚协议，暂不预计复杂源接入一定成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同源与预算的适配任务中数据对象仍遗漏、公共能力失真或新逻辑继续回流 legacy，则下调；未获授权的源不能作为有效迁移样本。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"团队与 AI 的变量命名登记和检索\",\n \"classification_reason\": \"该父节包含建立统一索引文件、记录变量名/说明/位置/频率的示例和用途，是明确的维护方法，不只是命名术语。\",\n \"reason\": \"预计在限定的小型命名维护任务中可达标并形成可检索结果；独立索引的同步成本可能抵消相对现有 IDE/检索基线的收益，故不预定玄阶增益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若索引不能正确反映变量位置与语义，或人工同步成本超过直接检索收益，则应下调；出现频率高不表示变量更重要。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"系统输入、状态、变换与输出的职责划分\",\n \"classification_reason\": \"原文定义四种环节并要求明确划分、独立管理输入处理输出，说明按哪些角色拆分系统行为；不是四个名称的孤立清单。\",\n \"reason\": \"预计对数据流职责混杂的任务有增益，但未规定状态所有权、事务或时序的一般处理，不能借既有状态时间追踪条目补成完整方法。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若划分后仍无法识别实际输入/输出和状态变换，或边界拆分破坏事务一致性且未降低认知负担，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"并发共享状态设计与检查\",\n \"classification_reason\": \"限定节要求区分共享资源、避免竞争、必要时同步并区分并发与异步，是安全取舍约束而不是线程调度算法。\",\n \"reason\": \"预计能减少把异步等同并行和忽略共享资源的设计错误；没有资源生命周期、锁顺序及恢复规则，不预定困难并发任务均能达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控并发任务中仍发生竞争、死锁或资源泄漏，或不必要同步使总成本增加且无正确性收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"11cd67ed2c3cb02be26a68472a22711530f4a9900aa6dfb84024df080fb2bf1f\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"重复逻辑与公共表达的取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求用函数、类、模块复用而不复制粘贴，是复用偏好；没有判定何时同一知识或怎样提炼的流程。\",\n \"reason\": \"预计对已知真实共性的重复逻辑减少多点修改，但原文没有重复与偶然相似的区分及过度抽象例外，不能借另条抽象准则替本条补齐边界。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若抽出的共用逻辑把独立变化强绑在一起，造成更多条件分支或修改冲突，则应下调；字符相似不算复用收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-scale-complexity-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"908cc7665d599efa46196df220fdf07a9b68a2d73bc400739c02c7dfb56458e7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"算法选型与隐藏遍历成本检查\",\n \"classification_reason\": \"原文是关于输入规模、最坏情况、容器操作及 helper 成本的一组禁止性约束，不是复杂度计算算法。\",\n \"reason\": \"预计对忽略嵌套调用、复制与容器成本的性能判断有较强增益；规则不提供代表性负载与实测归因，不能由大 O 或循环层数断言实际达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同输入规模与预算的任务中这些约束未减少算法误选，或复杂度审查忽略真实资源瓶颈并增加无效成本，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-cache-lifecycle-isolation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3ca37523c3c65d4ed5db914528885cb9224ede6067c91e3a6e857585ebf28005\",\n \"ontology_type\": 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整理加入功法，品级是天级上品在拼好码下面。天级上品映射现行tian-advanced，不另建词表或改动旧意见。\",\n \"本批仅记录新条目的用户指定品级；不是自动打分、正式效果评级或独立审查。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-lambda-calculus\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0bb381ebd8b86149fe6d58e55cff3e4833f482f678e4d87e2b479bcb06ce1548\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"tian-advanced\",\n \"task_family\": \"计算语义、函数抽象与组合边界判断\",\n \"classification_reason\": \"核心内容解释计算项、绑定及归约；工程步骤为应用说明，不因品级改变内容主类。\",\n \"reason\": \"用户明确指定天级上品，按现行十二级词表记录为天阶高级（tian-advanced），排列在拼好码之后；不据名气、抽象性或形式化本身宣称实际任务效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若预先固定的理解、作用域替换及接口组合任务中，未相对合理基线改善正确性或维护成本，或形式化负担抵消收益，应重新讨论适用范围；本条未声称该验证已经发生。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-candidate-migration-html211-20261007\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": \"gongfa-grading-policy\",\n \"policy_version\": \"0.1.0\",\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者；非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-07T13:04:26.525896+00:00\",\n \"application_context\": \"对指定四份HTML的冻结限定内容，按每条task_family作为认识、取舍或施行辅助评估；先满足正确性、安全、权限与验收合同，再预测效果、可靠性和投入。具体任务族的范围见各条，不把说明材料当实测证据。\",\n \"baseline_assumption\": \"同目标、信息、环境及预算下采用胜任现行需求、设计、实现与相关验证流程；不以不测试、忽略权限或能力不足作弱基线。基线已完整采用同一方法时，不能预定额外增益。\",\n \"limits\": [\n \"未运行任务效果实验、成对对照、困难/迁移留出测试或能力缺口核验。\",\n \"不自动继承旧79条或solve首24意见；不同限定内容各自评定，相似或组成关系不计成额外效果。\",\n \"源数字、旧图示及作者案例保留声明身份，未外部核验。\",\n \"等级只对本条声明任务族提供前瞻建议，不作跨任务总战力排名。\",\n \"每条预测可能被其falsifier或共同正确性验收推翻，原文变化必须另批。\",\n \"本次仅交付临时初评，不更新原HTML、提取JSON、正式登记或规则。\",\n \"原始候选批次状态=provisional_editorial_forecast_not_registry；本登记批次status=provisional仅表示前瞻初评，不改写原始状态。\",\n \"本批仅迁入冻结候选快照中已存在的编者初评；未重新评分、未创建正式评级，原意见时间与内容保持不变。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a001-8e7d97a738\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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\"统一层级可减少阅读时的上下文切换，预计有中段理解收益；不按函数行数机械拆分。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若拆分形成无意义透传并增加追踪跳转，或理解表现未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a009-7ff10f65bd\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"27cc0e082d52df039b2722143fd6c9ad3a6b331972e43c62128981ec7fc65902\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"已出现变化点的扩展\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"在真实变化点稳定接口，预计减少扩展对已验证代码的连锁修改；不保护猜测的变化。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际扩展仍大量修改旧实现，或抽象成本超过回归减少的收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a010-1f064950c2\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0977ecb3fedd6c71cb77a21fb79ebb0948f28fc7fef0e90a652190131d1cb9c6\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"名称检索与语义理解\",\n 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\"有意义的聚合预计降低认知对象数和所有权模糊；包本身不证明良好模块边界。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若聚合仅为目录整理而未改善理解与修改边界，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a026-e12e411313\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"2d6a5ee033f8aeb17bce144271ccb5cf84ad31c6410d156da2ed81c21c31e40f\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"交织职责的分离\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"分离独立关注点预计在复杂替换和局部验证任务中仍提高可控性。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若关注点并不独立，或拆分后的协调与一致性成本抵消收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a027-99220276ad\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9a070132f124551aadd2bf1d51f6d9ea7b8eb40300cdedbcc5753fe90608b6f8\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"公共接口能力集合设计\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"够用且不冗余的原语集合预计减少误用与长期API维护投入；不机械禁止便利接口。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若必要能力被遗漏，或使用者组合成本超过减少的维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a028-2eea842381\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"ff280375b5ee922ea370a90a1311c9d8f9ac2073e9788c8c66135bb2d581dad9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"策略变化隔离\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"将经常变化的策略与稳定机制分离，预计显著减少规则变化侵入底层实现。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若策略和机制实际不能独立变化，或接口带来更大修改成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a029-4dc3823b52\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4e9cb9615415a81e9b98819afdcd6f29e6e9729c899d86c398d6996405f9000c\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"契约兼容下的实现替换\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"调用者依赖公开契约，预计降低内部重构的联动回归；不借A088补入契约检查步骤。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若替换破坏消费者可观察语义，或仍要求大量同步修改，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a030-b7e088a3fd\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"ca51f827225564767a428858c9bb41d39faebb669e3bc45bdb1558c83ff647c7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"配置与事实一致性\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"唯一权威读取位置预计较明显减少多副本漂移和变更遗漏。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若多位置其实是不同事实，或单点依赖引入不可接受的可用性与更新成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a031-024415ebde\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0af7402bfe164e75ba9b5c786f991bd6159a90444b2cc9cdd853fd30b34773fb\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a039-8414fd26a8\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"778fc3015db4a3ee7edf9590f4c2e879d3ee2b5764199542f7f0fc9a4f66d6c7\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计多视角审查\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"多角度检查预计比单一视角减少常规遗漏，但本条没有解出冲突的具体规则。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若只是填完检查清单而没有改善设计错误或维护成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a040-c86eb778b1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fd1d4eec0d5d35362d41568a48abdf90931f19e598e9aa4b9464dd999cd91bb9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目的无关结构清理\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"删除与目的无关的结构预计较明显减少理解和改动负担，保留必要约束。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若删除要素实际承担必要功能或保护，或复杂度转移后总体成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a041-05fc61c242\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"08fb56977d5cb55a5812fc1c5500fdea8a1b48718d07790cdd4e1fe9395bd681\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"问题与代码结构对应\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"结构映射预计降低常规业务理解的翻译成本；不能以同构要求冻结所有技术边界。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若业务结构与实现资源边界不匹配，映射导致更高耦合或理解错误，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a042-f9481e5604\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4c11af21b4801f48ba2319f209656770a046c04565c11c74762599433f4cf2d3\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"成对操作审查\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"统一成对接口预计让遗漏更可见并减少误用，不把形式对称当行为相同。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若语义不同的操作被误统一，或成对操作缺陷没有减少，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a043-1c8e12cd51\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"72b6a68cc51606be7f8cad33ffb30b12f7f0cbee29b5f70533a0be2613a66272\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"高低层次依赖控制\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"清晰层次与跨层限制预计显著减少常规阅读负担和无关修改传播。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若新增层只是透传，或延迟和级联修改代价抵消收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a044-58945da4a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"eb76d8765d72e9c084fb9e103a7493c8591e978e44d774fb0f0ed0d5874d9286\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"控制流与副作用追踪\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"更直接可追踪的流程预计降低常规阅读与定位成本；不是禁止必要间接性。