Imported from pajama-studio/thriller (
meta/SKILL.md). Install upstream withnpx skills add pajama-studio/thriller --skill meta. Copyright stays with the author.
自我进化系统 — Meta-Evolution Framework
让方法论本身成为被审视和改进的对象 每一次创作都是方法论的一次实验；每一次复盘都是方法论的一次进化
系统定位
本模块不创作内容，而是审视创作过程本身。它的对象不是小说，而是 thriller-writing 和 interactive-fiction 两个技能的方法论。
核心信念：
- 方法论不是教条——所有规则都有失效的语境
- 最好的方法论从实践中涌现——不是从书本到实践，而是实践→反思→修正→再实践
- "最佳实践"是暂时的——上一个项目的最优解可能是下一个项目的陷阱
- 进化需要压力——没有失败和冲突的系统不会进化
思维框架：三环进化模型
┌──────────────┐
│ 认知环 │
│ (Epistemic) │
│ 我们知道 │
│ 什么是对的？ │
└──────┬───────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
┌────────▼─────┐ │ ┌──────▼────────┐
│ 实践环 │ │ │ 生态环 │
│ (Praxis) │◄────┘────►│ (Ecological) │
│ 写作中发生 │ │ 外部世界 │
│ 了什么？ │ │ 在变化什么？ │
└──────────────┘ └───────────────┘
认知环（Epistemic Loop）
审视方法论本身的假设和盲点。
核心问题：
- 我们的规则基于什么假设？这些假设还成立吗？
- 哪些"最佳实践"在最近的项目中失效了？
- 方法论中有哪些从未被质疑过的默认值？
- 参考资料中有哪些是从权威继承的观点，而非经过验证的经验？
实践环（Praxis Loop）
从每次具体创作中提取经验。
核心问题：
- 这次创作过程中，哪个阶段最困难？方法论在这个阶段帮了还是碍了？
- 最终作品的哪些优点是方法论带来的？哪些是"尽管方法论"才出现的？
- 如果重新做一次这个项目，我会跳过方法论的哪些步骤？
- 创作过程中产生了哪些方法论没有预见到的决策？
生态环（Ecological Loop）
关注方法论运行的外部环境变化。
核心问题：
- 读者/观众的阅读习惯在如何变化？
- 新的平台/技术/媒介如何改变悬疑叙事的可能性？
- 其他创作者正在做什么不同的事？
- 哪些曾经有效的类型公式正在被解构？
命令体系
/retro — 项目级回顾
触发条件：一个创作项目完成后（线性作品导出后 或 互动作品导出后）
加载参考：references/retrospective-method.md
输出结构（生成 meta/retro-{项目名}-{日期}.md）：
一、过程审计
1. 流程偏差记录
| 阶段 | 方法论建议 | 实际做法 | 偏差原因 | 结果评价 |
| 例：/诡计设计 | 先设计诡计再设计角色 | 角色先出现，诡计根据角色调整 | 社会派故事的角色先行更自然 | 正面——角色驱动的诡计更有情感 |
2. 参考资料使用审计
| 参考文件 | 使用频率 | 最有用的部分 | 没用到的部分 | 缺失的内容 |
3. 卡点记录
创作过程中遇到的阻塞点，以及解决方式：
| 卡点 | 阶段 | 卡住原因 | 解决方式 | 方法论是否有指导 |
二、产出评价
1. 自检得分回顾
各章/各节点的自检分数趋势图
得分最低的维度 → 方法论在该维度的指导是否足够？
2. 技术复盘
- 线索系统回顾：哪些线索最有效？哪些被浪费？
- 节奏回顾：哪里太慢？哪里太快？方法论的节奏模型是否准确？
- 角色回顾：哪个角色最成功？为什么？方法论的角色原型是否帮到了？
- 反转/揭示回顾：揭示的效果如何？读者反应是否符合预期？
三、项目总评（5 维度 × 20 分，参照 evaluation-framework.md）
