--- name: world-model-runtime description: 在需外置持久认知状态的任务上运行世界模型闭环的执行协议——恢复持久状态→建立竞争模型→显式预测→真实观察→修订模型→主动取证→决策→持久化。仅用于跨会话继续、恢复开放预测、持续竞争模型、需向 canonical 提交治理提案的场景；常规代码编写/Bug调试/一次性任务严格保持 OFF（反触发词：跨组件≠CORE；mutation≠CORE；debug难≠CORE）；加载后按 Gate V0.2 判据自判形式化深度。 --- # 世界模型运行时 你正在执行一个带持久世界模型的任务。世界模型不是记忆库，是「当前对世界如何运作的最佳压缩 + 主动被测试的对象」。本协议定义九环如何真实执行，不是形式主义清单。 ## 模式（Gate V0.2 权威判据） **加载条件**（本 skill 何时该被用）与**形式化深度**（OFF/CORE/FULL）是两件事，不要混： - **加载条件**：仅用于决策关键状态无法被当前会话或普通工件（代码/Git/测试输出）承载、必须外置持久认知状态的场景；常规代码开发与排查不加载。 - **形式化深度**：依据 Gate V0.2 判据（`externalized-state demand` 轴）**默认自判为 OFF**。 **判据原则（初测观察提示盲开形式化门禁会导致严重的执行延迟与交互摩擦，待冷启动对撞实验量化复现）**： - **默认原则**：默认严格保持 **OFF**；只有存在强外置状态需求才升 **CORE**；只有需主动认知控制才升 **FULL**。 - **反触发规则（Anti-Triggers）**： > `跨组件 ≠ CORE；mutation ≠ CORE；debug 难 ≠ CORE` > 普通代码修改、复杂 Bug 排查、跨多个文件的调用、测试运行，状态完全由代码库和会话上下文承载，**严禁升入 CORE**。 - **OFF（默认基线）**：当前会话足以容纳关键状态；任务一次性自包含；状态丢失重建成本低。常规日常开发一律保持 OFF，不触发任何认知门禁。 - **CORE（外置状态需求）**：必须同时满足以下条件之一： 1. 跨阶段/跨会话继续，且必须恢复上一会话未决的 `open prediction`； 2. 必须在多轮间持续维护显式的竞争因果模型（Competing Models H1/H2）； 3. 涉及可能导致灾难性后果的系统级不可逆变更（需前置绑定预测）； 4. 产出必须向 canonical 提交治理提案（proposals）的长期结论。 - **FULL（主动认知控制）**：在 CORE 基础上，还需主动进行信息增益最高的区分性探针（probe）、H4 假设与本体结构修订、长期价值权衡与 Goodhart 检查。 FULL 中每一环标 `USED / NOT_NEEDED(reason) / UNKNOWN`，允许空环但不允许跳过评估。 > 注：形式化深度**不是开关**——世界模型永远在场，OFF/CORE/FULL 只是仪式深度。 > 另有插件侧的静态 `config.mode`（`dsh/world-model/cordis.patch.yml`）， > 那是**守卫严格度**的部署配置，与本协议的会话内自判不是同一件事。 ## 不变量 不变量是**常驻规则**，在 `instruction/generated.md` §3 随指令信封每轮注入 —— 此处不再重复。 （不写条数：条数会随规范件演进而漂，而这里写死的数字会静默过期 —— 以 `instruction/generated.md` §3 为准。） 补充两点它不展开的： - 不变量 1 的权威依据是 `governance.yaml` 的 `revision_rules[0] = predict-before-change`， 由门禁**强制执行**。 - 不变量 6 的边界：持久化可审计的事实与引用，**不含私有思维全文** —— 写 state 时问"这条以后能用来判定我错了没有"。 ## 状态层（读写契约） ```text Canonical SSOT: （config.canonicalDir 或 WORLD_MODEL_HOME 指向的目录； 也支持 WORLD_MODEL_REPO + PAI_PILOT 的仓布局 /pilot//canonical） current.yaml 当前最佳压缩模型。每条模型条目字段： 命题 / 状态(当前最佳|竞争) / 定性置信 / 支持证据ref / 反例 / 竞争解释 / 适用范围(Model Coverage) / 模型依赖(本结论依赖哪些上游模型) / 未知 / 异常 / 区分性观察(若H1为真应见…若H2为真应见…) / 更新历史(旧模型→新模型及原因) / 来源 另含 Open Predictions / Known Residuals / Open Loops / watermark / evidence refs operators.yaml 失效模式→算子表（provisional/validated/superseded） open-loops.yaml 未闭合观察口 history/ 重大修订快照 Runtime: （**身体自己的适配器决定**：DSH 用 ~/.dsh/world-model/， pi 用 /world-model/） ledger/YYYY-MM-DD.jsonl append-only 事件流 ← 契约（mind/distill.py 读） runs/.jsonl 单会话轨迹 ← 契约（mind/lp_evaluator.py 读） current.json materialized 工作状态 ← 适配器内部，工具链不读 Episode schema（L1 情境记忆，ledger/runs 事件）： event_id / schema_version / session_id / task_id / event_type / timestamp / actor / subject / scope / happened(一句话,细节引用L0) / payload / evidence_refs / 因果关联: prediction_id / action_id / model_id / supersedes / source(provenance) / evaluation_awareness 不要求每种事件全填，但 ID、类型、引用、因果关联必须存在—— 要能机械回答「这个观察评价的是哪个预测」「这次更新替代哪个旧模型」。 