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若线性化隐藏业务状态或增加重复，理解和缺陷表现不优于基线，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a045-65a577c76d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5035c76ea2600f9b1d292972183323b5fe4bb52a61cd9edbc3be38ecb3232bcb\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"晦涩表达替换\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"选择清楚的结构与命名预计改善维护者的理解正确率和耗时。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立读者仍不能解释关键行为或总维护成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a046-53cc237933\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"1fb31f177fd730b49a8d82b7f24c68b4a93e48bcc0d4259e30bb545f541f9fd5\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"不可信输入与高代价异常\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"边界验证、隔离与安全失败预计在困难异常任务中仍保护数据与后续处理。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若允许输入被错拒、非法状态漏过或失败方式损坏数据，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a047-a2eb81f750\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"950a20787cc5dce17b170b1107418d5a762d308565dca7103abe2333ec070d9b\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"可组合工具生态设计\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"透明小模块和清晰协议预计在异构工具集成中仍减少联动故障与重复实现。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若组合接口损失关键语义，或集成与授权成本抵消小模块收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a048-12ff36d4f9\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"2810bf9f086d1fbf5abcb72917f486915b6682c546295bdcf515b3103f1cde23\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": 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\"若错误被延迟吞掉、没有有效定位信息或退出导致更大不可恢复损失，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a060-0f1dec32e7\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b424019129c6613381218b0a6fdc9290509035c28834809f95c01182d3009010\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"可规则化重复作业自动化\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"可靠机器替代重复人工预计较明显减少离散错误和重复投入；需计入自动化维护成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若自动化错误、副作用和维护代价超过节省的人工成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a061-2d46c5330b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"2ad9f8d620ac020b8061ddc4950d5e4c9718422c1e5d235dda310549aac46ba9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"多表示机械派生\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"单一高层来源生成产物预计减少表示漂移与重复维护；不声称生成内容必然正确。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若生成规则语义错误或手工改派生物导致漂移，且总成本未下降，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a062-f0ca04224d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"aa40af6a190dafb2ac30a91c65b094d30681117827fb77605bc7d9b51553ce40\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"无证据微优化筛除\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先正确清楚再测热点，预计减少错误优化和无收益投入；不延期必要架构测量。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若因此漏掉真实早期性能约束或正确性回归，或总优化成本未下降，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a063-9838ec2916\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0cef1594224c12e5cabd28b6a8d10126719634439dee87b7c831856464076744\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"工具与任务匹配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"允许按任务选工具预计减少单一技术强套，限于明确目标下的选择。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若工具多样性增加集成与运维复杂度却未改善任务验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a064-014988f65e\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6abe03f6e7d18dac9890681b7e0b78c999cb13dc85b5b9b814ff294662dcf9ec\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"协议兼容扩展\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"在兼容前提下留扩展边界，预计降低常规升级对已有消费者的破坏。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若新增能力破坏旧语义或预设扩展增加更多当前成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a065-d9a824d7f0\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3937e6a028bb323afeb2e86d91e9bda149a172b5ce14555a53818688c149941e\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"异构自动化工具链构建\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"专一工具通过简单接口组合，预计在困难工具链重组中仍能复用与局部替换。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若文本和管道损失语义或出现不可控失败链，重组任务无法可靠验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a066-45cfd1a4a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"dc159c2a665357343b440062279b73f9aa665728fe3a0896c8cc82dd314a4273\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"过大工具规模初筛\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"预计能在常规工具设计中发现规模膨胀；只有大小判断，不能直接预期稳定的整体收益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若机械拆小使交互复杂度和部署成本增大，或必要能力被删，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a067-0ab54271db\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"012ac9939f7a82236168bca4b51ef9609334a415081539d7c3299061e7c1eba1\",\n \"ontology_type\": 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\"若重复运行造成副作用累积、凭据暴露或总维护成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a073-0709284c11\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5469a2d077fb2691258e0a5d2a6cf53f2e733326082b4d5abeff245bbb362745\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"核心能力非交互调用\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"可脚本接口预计较明显降低批处理和组合的人工介入成本；不取消用户需要的交互入口。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若接口缺少关键能力或引入无人看护失败且投入未降低，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a074-33a8bd6e88\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"549f09bbe7f86da9fe000feb5c5a81a286412e799ff7169e8e96e927eb365a20\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"流水式数据转换组合\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"统一输入输出的过滤器预计提高同族任务重组和复用效率，不借此批准源经验中的任意简化。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若转换损失语义、错误无法传播或组合成本超过单程序，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a075-88e612b40a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d05d4c465743c27971f5b47eb0b7220c02e364ee87bb49af17554efffc56e94d\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块内部关联诊断\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"内聚分类及功能目的可辅助定位职责混杂，预计较明显改善常规模块维护；旧图示未复核。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若内聚标签与真实共同变化不一致，或调整后维护成本未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a076-4e0b5b523e\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a43432eaad8ee716e960b98bb3a796da5927ae83328292283384c87e41b329c6\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"复杂依赖关系与稳定性治理\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"同时看类型、数量、方向和稳定目标，预计在困难依赖迁移中仍缩小传播面。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少形式耦合却增加隐藏依赖或无法兼容迁移，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a077-aa945d4590\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d65f005d33d13067eb5b363ffbdf19a5cb97a433f1a39ed1338277ae8b729546\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"组件独立变更\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"独立职责、少全局状态预计减少无关联动修改，且源文承认层次与性能代价。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若组件并不独立或层次成本抵消回归减少的收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a078-2e5615a3a6\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c9f9544c1319c071498b4122edbd55dbf080067042982bad0c2137e49eb3d77b\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"不确定技术选择的替换余地\",\n \"classification_reason\": 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\"临时方案债务治理\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"显式记录并以有测试的小步偿还，预计减少隐性债务造成的反复返工。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若债务账本变成无期限记录或偿还投入未降低未来修改成本，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a081-3fef410bca\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6ac6a2bfdece3f6b715794cad8eb6ef27b93a080181059a39d68a9be18b7f008\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"程序员重复劳动与质量习惯\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"自动化、消低效与专业责任预计有初段过程收益；人格比喻不构成能力评价。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若习惯口号不能改善产出，或被用来鼓励无依据优化与长期加班，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a082-f9f4df5472\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"04c033ec1397b1e6c9dac3e9a74b236d0457a31ed76a542833d074c209735171\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"任务范围内的小步清理\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"安全且有测试的小改善预计积累初段收益；不批准范围外顺手重构。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若清理扩大改动面、增加回归或耗费超出实际收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a083-b5060f6c59\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e87e3c1ba4eb4580dbfc2cf24282c19aa53920083904fbdb81e42fbe2eba9e6d\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"困难性能问题测量与复测\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"明确需求、热点、复测及正确性形成闭环，预计在困难优化任务中仍抑制错误收益判断。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若热点识别错误、复测工作负载不同或优化损害验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a084-9ed61bca4f\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"61d7b88a1c13163606341494adaf70d3bf5f6ae8463385c705f0a6c482db1284\",\n \"ontology_type\": 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\"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a090-20e76f8c68\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5885c5f0e24100fb235ed9b965660eb932b6e054727cb7126d68c239d0565a40\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"开发团队真实产品使用\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"持续自用预计补充常规测试遗漏的体验问题；开发者不代表所有目标用户。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若自用样本没有发现额外有效问题或误导真实用户需求，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a091-a929ab63af\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d7be48557b4ca2add55abd23bf89accf58cddb02804801cd6986ecbe4f42c8d1\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"调试隐含假设显性化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"逐步具体叙述预计发现常规逻辑断点；叙述通顺不证明根因，不借B012补入证据实验。