| 维度 | 得分 | 说明 |
|------|------|------|
| 设计质量 | /20 | 设计就绪度 × 文档完整度 |
| 生成质量 | /20 | 各章 /check 平均分标准化 |
| 约束健康 | /20 | 1 - 补丁率 - 连锁失效率 |
| 方法论遵守 | /20 | 流程偏差次数、步骤跳过次数 |
| 最终产出 | /20 | 整体叙事力、主题表达、读者体验 |
| **总分** | **/100** | |
评级：85-100 优秀 / 70-84 良好 / 55-69 合格 / <55 不合格
四、约束健康报告
设计阶段：
- 设计就绪度：___% | 约束饱和率：___%
- 跨文档一致性：___% | 不一致项：{列表}
生成阶段：
- 临时发明总数：___ | 其中可疑：___ | 危险：___
- 最终漂移累积度：___
- 事后补丁数：___ | 补丁率：___%
- 连锁失效次数：___ | 连锁率：___%
失败归档：
- 本项目是否产生 /failure 条目？如果是，编号 ___
- 失败类型分类：___
五、进化信号检测
强信号（立即行动）：
{列表，如有}
弱信号（观察中）：
{列表，如有}
六、方法论修正建议
基于本次项目经验，对方法论的具体修改建议：
| 修改点 | 当前内容 | 建议修改 | 理由 | 置信度(高/中/低) |
置信度说明：
- 高：多个证据支持，修改后确信更好
- 中：有证据但可能是个例
- 低：直觉层面，需要更多项目验证
/evolve — 方法论迭代
触发条件：积累 2+ 个 /retro 后，或主动发起
加载参考：references/evolution-patterns.md
执行逻辑：
步骤 1：跨项目模式识别
扫描所有复盘记录，识别：
- 反复出现的卡点 → 方法论的结构性缺陷
- 反复出现的偏差 → 方法论的规则与实践不符
- 反复被标注"缺失"的内容 → 参考资料的空白
- 反复得低分的维度 → 需要加强的能力区域
步骤 2：假设形成
将模式转化为可检验的假设：
"如果我们把 X 改成 Y，那么在下一个项目中 Z 应该改善"
假设必须满足：
□ 具体的（改什么）
□ 可测量的（怎么知道改善了）
□ 可逆的（如果不对可以改回去）
步骤 3：修改执行
对方法论文件进行实际修改：
- 更新参考资料
- 调整命令流程
- 修改评分标准
- 增补缺失内容
步骤 4：标记实验
在修改处标注：
[进化 v{N} | 来源: {项目名} | 假设: {描述} | 待验证]
下一个项目中刻意测试这些修改的效果
输出（生成 meta/evolution-v{N}.md）：
进化版本：v{N}
日期：{日期}
基于项目：{项目列表}
一、识别到的模式
{列表}
二、假设清单
| ID | 假设 | 影响的文件 | 验证标准 |
三、执行的修改
| 文件 | 修改内容 | 修改理由 |
四、待验证清单
下一个项目中需要关注：
□ 假设 H01 是否生效？
□ 假设 H02 是否生效？
□ 新的缺陷是否出现？
/benchmark — 外部方法论对标
触发条件：发现新的创作方法论、阅读新的编剧/写作书籍、分析优秀作品后
加载参考：references/benchmarking-protocol.md
输出结构（生成 meta/benchmark-{来源}-{日期}.md）：
一、外部来源分析
- 来源：{书名/课程/作品/创作者}
- 核心主张：{1-3 句}
- 方法论类型：{理论型 / 经验型 / 实验型}
二、与本系统的差异对照
| 维度 | 本系统当前做法 | 外部方法 | 差异分析 |
三、值得吸收的元素
| 元素 | 如何整合 | 影响的文件 | 风险评估 |
四、被验证的已有做法
{外部来源中与我们方法一致的部分，增加置信度}
五、需要辩论的冲突
{外部来源与我们方法矛盾的部分}
对每个冲突：
- 外部立场 + 论据
- 本系统立场 + 论据
- 判断：吸收 / 保留当前 / 需要更多数据
/autopsy — 优秀作品逆向工程
触发条件：分析一部优秀的悬疑作品时
加载参考：references/reverse-engineering.md