Prediction schema（门禁绑定用，缺一不可）： prediction_id / subject / intended_action(绑定哪类动作) / expected_observation / falsifier(什么结果算错) / time_horizon / confidence_bucket / evidence_refs / created_at_event_id 禁止万能预测——不绑定具体动作范围的预测不能解锁 mutation。 time_horizon（时间失效，04[msg7]）：可解析形态 = ISO 日期/时间（"2026-10-15" 含当天，"2026-10-15T12:00:00Z"）或相对时长 "+30m/+12h/+3d/+2w"。 期限已过仍无观察 = 负面证据本身：过期预测进上下文投影(overdue)、 SESSION_EVENT prediction_overdue（EXTERNAL_REALITY，每预测只记一次）、 status.overdue_predictions。透出≠代判——refute 仍须 evaluate 显式给出。 不可解析的 horizon 文本如实保留但不产生期限——不静默机械化。 工具风险分级（机械分级，模型不自报）： read / reversible-low / consequential / high-risk / irreversible CORE 模式只拦 consequential 及以上：无绑定预测→guard 拒绝放行。 临时文件/格式化等 reversible-low 不设门禁。 ``` ## 执行时序（CORE 必须出现，顺序即验收） > 常驻形态见 `instruction/generated.md` §6。下面是展开版，多出 STATE_RESTORE / CURRENT_MODEL > 两环 —— 那是"这轮开始时怎么接上状态"，不是"每次变更怎么做"。 ```text WM_ACTIVATE 声明进入 CORE/FULL 及理由 STATE_RESTORE 先对**自己的输入**持有预期：该收到什么（先验状态、运行规则、行动记录）， 缺了就显式报"未收到、原因未知"——**不得从记忆里枚举渠道** （清单只能覆盖你想得到的；漏掉的那个才可能是坏的） 再读 canonical current.yaml + watermark 后的 ledger → 构造 working state CURRENT_MODEL 写出当前模型与 Model Coverage（哪些算数、哪些不算） PREDICTION_CREATED 每条预测：可证伪、绑定将做的 Action、标置信（定性，不伪精确） ACTION / QUERY 真实工具调用/检查/改动 OBSERVATION_RECORDED 只记录真实回读证据，引用 evidence ref（session id / 文件 / 测试）； 带 namespace：真实工件 EXTERNAL_REALITY，自身推断 MODEL_INTERNAL （MODEL_INTERNAL 不得被引作其他预测的世界证据——推断不得当事实回流） PREDICTION_EVALUATED 逐条对照：confirmed / refuted / partial UPDATE_APPLIED 或 NO_UPDATE 引用具体 Prediction+Observation；失败预测 → residual 标签 + 参数修订/结构修订/H4(换问题表征) 三选一明确记录 STATE_PERSISTED append ledger + 更新 runtime current.json； 达到重大变化门槛才写 canonical（见下） ``` ## 各环要点 - **Observation**：RAW→OBS 升级需显式关联 prediction_id；只收真实证据，标注来源。 - **Representation**：决定什么值得表示——原始证据不复制进模型，只存引用。 - **World Model**：显式列 Current Model；存在分歧时列 Competing Models（H1/H2/H3），各自带可区分预测。 - **Uncertainty**：定性置信 + 依据；关键不确定应转为主动取证点。 - **Active Learning**（FULL）：当存在能区分竞争模型的查询时，优先做信息增益最高的检查而非最顺手的。 - **Action**：Exploit（已知有效路径）/ Explore（减少关键不确定）/ Probe（探测模型假设）——标类型。 - **Model Revision**：改参数 / 改结构 / H4 换表征；旧模型结论保留，记录被替代原因（不抹历史）。 - **Value/Decision**（FULL）：写下当前目标、决策标准、代理指标风险（Goodhart：优化的是目标还是指标？）。价值更新走 `PROPOSED→provenance→reason→authorization→accepted`，Outcome 不得直接覆写长期价值。 - **Meta**：评估继续思考/取证的价值；收益低则停止并记理由。记录 bottleneck 诊断（information/computation/model/value）。 ## Canonical 写入门槛 > 权威依据：`instruction/generated.md` §1（`canonical_write: u1_governed`）与 §5（各类变更流程）。 runtime ledger 随时可写；canonical **只允许 proposal→治理路径写入**，runtime 不得自动改写：失效模式新增/算子升降级、Current Model 实质修订、Open Loop 开关、跨会话需要继承的持久结论，均先落 `proposals/` 待审。普通任务流水不进 canonical。 Learning Progress（可记录，禁止当 reward 优化）： 按域跟踪 prediction coverage / resolved / exact-partial-failed / confidence_bucket / difficulty-novelty(可UNKNOWN) / natural-or-test / abstention / specificity。learnable/noise 标记只 provisional， 不因单次失败定案。只预测容易的事是 Goodhart 自证。 证据方向纪律（02[51]）：任何支持本机制的现象先问是否存在竞争解释； 任何**不支持**的现象不得自动归因为"使用方法不正确"—— 否则这套机制永远不会失败，也就没有验证价值。 ## 会话结束契约 结束前确保：ledger 已 append、current.json 已更新、开放口已登记；下一次新会话 STATE_RESTORE 应能拿到本次全部持久结论——否则本协议未真实运行。