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": 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\"尽早修复或登记预计有初段维护收益；社会类比不是腐化必然传播的因果证明。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若登记与小修不能减少重复问题，或因此进行更高风险的无关重构，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a096-8147e5b67c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0ee84eb6abd6ad84c4f1cedf6f01baa55dbfe5ca40865b3c26b180283e4a59e8\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"代码劣化持续维护\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"腐化迹象提醒预计改善初段维护意识；不把物理熵定律当软件效果定理。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若持续整理没有改善验收与维护成本，或反而持续打断有效交付，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a097-5968760ebf\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3cbe2b6e49cc07fd6e12b87497a7121f130d4add80e8e4b677746bd6c1ae5862\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"工具尾部适用性试验\",\n \"classification_reason\": 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\"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"核心用户、目标和拒绝边界预计显著减少重写超范围；不按第几代推定失败。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若必要目标被误删或扩展机制制造更高复杂度，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a100-9e909fd512\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9016922cec8d24953e1139fdef47ad17c2d37ec05e6ae05441cb8f6dd3c0d59d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"成熟方案与自研边界\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先调查标准方案并按真实缺口自建，预计在困难工程选型中降低重复承担的验证与维护成本。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若成熟方案不满足关键合同或自建理由不真实，选择使总成本更高，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-a101-dc862a40a6\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f936dbc5fffaef98af4413ee166e93a7a92bb4055e7a441c5f4429ca5a1c99e4\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若产出指标仍无法代表真实用户结果或诱导有害行为，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b014-ced481739d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c16aa04bf904f31ff59135eff54cb447dcc0cac1beadbae1a0186110b0b01d53\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"复杂代码组织治理\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"症状、优先级与责任分配预计有初段过程收益；会议和问题单不等于真实质量改善。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若只增加流程而没有降低复杂度、缺陷或维护投入，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b015-ccf9fd1c67\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a12c1aa4c029e4740d51a2e41613266407b5d8d2be14132cd3cb16d2afd2920d\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"功能交付中的持续重构\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"改善与业务功能同步预计减少遗留系统持续退化和独立重写返工。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若重构吞没功能预算、增加回归或质量改善速度未超过退化，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b016-2769017384\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"daf40896b50c0ae321c10dc89d7ba1364c6b003af52098589e04421209f299a1\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"开源贡献流程规划\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"预计能在限定社区任务中提出留存、门槛与吸引的常规检查；不预定顺序对所有社区有稳定收益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若留存优先与社区真实瓶颈不符，或贡献结果没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b017-f0b7aaf768\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"1c6fe6fad1b235600e3dab1d12132d20ef3dcde1d167b7f9cd3d4ff9c07e8fc0\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"软件结构与信息流表示\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"结构、操作、结果及输入视角预计改善常规拆解；不是完整的时间、权限或本体模型。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若关键关系被该视图遗漏并导致错误设计，或拆解未改善理解，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b018-80b84b7096\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d444be2a6c726acff8d37cd90fde6569a173df6dae551f18107622e11504d268\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"代码可理解性价值说明\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"知识载体视角预计提供初段质量判断帮助；没有具体转化步骤，不预定更高结果带。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若视角不能改善实际理解或复用判断，或把知识表述当正确性证据，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-b019-2247412740\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ed2d7db4a7019c4a365e81c82e92181caa92c162b880fe61b810098a87fbede\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"huang-intermediate\",\n \"task_family\": \"技术创意边界初筛\",\n 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\"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"真实运行与上下文校准预计明显减少机械套规则的错误；不把运行一次当有效校准。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若校准被用于事后改目标或导致同类决策更不可靠，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c010-e5f231360a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9f391b4182308257f6993e7c5a828bee17bb69e9d2e04043c2c9430a69419577\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"遗留程序理解与维护\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先理解逻辑与原意预计减少常规补丁破坏；植物类比不证明系统自然成长。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若理解未保留真实行为或维护成本与回归表现没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c012-9d89773572\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cf648130cd3bdbc614bb8ee34b4d78864c29826b66a6ee7f228f6c8acae6b3a5\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"有明确交付的团队自主性\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"仅预计为限定管理情境提供常规提醒；不把会议、作息和干预一概视为低效原因。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若自主安排损坏协作、交付或必要风险控制，或效率未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c013-6b277c9c12\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"4f049d7d31b5122c1b3da4480f86f37c7b7409963156371f3d6cd5da42f7118a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"项目真实进度观察\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"团队实际节奏预计有初段校正计划偏差的帮助；真实节奏仍须可核验产出支撑。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若主观节奏比明确里程碑更不准确，或被用来逃避真实交付，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c014-1bae4df88a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"268c3c72bcf2e2414f7a7772107068598a5a3beeb541ff702d8a8ac7e6edc45d\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"huang-initial\",\n \"task_family\": \"组织风险的寓言性假设提出\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"只预计可提示常规讨论中的待查组织问题；人格与承诺标签不能作为失败、概率或绩效判据。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若这些标签不能指向可核验工作问题，或造成错误人员判断，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c015-ee4dd2a61b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"22b89df3ea64cb2331f15793c9c82ac72b3322a1c5b236642b4a199be5fb2503\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"支撑式领导角色讨论\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"支撑员工而非归功自身预计有初段角色澄清帮助；不构成组织效果普遍规律。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若责任与决策被模糊，或交接和团队结果没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c016-0c3e561061\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b633cb40731e39aa00a09d334abf578f209407e29495b4ae9d4cd2ef5c7744f0\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"系统失效中人员因素检查\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"纳入硬件、软件与人预计减少常规事故分析漏项；不把归因给人当根因结束。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若人员标签遮蔽机制与系统防护，或事故解释未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c017-2794c95608\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"ac362753db39874f2a63a7841636c8484f99c2fe1686c292293b1448fae89585\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模型结论适用范围审查\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"有限覆盖提醒预计减少图表、指标或架构模型的过度推广，适用明确对象和映射的审查。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若据不完备性否定有效有限模型，或仍将局部解释当全域证据，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c018-32da8a5adf\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fe32f0200220992180ce352492e8b48da77a8bfbc5e7d55bb2a411dddf47793f\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"协作技术引入判断\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"技术放大原有行为的假设预计有初段组织检查价值；需观察具体机制而非先判组织成熟度。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若假设无法解释真实工具效果或阻断有益技术采用，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c019-39eb8e00dd\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"1bd18b042e0602e0015e357ede0a50f0d00cc27d0042e2c70e76ed6798bfc243\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"高阻力变革沟通提醒\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"仅预计在限定说服任务中提醒理解对方立场；缺可验收操作安排，不预定稳定沟通增益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若观念桥梁歪曲事实、操控关系或不能改善共同理解，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-c020-0c7cd539bb\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": 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{\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d006-666ddc76da\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a86a564cef3d6ecdfc485ca16878943bc30e3f81616414cdf7753862941681f8\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-intermediate\",\n \"task_family\": \"跨软硬件困难性能诊断\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"症状、可重复测试、根因与复测结合，预计在复杂资源交互任务中较有力减少错误治疗。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若证据不能区分根因、复测负载不一致或优化只是转移瓶颈，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d008-6fd753377e\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0713fb1cc62ab6a9467000df5733917e8d39f37f83a189897aba2ec2a03693b9\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"测量确认热点后的投入分配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"主要热点优先且不迷信80/20，预计明显减少无效性能投入。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若目标由尾延迟或关键小路径决定而热点分配漏掉验收，或投入效果不改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d009-4d61eda424\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bd340cd26ebb971ac399a12c530f638f871cdbd712da6ec299a390c5eafd3552\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"优化上界与并行收益判断\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"公式可预测未优化部分对总收益的约束，预计在困难资源取舍中减少高估；只限模型前提成立。