输出结构（生成 meta/autopsy-{作品名}.md）：
一、作品基本信息
- 名称、作者、年份、子类型
- 一句话概括其独特之处
二、用本系统的框架分析
对作品的每个维度用当前方法论框架评分/分析：
- 结构：是否符合我们的三幕模型？偏差在哪？偏差有效吗？
- 线索：线索密度、公平性、红鲱鱼比例——符合我们的建议吗？
- 角色：侦探原型匹配吗？犯人四维度完整吗？
- 节奏：符合我们的四阶段模型吗？
- 反转：属于我们分类的哪种？执行方式是否在我们的工具箱里？
三、方法论无法解释的优点
这部作品的哪些优点是我们的方法论框架无法产生的？
→ 这些是方法论需要进化的方向
四、方法论能预见到的缺点
这部作品的哪些缺点是我们的方法论能够避免的？
→ 这些验证了方法论的价值
五、提取的新模式/技术
从这部作品中学到的、可以补充到参考资料中的具体技术
/blindspot — 认知盲区扫描
触发条件：定期执行（建议每 3-5 个项目后），或直觉感到"方法论不够了"时
加载参考：references/blind-spot-detection.md
执行框架：
一、假设审计
列出方法论中的所有隐含假设：
结构假设：
□ "三幕结构是悬疑小说的最佳结构" — 还成立吗？
□ "中点必须有认知翻转" — 所有子类型都需要吗？
□ "第一幕不超过25%" — 对长篇系列也成立吗？
角色假设：
□ "每部悬疑都需要一个'侦探'角色" — 无侦探悬疑呢？
□ "犯人的动机必须是个人化的" — 制度性犯罪呢？
□ "嫌疑人矩阵需要5+人" — 极简主义悬疑呢？
技术假设：
□ "线索必须公平呈现" — 不公平的线索有创新空间吗？
□ "红鲱鱼不能超过关键线索" — 谁说的？
□ "揭示场景是故事的高潮" — 高潮在揭示之前的作品呢？
互动假设：
□ "选择越多体验越好" — 最小选择互动有价值吗？
□ "多结局是互动叙事的核心" — 单结局互动小说呢？
□ "读者=侦探是最佳模式" — 读者=犯人呢？
二、反转测试
对每条核心规则，问：
"如果一部优秀的作品故意违反这条规则，它会怎么做？"
→ 如果答案有趣，说明这条规则过于僵化
三、边界探索
方法论从未处理过的极端情况：
- 只有一个角色的悬疑
- 没有犯罪的悬疑
- 读者即犯人的互动叙事
- AI 与人共同创作的悬疑（元叙事）
- 跨媒体悬疑（文字+音频+图像+AR）
四、进化方向标记
基于以上分析，标记 1-3 个最有价值的进化方向
/constraint-check — 约束饱和检查
触发条件：所有设计步骤完成后、第一行正文生成前（强制执行）
加载参考：references/constraint-contracts.md
执行逻辑：
步骤 1：收集约束清单
从 .thriller-state.json 的 stepLog 中提取：
- 所有 constraints_established → 已建立约束
- 所有 assumptions_made → 已做假设
- 所有 open_questions → 未解决问题
步骤 2：饱和检查
对每个假设，检查是否被某个已建立约束覆盖：
| 假设 | 来自步骤 | 覆盖约束 | 来自步骤 | 状态 |
|------|---------|---------|---------|------|
| ... | ... | ... | ... | 饱和/真空/冲突 |
步骤 3：跨步骤约束验证
对照 constraint-contracts.md 中的约束契约：
- 每个步骤的 ✓ 清单是否在 stepLog 中有对应的 constraints_established？
- 每个步骤的 ⚠ 清单是否全部被覆盖？
步骤 4：输出判定
饱和率 = 已覆盖假设 / 全部假设
判定标准：
- 100%：通过 → 可以开始 /scene
- 80-99%：警告 → 列出真空项，建议补充后再开始
- <80%：阻塞 → 不允许开始 /scene，必须先解决真空
输出（输出到控制台，不生成独立文件）：
约束饱和报告：
饱和率：{N}%
判定：通过 / 警告 / 阻塞
已建立约束：{数量}
已覆盖假设：{数量}
约束真空：{数量}
- 真空1：{描述}（假设来自 /step，无步骤建立）
- 真空2：...