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若工作量和串并行假设不成立或预测偏差使选型更差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d010-5015859ffd\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3edde40b1b188d0087754a1a6565a9197698c5fb52f05435d07bf28eda02cb29\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定系统并发与平均容量核对\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"同边界平均在途量、吞吐和停留时间关系预计在困难容量判断中发现口径矛盾；不换算P99或失稳瞬时量。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若稳定性、边界或平均口径不成立，公式仍被用于错误容量结论，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d011-f21dc03fb9\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"e8752d135206f420fbcf80d77b24e5a86c38a2e5cd87bbd2f359115e7bf632db\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"中心与长尾性能描述\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"同时看尾部、离散与估计不确定性预计明显减少平均值掩盖问题；统计模型条件另核。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若分位或区间计算不适合相关样本，结论不能反映真实用户体验，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d012-17624a05ae\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f8bb0d1e7963cddb6ec20a76144f0bc18a2a096141733a64c5ce7610e51278d9\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"接近饱和的排队风险解释\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"到达与服务能力共同分析预计改善常规等待积累判断，模型不代替真实队列结构。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际系统拒绝、背压或调度机制使解释失效而未被识别，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d013-0d54552b4f\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"abe94bf5344e151ad28e3457246d781e75b7836197496c4fecfee82af9baecb0\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能分析问题与工具匹配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"先明确异常、回归、根因和预测目标预计减少分析方法错用及指标误读。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若方法仍无法回答目标问题或数据语义错误，决策结果未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d014-49240fc008\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f4c4d2b3302f9e67831d84af39119b770be3118f59266f2458fae7a2536e0aae\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"脏数据与跨系统指标语义审查\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"相关非因果及同名指标未必同义的约束，预计在困难迁移分析中仍减少虚假根因。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若未审查真实数据与机制，错误模式仍被当因果或跨系统事实，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d015-a84c4215f9\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7ddd76c24f73ca2b352e8e140614f51ba41c1bf7031cf97b96d4150d42abd3cf\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"面向受众的性能展示\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"尊重数据、上下文与关键点预计改善常规理解；故事与交互不代替事实。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受众理解错误或选择性展示隐藏了失败和重要边界，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d016-f1f5aa876b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"524248ac6e6d700abe22877350835137740bc2963fd9c87a1005d4dbf9f9d45b\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"趋势与分布图形选择\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"图形按关系匹配预计减少常规展示误读，不能由图型自动得到因果解释。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若适当图型仍因尺度、分母或采样误导受众，理解结果未改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d017-479973bfe4\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"8af9d1864afe85ce00417ac6f49aee7283bf778dac29105c1b016a3ef7d67186\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"历史性能量级初筛\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"预计能在常规数量级检查中达标；源文明确是时代与负载相关锚点，不预定当前硬件精确收益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若旧量级导致错误判异常或误选硬件，且未以真实测量纠正，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d018-188cbdb6e0\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a8e2a398582479ada7231c4f9de9fa8afac06d1300217ba737405df9d6360ea3\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n 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\"单机、数据中心和互联网分层预计在困难端到端路径中仍减少层间误归因。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若丢包、拓扑或协议栈判断不符合观测，诊断无法减少根因范围，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d032-1f5da9f56b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"65a2cb5f907bbe65ff7cbdc7b2b10bc11f6009eaf6f06c66f160867eea82a941\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"CDN回源与缓存关系理解\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"边缘、回源与TTL简化流程预计有初段排查帮助；不保证DNS是所有CDN的唯一机制。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若目标CDN路由、鉴权或缓存语义不同，模型误导诊断，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d033-79cec8303b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"bcb3f53de735b9e81e8756da7be9bd7f0b2c9217b47a129e9353e281278a1343\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"多场景困难性能优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"确诊根因并考虑全局与成本预计在困难场景迁移中仍抑制局部最优和表面调参。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若优化只在单场景有效、损害其他SLA或总体成本上升，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d034-2164abb19a\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"909d898b62d5b58409385728d27d642093b73650e8d2fee817f486a1b5b081b8\",\n \"ontology_type\": \"dao-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"复杂资源瓶颈的策略权衡\",\n \"classification_reason\": \"相对独立的解释、准则或操作集合共同出现；不自动拆成新身份或本体子类。\",\n \"reason\": \"互补策略同时说明污染、一致性、同步和等待代价，预计困难资源取舍中仍能减少错用。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若策略选择无机制依据或只是转移资源成本而违反验收，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d035-2b07b506a1\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"6d1666b3a69e3b568775318841e515106d602a7dfc43e9d33738fcf062a316f6\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"有PMU证据的LLC优化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"访问模式对应紧凑布局、预取或伪共享隔离，预计在同族热点有较明显增益；不外推预取迭代参数。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预取污染或padding成本超过收益，端到端目标没有改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d036-9e9727c988\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"b1b71fdf73ab2001dd1b08f5402850db784466214d47c559752fc0dd00238354\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"有指令画像的iTLB优化\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"画像、热布局和页映射预计在相近热代码任务中有明显收益；案例数字未独立复现，不预计普遍迁移。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若画像过期、页映射不可控或部署成本抵消端到端收益，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d037-1f65616b55\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c4c4459c3404832502f34928746dc8ea97622026a283cda70d97f8cfcca3ce39\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"falsifier\": \"若相同队列组合对应不同窗口、背压或应用原因，三分判断仍被当充分诊断，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d047-544255383d\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"7d68f950f4f03c828f59fdd9b2ce2db67c77baa39093c655ea40ddfc2cc9d2b5\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"HTTP成功异常阶段定位\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"事件与状态关系预计改善常规定位分段；T0至T5含义和真实异常路径需另核。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若状态或时间口径不匹配实际协议行为，异常定位无改善，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d048-2ccf3ad195\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84520f5ddb6681f970d24e02ee2b62568f3ebf2811ba34495bcb21c11994a3d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"目标SSD负载的软件适配\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"结构、写入与并发共同权衡预计减少同族介质错配；案例线程数和使用率不能照抄。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际I/O和设备并行度不同导致尾延迟或寿命更差，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d049-3085240166\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"a0c4c5ea0917db8858ab0884e1e70e5e8d9efda51f0d6e127cbebd448c7c63c5\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"硬件验证真实性递进\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"逐级提升规模和真实性预计减少常规量产前遗漏；阶段名称不等于已经完成验证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若各阶段负载不代表生产或关键失败被漏过，量产损失未减少，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d050-1eaee7724c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"cf991be0ffea6e0ca200473ba5a2f0b3755b007d46a0886c5cee7db8675590e7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"硬件趋势引导的软件规划\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"趋势提醒预计有初段策略帮助；作者时点的NVM、密度和成本预测不代表当前供给。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若硬件与价格新观测推翻前提，趋势仍被用于错误长期投入，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d051-f81a71f39c\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"262ec91ab7fecf0209ac5bb6eac2216ec92b768d5fdf552244de881293419c99\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"数据中心选址可行性检查\",\n \"classification_reason\": \"以设计取舍、目标或行为约束为主，短行动建议不自动变成完整方法。\",\n \"reason\": \"用户距离以外的电力、灾害、法律与供给检查预计减少常规单因素错选。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若实际地域约束和权限无法满足，或多因子检查仍遗漏决定性风险，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d052-d24fa37d9b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"25caa1ab1fb0e11628fc4687e32df3d9326d55d8533620c620747661fbcf63c5\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-initial\",\n \"task_family\": \"服务器容量生命周期理解\",\n \"classification_reason\": \"以关系、模型或机制的解释为主，不强编施行步骤。\",\n \"reason\": \"从订购到退役的阶段提醒预计有初段资产检查收益；没有完整退役和数据擦除验证规范。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若生命周期记录与真实可用容量不符或退役造成数据泄漏，则推翻。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d053-aed97bf0ae\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"690601109c2d21e542bef89d4165fce89b7e7fdd4ed32f1f8543ebf2152139b8\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"标准单元式网络扩容\",\n \"classification_reason\": \"限定原文已给施行动作、分析方式或条件动作；未据此宣称验收充分。\",\n \"reason\": \"Pod和独立模块扩展预计改善常规容量增长的组合成本；互联瓶颈与故障域需实际验证。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若骨干成为瓶颈或故障域放大，模块增加不能满足扩展合同，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html211-d054-2a3e04f889\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"15a724ed5fb774ea09316b8189f8fad62db17bd6f9d99f8606ac65710e375842\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": 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\"原始候选批次状态=provisional_editorial_forecast_not_registry；本登记批次status=provisional仅表示前瞻初评，不改写原始状态。\",\n \"本批仅迁入冻结候选快照中已存在的编者初评；未重新评分、未创建正式评级，原意见时间与内容保持不变。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html96-vc001-6e2806bd4b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"0027df32028d4ca56674b8b655c155d52244551cf55ec6d7e61379fd88233f82\",\n \"ontology_type\": \"explanatory-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"AI代码设计复杂性诊断\",\n \"classification_reason\": \"解释症状与依赖、模糊性的关系\",\n \"reason\": \"预计能把难维护的直觉转成可检查的变化传播问题；未预计单凭模型解决困难设计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"在同条件设计审查中不能比胜任基线更准确定位修改负担。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-html96-vc002-4b9b414a8b\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fb3e023889eb00a8361ed2bf932e17967d9bfdf38a739ed6a49e09455d9800b2\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": 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\"按方法制定合同后，允许输入、错误或幂等语义仍系统性不一致，且集成失败不优于合理基线。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-impact-analysis-3389d2886d\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": \"79a31a4df6a5828cf504a7fed7a414ecadcd2f652b1dfaba3c5452e96458166b\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"跨模块变更的影响与验证范围选择\",\n \"classification_reason\": \"识别变更、遍历依赖、列影响表面和验证范围，是变更分析方法。\",\n \"reason\": \"预计可避免无关全量验证和漏测；当前限定内容未给出独立于依赖图方法的增益依据。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"方法无法识别实际受影响表面，或相对于完整采用依赖图的合理基线没有额外效果却被宣称为独立增益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-risk-based-testing-0b7b3e08b5\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": \"48360c0051f46187c29dde8eac5a9734d7949effaa6118d50facafee0ec55510\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有限预算下高影响失效路径的验证安排\",\n \"classification_reason\": \"列风险、按影响与可检测性排序、选择测试并依据结果重排，是验证预算分配方法。\",\n \"reason\": \"预计在困难验证预算中保持关键风险覆盖；风险估计失真与低概率高影响遗漏会削弱效果。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"在相同风险合同与预算下，高影响缺陷漏检增加，或测试顺序只与行数、便利性而非风险对应。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-architecture-tradeoff-e9c00cf404\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": \"f503abf941d99fdce004d5fdb5317589f96f12f7dcf3656ad35558b531d0b482\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"满足硬约束的多候选架构比较\",\n \"classification_reason\": \"按质量属性写场景、比较候选并记录取舍，是方案选择方法。\",\n \"reason\": \"预计能使隐含取舍可审查；源条目未具体规定敏感性与证据阈值，不预期仅凭矩阵稳定解决困难迁移。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"在明确质量场景下，排序仍由事后权重操纵或选出违反底线的候选，不能比胜任基线改善决策。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-software-engineering-incremental-development-785e8a3351\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": 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\"复盘持续把时间相关当因果、行动项不能独立验证，或困难事故复发没有在受控比较中改善。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-pre-registration-cb2565324f\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": \"8e006d1674d8f12982f5c5f84ca0c96a29721ef2afc775666c4b95933b38f754\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"模型或方法晋升中的确认性评估\",\n \"classification_reason\": \"观察结果前冻结假设、分析与停止条件，执行后披露偏离，是评估协议方法。\",\n \"reason\": \"预计能在多选择、多终点的困难比较中限制事后改目标；不正确设计不会因预注册变正确。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"注册可被事后覆盖、关键决定仍在看结果后修改且未披露，或同预算下不能改善确认性结论可信度。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-replication-study-9dcfbe8bfe\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": \"82c36be1824cfd5f3c9305be3219da3d1d58822f1ff7cc0d1d3bb5034d4bf7dd\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"软件方法与模型效果的独立重复评估\",\n \"classification_reason\": \"锁定主张、选择独立复制条件、固定分析并比较结果，是跨条件验证方法。\",\n \"reason\": \"预计能暴露困难迁移与环境依赖；只换标签或复用同一错误上游不构成独立复制。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"复制关键条件无法锁定、事后调参追求一致，或所谓独立条件实际共享同一错误源而误报普遍有效。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-proxy-target-alignment-audit-2ab9f2a80d\",\n \"content_version\": \"0.1.0\",\n \"content_sha256\": \"f8eb19ae8594f6f3880aada9da6ab4897572d739b5d776a16b6bb8af2416a295\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"模型评分、测试通过率与真实验收目标的失配审计\",\n \"classification_reason\": \"拆分目标、代理与契约，检验桥接假设并寻找失配见证，是指标有效范围审计方法。\",\n \"reason\": \"预计能在困难指标冲突中暴露表面进步与目标违约；没有独立目标观察时不能产生有效判定。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"以同一代理自造真值、删除契约迎合评分，或在有独立目标反例时仍把代理通过判作目标通过。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-candidate-solve24-psoa-research-source-criticism-9487568d77\",\n \"content_version\": \"1.0.0\",\n \"content_sha256\": 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\"reason\": \"预计能提前发现并发、跨边界与恢复准备缺口；产物仍是假设和计划，不预期仅凭预演产生可靠恢复能力。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"预演故事被当实际概率或事故证据，关键路径无法提出可检验请求，或恢复未验证却被声称已经就绪。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-user-input-state-transform-separation-tian-20261024\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": null,\n \"policy_version\": null,\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"provisional_expert_judgment\",\n \"assessor\": \"用户指定天阶方向；AI编者拟细级并维护登记，非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-24T02:07:35.069068Z\",\n \"application_context\": \"在中文软件工程知识库中选择并应用功法：以各条task_family中的判断、设计、排错或受控交付为目标，先要求正确性、安全、权限和可验收性，再考虑效果、可靠性与成本；所需观测、技能和验证能力需另行满足。任务集、环境、预算与阈值尚未实验冻结。\",\n \"baseline_assumption\": \"假定对照采用胜任的现行需求、设计、实现和相关验证流程，在相同目标、信息、环境及预算下比较；不故意选择不测试、忽略安全或能力不足的弱基线。若基线已完整采用同一方法，则不得据初评推定额外增益。此处是前瞻假设，不是已运行基线。\",\n \"limits\": [\n \"用户要求新框架按天阶处理但未指定细级；按最低子级暂拟天阶初级。既有输入输出与状态变换分离条目沿用原中级细级，拟升天阶中级。两者均为provisional意见，不是正式评级。\",\n \"新框架是本项目根据用户提出的跨领域统一框架方向整理的定义；跨领域适用性和效果未受控验证。\",\n \"本批以新批次替代原仓内扩展批次的当前显示意见；原批次及其玄阶初评完整保留在历史链中。状态分类工具不在本批内，仍保留其玄阶中级初评。\",\n \"未新增正式评级、独立语义审查、许可结论或效果记录。\"\n ],\n \"supersedes\": \"gongfa-author-repo-expansion-20261007\",\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-high-cohesion\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"043346c2aa5b1ceac845349c246a04079518a5a96457685e8257e99a2dfea70d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"按相关性与职责组织模块\",\n \"classification_reason\": \"限定三条要求规定相关内容靠近、不相关内容隔离及单一职责取舍；没有一次执行的完整流程，主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计在模块职责混杂的设计与维护任务中，相对胜任但未系统检查内聚的流程减少跨模块认知负担；原文未给变化边界识别与迁移验证，暂不预期困难任务稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同目标与预算的模块修改任务中，按该准则分组未减少变更扩散或反而拆出更多重复与交接，则下调；基线已有同等内聚不预定增益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-low-coupling\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5f50ecf5fa02490a514fe64352ce2ca2fd8ee669977022d3b1101f42b0be8642\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"模块依赖取舍与独立演进\",\n \"classification_reason\": \"正文提出可预测而不束缚、减少依赖的偏好，不是依赖识别或消除算法；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计对不必要依赖造成连锁修改的任务有较强增益；但没有区分必要协作、数据一致性与部署约束，不能据少依赖直接预计所有复杂迁移达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若减少依赖在成对修改任务中增加了重复事实、同步错误或总维护成本，或基线已消除这些依赖，则本档增益预期不成立。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-stable-interface-contract\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5d2157fe1081ddbed9c5dbd380ee318068412a02d8e4ae354102d7f9c9d2b71d\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"接口兼容下的实现替换\",\n \"classification_reason\": \"三条内容把 API 指认为契约、实现指认为细节，并要求不破坏契约；核心是兼容取舍准则，不是实现替换步骤。\",\n \"reason\": \"预计在已有接口消费者的实现替换中减少外部破坏；原文未说明契约范围、弃用、兼容测试和迁移办法，故保守停在玄阶预计增益。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在固定消费者与验收条件下按该准则仍遗漏可观察行为变化，或维护错误契约的成本超过收益，则应下调；不能用接口名称不变证明兼容。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-explicit-dependencies\",\n 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\"原文要求代码像常识运作，并偏好不惊讶及可预测性；是使用预期取舍而不是可执行测试规约。\",\n \"reason\": \"预计对约定一致的接口与维护任务减少误解，但不同使用者的常识可能不同，原文没有用户预期识别及冲突规则，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若独立使用者在同目标任务中没有减少误用，或所谓常识只符合作者习惯而伤害目标用户，则本建议应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-validated-abstraction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"9c35a2abb7c73d0d6ef2a6a0ad58897246a69aab7a8c44331a34b2a1be6863ee\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"重复与抽象成本的设计取舍\",\n \"classification_reason\": \"限定节规定抽象有代价，优先真实使用验证而不是过早抽象，允许适度重复；不是抽象提炼算法。\",\n \"reason\": \"预计对尚未稳定的相似需求减少错误共性及后续变更成本；原文不提供验证周期或分拆标准，不能预期所有困难复用场景稳定达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若在同信息和预算的需求变更任务中适度重复反而增加不一致，且延后抽象没有减少维护成本，则下调；不能把一切复用都当过早抽象。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-technical-debt-ledger\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"53099acdfb332ed247425ff5707c1b29130918accb29fdeb2fd1342545224d44\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"交付折衷与偿还责任管理\",\n \"classification_reason\": \"原文允许现实折衷，但要求技术债可见、记录、评估并明确利息和偿还时点；核心是责任准则而非债务计算流程。\",\n \"reason\": \"预计对不得不折衷的交付任务减少隐性遗留与无期限承诺；原文没有成本量化和执行偿还机制，登记本身不证明维护收益已经实现。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控交付中债务记录未改变遗漏、偿还或后续缺陷，或者记录维护成本超过回收收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-performance-by-measurement\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"77c5408834e12ba77ca1cd8a92f0f254cb9a5481d5908d50055edd75de2770fd\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"性能瓶颈定位与优化取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求依靠监控、profiling、压测和真实数据而非感觉，给出优化次序偏好但无完整测量协议；主类为准则型。\",\n \"reason\": \"预计能减少猜测驱动的无效优化；原文没有负载、缓存状态、尾延迟及复测合同，不能借工具名预计跨环境测量可靠。源文的次序表述不替代本项目正确性优先契约。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同负载与预算下按测量选出的优化未改善目标，或测量负载不代表真实任务、改善以正确性损失为代价，则下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-controllable-failure\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"c84538242086e542ab36b740bbf33388e676b0ed1bbd17c06848b023eec722d6\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有故障条件下的可观测、隔离与恢复设计\",\n \"classification_reason\": \"原文以故障可被发现、定位、隔离、恢复作为稳定目标，并列出支持能力；不是一次事故处置的执行顺序。\",\n \"reason\": \"预计不仅帮助正常任务，也能在预定义故障注入与恢复任务中保留关键处置能力；没有给恢复期限、数据完整性及验收阈值，因此只作地阶初级前瞻建议。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若代表性故障任务中无法发现、隔离或恢复，或恢复破坏数据完整性并违反事前期限，则地阶预期不成立；工具已部署不等于这些能力已取得。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-decision-rationale-documentation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"fb91b1b518e5156f658a2ef9dfd3a6e09a98a69606c7b48f98d056dd7e085306\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"设计决策解释与维护交接\",\n \"classification_reason\": \"原文规定文档让别人少猜，并优先记录为什么这样做；没有给文档维护或决策评审流程。\",\n \"reason\": \"预计在后续维护中减少决策背景猜测，但没有说明过期、责任与复核机制，理由记录的准确性尚待独立消费检验，暂定玄阶中级。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若独立维护者无法凭理由文档理解约束，或陈旧理由误导修改、增加返工，则应下调；文档字数不算收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-first-architecture\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"45bb5f2e9244ad307d77b85aea7a182e2c153fb56c6fbba253e025c8abe61282\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"稳定数据集产品的服务边界与控制面设计\",\n \"classification_reason\": \"只取目录模板之前的判断规则、适用/不适用情境和五项组织原则；主导功能是选择 dataset 边界、契约与控制面，不把目录图或后续施工流程借入。\",\n \"reason\": \"预计在补数、巡检、血缘和质量治理等困难数据任务中，显式数据边界与契约比按脚本隐藏数据对象更容易保持一致性；仅适用于稳定数据集产品，尚无实测迁移或成本证据。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义补数与修复任务中仍出现数据对象遗漏、契约冲突，或共享控制面使独立数据集难以维护，则地阶预期应下调；纯网关等不适用场景不得用于抬高该级。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dataset-service-construction\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"baf1bafb0ba2902b325e23c3b23b87152af259ade01b0d4ec07ea9e9169646cc\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"按数据契约构建采集、补数与修复服务\",\n \"classification_reason\": \"限定节给出 dataset 清单、contract、控制面、逐数据集实现及文档/验证的五步先后安排，明确规定怎样施工。\",\n \"reason\": \"预计对含多个数据集与补数/修复路径的构建任务减少漏项，并支持比单脚本更困难的服务交付；原文没有提供独立测试合同和完成阈值，地阶初级仅是预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若固定多数据集构建任务仍遗漏契约、补数或修复能力，或在同预算下控制面成本超过收益，则地阶预期应下调；走完五步不证明输出正确。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-external-source-dataset-adaptation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"235adcd7c283cc1ab19d2f54f49ad677c2a7d9edf3a43d26dadc792c44cf5620\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"外部采集源码向数据集服务结构的适配\",\n \"classification_reason\": \"限定节明确先盘点数据对象、反向映射脚本、抽出公共能力、隔离 legacy 的四步流程；不是执行克隆或认证的授权。\",\n \"reason\": \"预计比先搬脚本的适配减少边界混乱与重复公共逻辑；原文没有验收、权限、许可及迁移回滚协议，暂不预计复杂源接入一定成功。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同源与预算的适配任务中数据对象仍遗漏、公共能力失真或新逻辑继续回流 legacy，则下调；未获授权的源不能作为有效迁移样本。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-symbol-name-index-maintenance\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"d29e54373844c7f3ae0f9e1f93dd7f08869228cdafc85bbc04f08119af0e1963\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"huang-advanced\",\n \"task_family\": \"团队与 AI 的变量命名登记和检索\",\n \"classification_reason\": \"该父节包含建立统一索引文件、记录变量名/说明/位置/频率的示例和用途，是明确的维护方法，不只是命名术语。\",\n \"reason\": \"预计在限定的小型命名维护任务中可达标并形成可检索结果；独立索引的同步成本可能抵消相对现有 IDE/检索基线的收益，故不预定玄阶增益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若索引不能正确反映变量位置与语义，或人工同步成本超过直接检索收益，则应下调；出现频率高不表示变量更重要。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-state-transform-separation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"5ecabc148817ed14ae49cafac8bfda07428578a9c95dd4262971b8bb3ee9a7cb\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"tian-intermediate\",\n \"task_family\": \"系统输入、状态、变换与输出的职责划分\",\n \"classification_reason\": \"原文定义四种环节并要求明确划分、独立管理输入处理输出，说明按哪些角色拆分系统行为；不是四个名称的孤立清单。\",\n \"reason\": \"用户要求将输入、状态、变换与输出相关功法按天阶处理；沿用该条原有中级细级，暂拟天阶中级。固定来源明确区分消费端、生产端、状态和变换，并要求独立管理输入、处理、输出，适用于职责混杂的结构分析；但原文不覆盖一般状态所有权、事务或时序，且没有独立效果测量，故仅记录为暂定意见，不将其扩写为完整跨领域框架。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若划分后仍无法识别实际输入/输出和状态变换，或边界拆分破坏事务一致性且未降低认知负担，则本建议应下调。\",\n \"grading_status\": \"provisional\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-shared-resource-concurrency\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"80b42a60c078ff6669a80f0f3c8ea724cb6c769eba351e8cc9089251766ab30a\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"并发共享状态设计与检查\",\n \"classification_reason\": \"限定节要求区分共享资源、避免竞争、必要时同步并区分并发与异步，是安全取舍约束而不是线程调度算法。\",\n \"reason\": \"预计能减少把异步等同并行和忽略共享资源的设计错误；没有资源生命周期、锁顺序及恢复规则，不预定困难并发任务均能达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若受控并发任务中仍发生竞争、死锁或资源泄漏，或不必要同步使总成本增加且无正确性收益，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-dry-reuse\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"11cd67ed2c3cb02be26a68472a22711530f4a9900aa6dfb84024df080fb2bf1f\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-intermediate\",\n \"task_family\": \"重复逻辑与公共表达的取舍\",\n \"classification_reason\": \"正文要求用函数、类、模块复用而不复制粘贴，是复用偏好；没有判定何时同一知识或怎样提炼的流程。\",\n \"reason\": \"预计对已知真实共性的重复逻辑减少多点修改，但原文没有重复与偶然相似的区分及过度抽象例外，不能借另条抽象准则替本条补齐边界。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若抽出的共用逻辑把独立变化强绑在一起，造成更多条件分支或修改冲突，则应下调；字符相似不算复用收益。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-scale-complexity-constraints\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"908cc7665d599efa46196df220fdf07a9b68a2d73bc400739c02c7dfb56458e7\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"xuan-advanced\",\n \"task_family\": \"算法选型与隐藏遍历成本检查\",\n \"classification_reason\": \"原文是关于输入规模、最坏情况、容器操作及 helper 成本的一组禁止性约束，不是复杂度计算算法。\",\n \"reason\": \"预计对忽略嵌套调用、复制与容器成本的性能判断有较强增益；规则不提供代表性负载与实测归因，不能由大 O 或循环层数断言实际达标。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若同输入规模与预算的任务中这些约束未减少算法误选，或复杂度审查忽略真实资源瓶颈并增加无效成本，则应下调。\"\n },\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-cache-lifecycle-isolation\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"3ca37523c3c65d4ed5db914528885cb9224ede6067c91e3a6e857585ebf28005\",\n \"ontology_type\": \"normative-allocation-content\",\n \"grade_id\": \"di-initial\",\n \"task_family\": \"有状态与多用户场景的缓存正确性设计\",\n \"classification_reason\": \"原文对缓存对象、状态版本、容量、用户隔离、失效、观测及进程/分布式语义作禁止性规定，不是缓存实现或通用算法。\",\n \"reason\": \"预计在状态更新、多用户及多进程等困难任务中防止错值、泄漏与一致性误判；未提供失效实现、测试矩阵和阈值，地阶初级只针对这些任务族作预计。\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"falsifier\": \"若预定义更新、隔离及多进程任务仍产生陈旧错值或跨用户泄漏，或内存和一致性成本高于省下的计算，则地阶预期不成立。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-user-cross-domain-framework-tian-20261024\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": null,\n \"policy_version\": null,\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"provisional_expert_judgment\",\n \"assessor\": \"用户指定天阶方向；AI编者拟细级并维护登记，非独立评审者\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-24T02:07:35.069068Z\",\n \"application_context\": \"在有界跨领域问题、系统或过程中，使用输入、相关状态、变换与输出的功能角色及真实依赖关系构造可审阅描述；本意见只记录用户指定的大阶方向与暂定细级。\",\n \"baseline_assumption\": \"若未来验证，应在相同任务、信息、环境和预算下，与胜任的领域内描述方法比较；当前没有冻结任务集、阈值或实验结果，故本次仅为前瞻判断。\",\n \"limits\": [\n \"用户要求新框架按天阶处理但未指定细级；按最低子级暂拟天阶初级。本意见为provisional，不是正式评级。\",\n \"新框架是本项目根据用户提出方向整理的定义；跨领域适用性与效果未受控验证。\",\n \"状态分类工具保持其原身份与玄阶中级历史初评，不纳入本批，也不据本框架推定其适用范围。\",\n \"未新增正式评级、独立语义审查、许可结论或效果记录。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-input-state-transform-output-cross-domain\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"f49f2b10ddc371d7236fa7f3204cd47c7cff0a7edb82ac6566580f7d63a9cd6f\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": \"tian-initial\",\n \"grading_status\": \"provisional\",\n \"task_family\": \"跨领域问题、系统与过程的输入状态变换输出结构化表达\",\n \"classification_reason\": \"以明确四类功能角色、边界与关系的分析框架为主，不规定具体领域实现或固定执行流程。\",\n \"reason\": \"用户要求将新框架按天阶处理，但未指定细级；按最低子级暂拟天阶初级。该条提供跨领域结构化描述视角，但没有独立效果测量，不以“统一框架”的命名直接推定更高细级或普遍收益。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若在边界明确且四类角色可识别的任务中，该框架相较胜任基线仍不能提高输入、状态、变换、输出及其依赖的可辨认性，或映射成本导致更严重的误分和协调负担，则应下调；边界或角色无法识别时应标为不适用。\"\n }\n ]\n },\n {\n \"id\": \"gongfa-author-experience-pattern-transfer-feedback-20261025\",\n \"vocabulary_id\": \"gongfa-grade-vocabulary-v1\",\n \"policy_id\": null,\n \"policy_version\": null,\n \"status\": \"provisional\",\n \"basis\": \"provisional_expert_judgment\",\n \"assessor\": \"AI编者人工拟议；非独立评审者；用户此前指定天阶方向但未指定细级。\",\n \"assessed_at\": \"2026-10-24T19:47:43Z\",\n \"application_context\": \"仅就单项任务中的经验规律迁移、情境适配和反馈校正方法作初步分类；不将讨论稿的用途或本地资料校验视为效果评级。\",\n \"baseline_assumption\": \"目前没有冻结的任务集、胜任基线、判定阈值或实测结果；本条先按用户提出的天阶方向记录，但不代替用户决定初级、中级或高级。\",\n \"limits\": [\n \"用户此前指定天阶方向，细级（初/中/高级）尚未确定；因此本批把品级留空并标记暂不可判。\",\n \"正文是本项目依据对话需求整理的编辑性方法说明，未有直接支持整套方法的外部书目或独立效果证据。\",\n \"未创建正式评级或效果记录；单项任务结果不自动证明因果或跨任务普遍性。\"\n ],\n \"supersedes\": null,\n \"items\": [\n {\n \"gongfa_id\": \"gongfa-experience-pattern-transfer-feedback\",\n \"content_version\": \"r1\",\n \"content_sha256\": \"353b62ccd0f8957ca8a231d875576f2c01829db06c028c5fae17e6d7cdf5a64b\",\n \"ontology_type\": \"method-specification\",\n \"grade_id\": null,\n \"grading_status\": \"undetermined\",\n \"task_family\": \"当前单项任务中的跨情境经验迁移、方案适配与结果反馈校正\",\n \"classification_reason\": \"主类是围绕当前任务提出条件、适配动作并按结果更新判断的多步求解方法，不是解释内容或规范分配内容。\",\n \"reason\": \"用户此前仅指定天阶方向，细级待定；本条是新构思，尚无独立效果评估或已定义校准规约依据。保留暂不可判，不据名称、主题广度或类比代选细级。\",\n \"confidence\": \"low\",\n \"falsifier\": \"若后续确定的细级、正式规约或可复核证据与当前分类边界不符，应另行重审并追加意见；在预先定义任务集、基线和阈值之前，不以个别任务成败推断品级或普遍效果。\"\n }\n ]\n }\n ]\n}\n",
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".github/metadata/gongfa/registry.schema.json": {
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"data": "\n# 输入—状态—变换—输出跨领域框架\n\n本框架以输入、状态、变换、输出四种功能角色描述一个有明确边界的问题、系统或过程。输入是进入分析单元的数据、事件、要求或依赖；状态是与该单元相关且在分析中保留或更新的信息；变换是读取输入或状态、执行规则或动作并可能改变状态、产生副作用或中间结果的过程；输出是可观察的结果、决策、产物或外部影响。\n\n使用时先定分析边界，再分别标出输入来源、相关状态、变换规则及输出证据，并说明它们之间真实存在的数据、控制或时间关系。只有在边界与关系确实相接时，才把一个单元的输出连到下一个单元的输入；整体可包含反馈、循环、并发或外部扰动，不预设为单向线性流水线。信息未知或不可观察时应明确标记，不以空白推断。\n\n四类描述的是功能角色，不保证互斥、穷尽或一一对应；同一对象可兼任不同角色。该框架不假设变换是纯函数或确定过程，也不单独解决状态所有权、事务一致性、并发、时序、因果关系、权限或正确性；这些性质须按具体领域另行建模和验证。\n\n本框架与“状态分类工具”身份不同：后者把演化对象归入始态、暂态、终态并推演状态转移；本框架关注输入、相关状态、变换与输出的功能边界及连接关系，不替代或扩展该状态分类方法。它提供描述与分析视角，不是必经流程，也不单独证明跨领域迁移效果。\n",
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+ ".github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md": {
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+ "encoding": "utf-8",
+ "data": "\n# 经验规律迁移与反馈校正\n\n本方法用于在完成一个具体任务时，借鉴并检验过往经验。它把经验视为带适用条件的候选规律，而不是可直接照抄的通用配方。先明确当前任务的目标、验收标准、约束、可用资源与风险范围。\n\n1. **明确任务**：写清当前目标、成功/失败判定、不可违反的约束、可用资源与执行权限；区分已知事实、假设和待核信息。\n2. **检索经验**：找出与任务相关的既往案例，包括成功、失败和结果不明的经历；记录可观察事实、当时情境及解释，不把主观印象当作事实。\n3. **比较情境**：对照新旧案例的对象、目标、机制、环境、约束、资源和风险；标出真正相似之处、重要差异及未知条件。名称相似不等于条件相同。\n4. **形成候选规律**：从可比较案例提出一条有明确适用条件的候选规律，说明预期结果、可能的反例或停止条件；无法支持的部分保留为未知。\n5. **调整并执行**：只迁移与当前情境相符的部分，依据差异调整方案；在权限、安全、隐私和风险边界内执行，并记录可观察结果及偏差。若验证代价或风险不合适，不为试验而试验。\n6. **反馈校正**：把实际结果与事先写明的预期及验收标准比较；考虑环境变化、选择偏差和其他可能解释，再保留、收窄、修正或拒绝候选规律。证据不足时维持待核，不把单次结果当作普遍规律或因果证明。\n\n本方法服务于单项任务中的经验迁移与判断校正；不要求训练模型、修改系统或建立长期记忆。它不保证性能提升或最优解。只有经验来源可信、关键情境差异可判断、结果可观察且执行安全合规时，迁移结论才有明确边界；否则应说明未知并选择合适的其他方法。\n",
+ "sha256": "b2193f8304309a68b187430e6db0a9b4dfbc1bd5de9e8c9f4e2959d93643eb7d"
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+ ".github/metadata/gongfa/source-experience-pattern-transfer-feedback-20261025.txt": {
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+ "encoding": "utf-8",
+ "data": "\n# 经验规律迁移与反馈校正\n\n本方法用于在完成一个具体任务时，借鉴并检验过往经验。它把经验视为带适用条件的候选规律，而不是可直接照抄的通用配方。先明确当前任务的目标、验收标准、约束、可用资源与风险范围。\n\n1. **明确任务**：写清当前目标、成功/失败判定、不可违反的约束、可用资源与执行权限；区分已知事实、假设和待核信息。\n2. **检索经验**：找出与任务相关的既往案例，包括成功、失败和结果不明的经历；记录可观察事实、当时情境及解释，不把主观印象当作事实。\n3. **比较情境**：对照新旧案例的对象、目标、机制、环境、约束、资源和风险；标出真正相似之处、重要差异及未知条件。名称相似不等于条件相同。\n4. **形成候选规律**：从可比较案例提出一条有明确适用条件的候选规律，说明预期结果、可能的反例或停止条件；无法支持的部分保留为未知。\n5. **调整并执行**：只迁移与当前情境相符的部分，依据差异调整方案；在权限、安全、隐私和风险边界内执行，并记录可观察结果及偏差。若验证代价或风险不合适，不为试验而试验。\n6. **反馈校正**：把实际结果与事先写明的预期及验收标准比较；考虑环境变化、选择偏差和其他可能解释，再保留、收窄、修正或拒绝候选规律。证据不足时维持待核，不把单次结果当作普遍规律或因果证明。\n\n本方法服务于单项任务中的经验迁移与判断校正；不要求训练模型、修改系统或建立长期记忆。它不保证性能提升或最优解。只有经验来源可信、关键情境差异可判断、结果可观察且执行安全合规时，迁移结论才有明确边界；否则应说明未知并选择合适的其他方法。\n",
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"locations": {},
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"content": "依据：第7项来源记录与第11项机制共同定位该定义：来源ID`repo-cross-domain-framework-20261024`；逻辑路径`.github/docs/gongfa/cross-domain-input-state-transform-output.md`；Git修订`3df273795b6a0c0d395d4da05cb0029e59878dc9`；冻结字节SHA-256`9c061a02fc6646f2dae3ac15c104173d7eae4a970c1780af0c9c31e85da55c1f`；独立章节锚点`cross-domain-input-state-transform-output`。第7项可定位段落定义角色、边界、连接规则与限制；这是本项目整理的定义，不是外部独立证据、效果验证或正式评级依据。"
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+ },
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+ "object_key": "registry:gongfa-experience-pattern-transfer-feedback@r1",
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+ {
+ "name": "工具的名称",
+ "content": "经验规律迁移与反馈校正"
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+ "name": "是什么",
+ "content": "一种用于当前单项任务的经验迁移与反馈校正方法：把过往经验作为带适用条件的候选规律，比较新旧情境差异后调整方案，执行并依实际结果修正判断。"
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+ "name": "为什么",
+ "content": "避免把曾经成功的做法当成可跨条件照搬的通用配方；也避免只凭表面相似作类比，或执行后不检查结果。"
+ },
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+ "name": "怎么做",
+ "content": "先写明当前任务的目标、验收标准、约束、资源、权限和风险；查找相关成功、失败或结果不明的案例，区分观察与解释；比较情境差异并标记未知；提出带适用条件、预期、反例或停止条件的候选规律；按差异调整方案并在边界内执行；比较实际结果，考虑环境变化和其他解释，再保留、收窄、修正或拒绝候选规律。证据不足就标为待核。"
+ },
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+ "name": "扩展",
+ "content": "可用于个人决策、学习、研究、工程或协作中的单项任务；这些只是可能的使用情境，不代表效果已经验证。不要求训练模型、修改系统或建立长期记忆。"
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+ "name": "关联信息",
+ "content": "稳定ID：gongfa-experience-pattern-transfer-feedback；内容版本：r1；本体类型：method-specification；身份状态：已登记。用户此前提到天阶方向，但天阶初级/中级/高级细级尚未确定；本条暂不可判，不代选细级。正式评级和效果记录均未建立。"
+ },
+ {
+ "name": "出处",
+ "content": "来源ID：repo-experience-pattern-transfer-feedback-20261025；逻辑路径：.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md；Git修订：aab70f72dc67e50c0a374c974d42e3c026c98cbe；冻结快照：.github/metadata/gongfa/source-experience-pattern-transfer-feedback-20261025.txt；冻结SHA-256：b2193f8304309a68b187430e6db0a9b4dfbc1bd5de9e8c9f4e2959d93643eb7d；定位：experience-pattern-transfer-feedback，独立Markdown章节。正文是本项目依据本轮对话中的用户需求所作编辑性整理，不是外部来源摘录或实证报告。"
+ },
+ {
+ "name": "相关图书",
+ "content": "未核验有直接支持本方法整套操作的具体图书；本条源自对话需求的项目编辑性整理，不据此推定外部书目、许可或效果。"
+ },
+ {
+ "name": "它要解决什么问题？",
+ "content": "如何在当前任务中借鉴既往经验但不照搬：判断哪些条件仍成立、哪些差异要求调整，并在执行后根据实际结果修正这条经验的适用判断。"
+ },
+ {
+ "name": "为什么这样设计？",
+ "content": "把任务目标、经验事实、情境差异、候选条件、适配动作和反馈结果分开；先写适用条件与预期，再观察结果，减少把经验、表面类比和效果判断混为一谈的风险。此为编辑性设计解释，不冒充原作者动机或验证成果。"
+ },
+ {
+ "name": "内部如何实现？",
+ "content": "以当前任务和验收标准为锚，检索并描述相关案例；比较可观察的情境条件，提出受条件约束的候选规律；据差异调整当前方案，在授权和安全范围内执行并记录结果；最后结合预期、偏差和替代解释更新局部判断。它描述人的任务求解步骤，不要求软件系统实现。"
+ },
+ {
+ "name": "付出了什么代价？",
+ "content": "检索和核对旧案例、比较情境、提前写预期并记录结果会增加时间和记录成本。案例选择偏差、经验记忆不完整及结果混杂可能带来错误迁移；无法控制或观察结果时，反馈结论会更弱。本条没有实际成本或收益测量。"
+ },
+ {
+ "name": "比较不同技术与方法。",
+ "content": "与直接照抄相比，本方法显式核对适用条件和情境差异；与泛化类比相比，它要求提出条件、预期和反例边界；与纯试错相比，它利用过往案例并要求执行后修正判断。机器学习训练或迁移学习依赖其自身数据、模型和优化机制，本方法不要求训练模型，也不是机器学习算法。受控实验可用于评价效果，但不适用于或要求每个单项任务都执行。"
+ },
+ {
+ "name": "提炼共同规律。",
+ "content": "经验跨情境使用应把共同机制和关键差异分开，并将候选判断写成有条件、可被结果修正的命题；该归纳来自本方法定义，不是跨任务实证规律。"
+ },
+ {
+ "name": "明确这些规律成立的前提与适用条件。",
+ "content": "适用前提：任务目标、验收标准和关键约束可说明；经验来源有可追溯观察；新旧情境的关键差异可识别；执行与结果观察符合权限、安全、隐私及风险边界。限制：案例选择和记忆可能有偏差；环境变化及混杂因素影响解释；单次结果不证明因果或跨任务泛化；高风险或不可逆时不为验证而执行；证据不足应维持待核。"
+ },
+ {
+ "name": "结论",
+ "content": "结论（限第15项条件）：在目标、验收标准和关键情境条件可说明、相关经验可追溯且结果可观察时，本方法把过往经验作为有条件的候选规律，先比较情境并调整当前任务方案，再依据实际反馈修正判断。本文提炼的规则是：“经验跨情境使用应把共同机制和关键差异分开，并将候选判断写成有条件、可被结果修正的命题；该归纳来自本方法定义，不是跨任务实证规律。”这是方法定义与预期推理，不证明效果或因果，不证明许可或正式评级。"
+ },
+ {
+ "name": "连接规则",
+ "content": "推理桥梁：证据命题：第7项记录的用户需求将方法限定为完成当前任务时借鉴旧经验、核对情境差异、调整后执行并依结果修正；第18项可定位的登记正文把这些操作写成一个有边界的任务级方法。主张：第16项将本条描述为任务级经验迁移与反馈校正方法。推理根据：方法的描述性分类取决于对象、操作和反馈结构；由于登记正文明确以当前单项任务为对象，并要求比较情境条件、据差异调整方案、观察结果并更新判断，因此这些文本事实支持第16项关于方法定义的主张。来源是对话需求的项目整理，只能支持来源归属及登记定义，不支持方法有效性或因果结论。成立边界：以第15项列出的适用条件、限制及其待核状态为准；不据此外推未观察效果、许可或正式评级。"
+ },
+ {
+ "name": "依据",
+ "content": "依据：第7项来源记录与第11项机制共同定位本条定义；来源ID `repo-experience-pattern-transfer-feedback-20261025`；逻辑路径 `.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md`；Git修订 `aab70f72dc67e50c0a374c974d42e3c026c98cbe`；冻结快照 `.github/metadata/gongfa/source-experience-pattern-transfer-feedback-20261025.txt`；冻结SHA-256 `b2193f8304309a68b187430e6db0a9b4dfbc1bd5de9e8c9f4e2959d93643eb7d`；章节锚点 `experience-pattern-transfer-feedback`。这些材料记录本项目依据对话需求整理的方法正文，不是外部独立效果证据、因果证明、许可结论或正式评级依据。"
+ }
+ ]
}
]
}
diff --git a/.github/context/gongfa/huang.md b/.github/context/gongfa/huang.md
index f8c3bf33..0f1af044 100644
--- a/.github/context/gongfa/huang.md
+++ b/.github/context/gongfa/huang.md
@@ -534,10 +534,11 @@
## 未明确品级（不归属黄阶）
-以下2条没有可沿用的明确品级；仅为减少文件数暂置本页附录，不视为黄阶。
+以下3条没有可沿用的明确品级；仅为减少文件数暂置本页附录，不视为黄阶。
- [灾备容量负载放大模型](#v0-registry-gongfa-candidate-html211-e001-a663456869-r1-5c259ebd)
- [CAP 定理 (CAP Theorem)](#v0-registry-gongfa-candidate-html96-vc029-6cca304cec-r1-434a756e)
+- [经验规律迁移与反馈校正](#v0-registry-gongfa-experience-pattern-transfer-feedback-r1-21c9b633)
### 灾备容量负载放大模型
@@ -586,3 +587,27 @@
| 16 | 结论 | 结论（限第15项条件）：仅有单条登记记录，未提供经独立确认的共同样本；因此不能据此宣称跨对象共同规律。最多可提出待验证的局部命题：围绕来源摘要“一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项”分析其条件、步骤与可能反例；它仍须经上游核实和独立任务证据验证。
非效果、许可或正式评级证明。 |
| 17 | 连接规则 | 推理桥梁：证据命题：第18项定位的第7项材料只对应本条记录；第11项登记的机制/操作摘要为“一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项”。推理根据：单条记录可支持对该记录本身的描述，但不能代表多个独立、可比对象；从个例推广到跨对象规律需要额外样本和比较前提。由于当前来源定位没有提供上述跨对象比较样本，因此第16项中“围绕来源摘要“一个分布式系统最多只能保证一致性、可用性和分区容错性中的两项”分析其条件、步骤与可能反例”这一局部、待验证范围。成立边界：以第15项列出的适用条件、限制及其待核状态为准；不据此外推未观察效果、许可或正式评级。 |
| 18 | 依据 | 依据：.github/metadata/gongfa/source-classified-candidates-20261007.json；快照SHA-256 `6f3246373eb2b1d3c6d5916d42133cbf1d6d2988a2c54514bc8ea09816de70b5`；来源定位 `html96:VC029`；第7项载完整出处；对应第11项，边界按第15项。快照/静态仅支持记录，不代表独立核验或效果/许可/评级证据。 |
+
+
+### 经验规律迁移与反馈校正
+
+| 序号 | 说明项 | 内容 |
+|:---:|:---|:---|
+| 1 | 工具的名称 | 经验规律迁移与反馈校正 |
+| 2 | 是什么 | 一种用于当前单项任务的经验迁移与反馈校正方法：把过往经验作为带适用条件的候选规律，比较新旧情境差异后调整方案，执行并依实际结果修正判断。 |
+| 3 | 为什么 | 避免把曾经成功的做法当成可跨条件照搬的通用配方；也避免只凭表面相似作类比，或执行后不检查结果。 |
+| 4 | 怎么做 | 先写明当前任务的目标、验收标准、约束、资源、权限和风险；查找相关成功、失败或结果不明的案例，区分观察与解释；比较情境差异并标记未知；提出带适用条件、预期、反例或停止条件的候选规律；按差异调整方案并在边界内执行；比较实际结果，考虑环境变化和其他解释，再保留、收窄、修正或拒绝候选规律。证据不足就标为待核。 |
+| 5 | 扩展 | 可用于个人决策、学习、研究、工程或协作中的单项任务；这些只是可能的使用情境，不代表效果已经验证。不要求训练模型、修改系统或建立长期记忆。 |
+| 6 | 关联信息 | 稳定ID：gongfa-experience-pattern-transfer-feedback；内容版本：r1；本体类型：method-specification；身份状态：已登记。用户此前提到天阶方向，但天阶初级/中级/高级细级尚未确定；本条暂不可判，不代选细级。正式评级和效果记录均未建立。 |
+| 7 | 出处 | 来源ID：repo-experience-pattern-transfer-feedback-20261025；逻辑路径：.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md；Git修订：aab70f72dc67e50c0a374c974d42e3c026c98cbe；冻结快照：.github/metadata/gongfa/source-experience-pattern-transfer-feedback-20261025.txt；冻结SHA-256：b2193f8304309a68b187430e6db0a9b4dfbc1bd5de9e8c9f4e2959d93643eb7d；定位：experience-pattern-transfer-feedback，独立Markdown章节。正文是本项目依据本轮对话中的用户需求所作编辑性整理，不是外部来源摘录或实证报告。 |
+| 8 | 相关图书 | 未核验有直接支持本方法整套操作的具体图书；本条源自对话需求的项目编辑性整理，不据此推定外部书目、许可或效果。 |
+| 9 | 它要解决什么问题？ | 如何在当前任务中借鉴既往经验但不照搬：判断哪些条件仍成立、哪些差异要求调整，并在执行后根据实际结果修正这条经验的适用判断。 |
+| 10 | 为什么这样设计？ | 把任务目标、经验事实、情境差异、候选条件、适配动作和反馈结果分开；先写适用条件与预期，再观察结果，减少把经验、表面类比和效果判断混为一谈的风险。此为编辑性设计解释，不冒充原作者动机或验证成果。 |
+| 11 | 内部如何实现？ | 以当前任务和验收标准为锚，检索并描述相关案例；比较可观察的情境条件，提出受条件约束的候选规律；据差异调整当前方案，在授权和安全范围内执行并记录结果；最后结合预期、偏差和替代解释更新局部判断。它描述人的任务求解步骤，不要求软件系统实现。 |
+| 12 | 付出了什么代价？ | 检索和核对旧案例、比较情境、提前写预期并记录结果会增加时间和记录成本。案例选择偏差、经验记忆不完整及结果混杂可能带来错误迁移；无法控制或观察结果时，反馈结论会更弱。本条没有实际成本或收益测量。 |
+| 13 | 比较不同技术与方法。 | 与直接照抄相比，本方法显式核对适用条件和情境差异；与泛化类比相比，它要求提出条件、预期和反例边界；与纯试错相比，它利用过往案例并要求执行后修正判断。机器学习训练或迁移学习依赖其自身数据、模型和优化机制，本方法不要求训练模型，也不是机器学习算法。受控实验可用于评价效果，但不适用于或要求每个单项任务都执行。 |
+| 14 | 提炼共同规律。 | 经验跨情境使用应把共同机制和关键差异分开，并将候选判断写成有条件、可被结果修正的命题；该归纳来自本方法定义，不是跨任务实证规律。 |
+| 15 | 明确这些规律成立的前提与适用条件。 | 适用前提：任务目标、验收标准和关键约束可说明；经验来源有可追溯观察；新旧情境的关键差异可识别；执行与结果观察符合权限、安全、隐私及风险边界。限制：案例选择和记忆可能有偏差；环境变化及混杂因素影响解释；单次结果不证明因果或跨任务泛化；高风险或不可逆时不为验证而执行；证据不足应维持待核。 |
+| 16 | 结论 | 结论（限第15项条件）：在目标、验收标准和关键情境条件可说明、相关经验可追溯且结果可观察时，本方法把过往经验作为有条件的候选规律，先比较情境并调整当前任务方案，再依据实际反馈修正判断。本文提炼的规则是：“经验跨情境使用应把共同机制和关键差异分开，并将候选判断写成有条件、可被结果修正的命题；该归纳来自本方法定义，不是跨任务实证规律。”这是方法定义与预期推理，不证明效果或因果，不证明许可或正式评级。 |
+| 17 | 连接规则 | 推理桥梁：证据命题：第7项记录的用户需求将方法限定为完成当前任务时借鉴旧经验、核对情境差异、调整后执行并依结果修正；第18项可定位的登记正文把这些操作写成一个有边界的任务级方法。主张：第16项将本条描述为任务级经验迁移与反馈校正方法。推理根据：方法的描述性分类取决于对象、操作和反馈结构；由于登记正文明确以当前单项任务为对象，并要求比较情境条件、据差异调整方案、观察结果并更新判断，因此这些文本事实支持第16项关于方法定义的主张。来源是对话需求的项目整理，只能支持来源归属及登记定义，不支持方法有效性或因果结论。成立边界：以第15项列出的适用条件、限制及其待核状态为准；不据此外推未观察效果、许可或正式评级。 |
+| 18 | 依据 | 依据：第7项来源记录与第11项机制共同定位本条定义；来源ID `repo-experience-pattern-transfer-feedback-20261025`；逻辑路径 `.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md`；Git修订 `aab70f72dc67e50c0a374c974d42e3c026c98cbe`；冻结快照 `.github/metadata/gongfa/source-experience-pattern-transfer-feedback-20261025.txt`；冻结SHA-256 `b2193f8304309a68b187430e6db0a9b4dfbc1bd5de9e8c9f4e2959d93643eb7d`；章节锚点 `experience-pattern-transfer-feedback`。这些材料记录本项目依据对话需求整理的方法正文，不是外部独立效果证据、因果证明、许可结论或正式评级依据。 |
diff --git a/.github/test-gongfa-catalog.py b/.github/test-gongfa-catalog.py
index a7a8fe09..cc95c27c 100644
--- a/.github/test-gongfa-catalog.py
+++ b/.github/test-gongfa-catalog.py
@@ -133,15 +133,71 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
self.assertIn('用户明确指定', input_output['explanation_fields'][5]['content'])
self.assertIn('天阶中级', input_output['explanation_fields'][5]['content'])
+ def test_experience_pattern_transfer_is_task_level_and_keeps_unresolved_grade_direction(self):
+ entry_id = 'gongfa-experience-pattern-transfer-feedback'
+ entries = [entry for entry in self.documents['registry']['gongfa'] if entry['id'] == entry_id]
+ self.assertEqual(len(entries), 1)
+ entry = entries[0]
+ self.assertEqual(entry['name'], '经验规律迁移与反馈校正')
+ self.assertEqual(entry['content_version'], 'r1')
+ self.assertEqual(entry['entry_status'], 'registered')
+ self.assertEqual(entry['ontology_type'], 'method-specification')
+ finite_sample = [item for item in self.documents['registry']['gongfa']
+ if item['id'] == 'gongfa-finite-sample-generative-inference']
+ self.assertEqual(len(finite_sample), 1)
+ self.assertEqual(finite_sample[0]['name'], '有限样本生成推断')
+ source = next(source for source in self.documents['registry']['sources']
+ if source['id'] == entry['source_ref']['source_id'])
+ self.assertEqual(source['kind'], 'repository_document')
+ self.assertEqual(source['path'], '.github/docs/gongfa/experience-pattern-transfer-feedback.md')
+ self.assertEqual(entry['source_ref']['heading_id'], 'experience-pattern-transfer-feedback')
+ self.assertEqual(entry['source_ref']['selection'], 'markdown-section')
+ original_text = entry['content']['original_text']
+ for required in ('当前任务', '过往经验', '比较情境', '差异', '调整', '实际结果', '因果', '训练模型'):
+ self.assertIn(required, original_text)
+ self.assertIn('不保证性能提升或最优解', original_text)
+
+ batches = [batch for batch in self.documents['registry']['grade_proposals']
+ if any(item['gongfa_id'] == entry_id for item in batch['items'])]
+ self.assertEqual(len(batches), 1)
+ proposal = next(item for item in batches[0]['items'] if item['gongfa_id'] == entry_id)
+ self.assertIsNone(proposal['grade_id'])
+ self.assertEqual(proposal['grading_status'], 'undetermined')
+ self.assertEqual(proposal['confidence'], 'low')
+ self.assertIn('细级待定', proposal['reason'])
+ self.assertEqual(self.documents['registry']['assessments'], [])
+
+ key = f'registry:{entry_id}@r1'
+ explanation = next(item for item in self.documents['explanations_v1']['items']
+ if item['object_key'] == key)
+ fields = {field['name']: field['content'] for field in explanation['fields']}
+ self.assertEqual(list(fields), v1_field_names())
+ self.assertIn('当前单项任务', fields['是什么'])
+ self.assertIn('比较情境差异', fields['怎么做'])
+ self.assertIn('比较实际结果', fields['怎么做'])
+ self.assertIn('不要求训练模型', fields['扩展'])
+ self.assertIn('未核验', fields['相关图书'])
+ self.assertIn('不证明效果或因果', fields['结论'])
+ self.assertIn('不据此外推未观察效果、许可或正式评级', fields['连接规则'])
+ self.assertIn(source['id'], fields['依据'])
+
+ rows = catalog.merge_rows(deepcopy(self.documents))
+ row = next(row for row in rows if row['original_id'] == entry_id)
+ self.assertEqual(row['entry_status'], '已登记')
+ self.assertIsNone(row['grade_id'])
+ self.assertEqual(row['grading_status'], 'undetermined')
+ self.assertEqual(row['explanation_fields'], explanation['fields'])
+
def test_current_all_classified_content_and_two_bad_summaries_keep_original_opinions(self):
rows = catalog.merge_rows(deepcopy(self.documents))
- self.assertEqual(Counter(row['namespace'] for row in rows), {'registry': 412})
- self.assertEqual(len(rows), 412)
- self.assertEqual(len({(r['namespace'], r['original_id'], r['content_version']) for r in rows}), 412)
+ self.assertEqual(Counter(row['namespace'] for row in rows), {'registry': 413})
+ self.assertEqual(len(rows), 413)
+ self.assertEqual(len({(r['namespace'], r['original_id'], r['content_version']) for r in rows}), 413)
undetermined = {r['original_id'] for r in rows if r['grading_status'] == 'undetermined'}
self.assertEqual(undetermined, {
'gongfa-candidate-html211-e001-a663456869',
'gongfa-candidate-html96-vc029-6cca304cec',
+ 'gongfa-experience-pattern-transfer-feedback',
})
by_id = {(r['namespace'], r['original_id']): r for r in rows}
self.assertEqual(by_id['registry', 'gongfa-first-principles']['grade_id'], 'di-advanced')
@@ -153,7 +209,7 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
self.assertEqual(by_id['registry', 'gongfa-candidate-html211-e001-a663456869']['grading_status'], 'undetermined')
self.assertIn('失去50%容量时剩余单位需要承担2倍总流量。',
by_id['registry', 'gongfa-candidate-html211-e001-a663456869']['original_text'])
- self.assertEqual(sum(r['entry_status'] == '已登记' for r in rows), 412)
+ self.assertEqual(sum(r['entry_status'] == '已登记' for r in rows), 413)
lambda_index = next(index for index, row in enumerate(rows) if row['original_id'] == 'gongfa-lambda-calculus')
glue_index = next(index for index, row in enumerate(rows) if row['original_id'] == 'gongfa-glue-coding')
self.assertEqual(lambda_index + 1, glue_index)
@@ -165,7 +221,7 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
self.assertEqual(chapters[chapters.index('## 拼好码') + 1], '## Lambda 演算')
self.assertEqual(sum(r['entry_status'] == '登记库候选' for r in rows), 0)
self.assertEqual(self.documents['registry']['assessments'], [])
- self.assertEqual(len(self.documents['registry']['gongfa']), 412)
+ self.assertEqual(len(self.documents['registry']['gongfa']), 413)
self.assertTrue(all(item['entry_status'] == 'registered' for item in self.documents['registry']['gongfa']))
registry_item = next(item for item in self.documents['registry']['gongfa'] if item['id'] == 'gongfa-first-principles')
profile = registry_item['content']['profile']
@@ -220,12 +276,12 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
self.assertEqual(self.documents['html211_candidates']['registry_updated'], False)
self.assertEqual(self.documents['html96_candidates']['registry_updated'], False)
self.assertEqual(self.documents['explanations_v1']['template_sha256'], catalog.tool_explanations.template_sha256(ROOT))
- self.assertEqual(len(self.documents['explanations_v1']['items']), 412)
+ self.assertEqual(len(self.documents['explanations_v1']['items']), 413)
self.assertTrue(all(item['object_key'].startswith('registry:')
for item in self.documents['explanations_v1']['items']))
views = catalog.render_views(ROOT, rows, self.binding)
markdown = views['README.md']
- self.assertIn('- 共**412条内容记录**；已登记412条，待登记0条，未登记来源条目0条。', markdown)
+ self.assertIn('- 共**413条内容记录**；已登记413条，待登记0条，未登记来源条目0条。', markdown)
self.assertNotIn('[控制论与科学方法论](#控制论与科学方法论)', markdown)
self.assertIn('同名条目在导航中附稳定对象ID，不表示身份合并。', markdown)
self.assertFalse('catalog.xlsx' in markdown, '活动阅读视图只有Markdown，历史Excel仅作原始载荷保存')
@@ -514,8 +570,8 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
for phrase in phrases:
self.assertNotIn(phrase, fields[field_name], f'{candidate_id}:{field_name}')
- def test_stale_status_scan_covers_all_442_explanation_items_without_rewriting_them(self):
- expected_counts = {'gongfa': 412, 'faqi': 30}
+ def test_stale_status_scan_covers_all_443_explanation_items_without_rewriting_them(self):
+ expected_counts = {'gongfa': 413, 'faqi': 30}
bundles = source_archive.bundles(ROOT)
self.assertEqual(set(expected_counts), set(bundles))
hits = []
@@ -531,7 +587,7 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
for label in STALE_EXPLANATION_LABELS:
if label in field['content']:
hits.append(f"{kind}:{item['object_key']}:{field['name']}:{label}")
- self.assertEqual(442, total)
+ self.assertEqual(443, total)
self.assertEqual([], hits, '仅报告过时状态词候选，不自动改写说明：' + chr(10) + chr(10).join(hits))
def test_v1_template_appends_the_three_argument_fields_without_changing_v0(self):
@@ -569,8 +625,8 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
findings.append(f"{item['object_key']}:{name}")
self.assertEqual([], findings, '主张不能把同一摘要同时当作方法和问题：' + ', '.join(findings))
- def test_active_v1_payload_migrates_all_442_records_with_toulmin_warrants(self):
- expected_counts = {'gongfa': 412, 'faqi': 30}
+ def test_active_v1_payload_migrates_all_443_records_with_toulmin_warrants(self):
+ expected_counts = {'gongfa': 413, 'faqi': 30}
expected_names = v0_field_names() + ['结论', '连接规则', '依据']
bundles = source_archive.bundles(ROOT)
total = 0
@@ -601,7 +657,7 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
self.assertNotIn('仅当第18项支持第11项机制适用于第9项问题', warrant, item['object_key'])
self.assertIn('第7项', fields['依据'], item['object_key'])
self.assertIn('第11项', fields['依据'], item['object_key'])
- self.assertEqual(442, total)
+ self.assertEqual(443, total)
gongfa_items = {
item['object_key']: {field['name']: field['content'] for field in item['fields']}
for item in bundles['gongfa']['data']['explanations_v1']['items']
@@ -670,8 +726,8 @@ class CatalogMaintenanceTest(unittest.TestCase):
documents['registry']['gongfa'].append(candidate)
rows = catalog.merge_rows(documents)
self.assertEqual(sum(row['entry_status'] == '登记库候选' for row in rows), 1)
- self.assertEqual(413, len(rows))
- self.assertIn('合计413条', '\n'.join(catalog.notes(rows, self.binding)))
+ self.assertEqual(414, len(rows))
+ self.assertIn('合计414条', '\n'.join(catalog.notes(rows, self.binding)))
def test_registry_updates_follow_explicit_correction_and_never_inherit_a_new_version(self):
documents = deepcopy(self.documents)