未解决问题：{数量}
- {问题1}（来自 /step）
- ...
/failure — 失败案例归档
触发条件：
- 生成内容需要重写时（严重性：致命/严重）
- 补丁修复产生连锁问题时
/check评分低于 30 分时- 约束饱和检查失败后的复盘
加载参考：failures/README.md（RLHF 格式模板）
输出结构（生成 failures/{序号}-{项目名}-{类型}.md）：
一、Reject（失败样本）
- 上下文：当时的设计状态和约束环境
- 生成内容节选：保留原貌，不做美化
- 问题标注：逐段标注哪里有问题
二、原因分析
- 表面原因 → 5 Why 根因追溯
- 约束溯源：对应哪个约束真空/冲突？
涉及的步骤、缺失的约束、在约束契约中的状态
三、Accept（修正方向）
- 正确的做法应该是什么
- reject/accept 对比要点
| 维度 | Reject | Accept | 判断依据 |
四、方法论影响
- 是否触发方法论进化
- 为防止同类失败加入了什么防护
- 该失败是否代表一类更广泛的模式
失败类型分类：
- 约束层：真空 / 冲突 / 传递失败 / 约束过度
- 内容层：动机不足 / 逻辑矛盾 / 人物工具化 / 信息泄露 / 情感断裂 / 节奏失控
- 结构层：承重缺失 / 死端路径 / 比例失衡
与进化系统的关系：
- 每次
/evolve时统计失败类型分布 → 最高频类型 = 最需加强的方向 - 每次
/blindspot时检查是否有未分类的失败 → 可能是新的盲区 - 失败的约束溯源 → 更新
constraint-contracts.md
/pulse — 创作生态监测
触发条件：了解到新的创作趋势、平台变化、读者行为变化时
输出结构（生成 meta/pulse-{日期}.md）：
一、信号记录
| 信号 | 来源 | 类型（技术/市场/文化/平台） | 对本系统的潜在影响 |
二、趋势判断
- 短期趋势（6个月内会影响创作的）
- 中期趋势（1-2年内会影响方法论的）
- 长期趋势（可能改变悬疑叙事本质的）
三、适应性评估
本系统在当前生态中的位置：
- 领先于趋势的方面
- 落后于趋势的方面
- 可以忽略的噪音
四、行动项
| 行动 | 优先级 | 对应的趋势 | 实施方案 |
进化的原则
1. 渐进式进化，非革命式重构
每次进化只修改 1-3 个具体点。
不要因为一个项目的经验就推翻整个框架。
大规模重构只有在连续 3+ 个项目都暴露同一结构性问题时才执行。
2. 保留失败记录（双层归档）
规则层：删除一条规则时，移入 meta/graveyard.md
→ 避免重新发明失败的规则
生成层：生成内容失败时，归档到 meta/failures/
→ RLHF 格式：reject + 原因 + accept + 约束溯源
→ 避免重复相同的生成错误
→ AI 从具体的失败样本中学习判断模式
目的：规则墓地记录"什么规则不该有"，失败档案记录"什么内容不该生成"
3. 双轨验证
每个方法论修改必须经过：
Track A：理论验证（这个修改是否与已知的编剧理论一致？）
Track B：实践验证（在下一个项目中是否确实改善了？）
只有两条轨道都通过，修改才成为永久的。
4. 进化有方向，没有终点
方法论的进化方向：
更少的规则 → 更多的原则
更多的模板 → 更多的思维模型
更多的限制 → 更多的可能性
更多的正确 → 更多的有用
终极目标不是"完美的方法论"
而是"一个能持续变好的方法论"
进化的节奏
生成前：设计步骤全部完成后 → /constraint-check（强制门禁）
项目级：每个项目完成后 → /retro（含接口审计）+ /failure（如有失败）
积累级：每 2-3 个项目后 → /evolve（含失败统计 + 结构级模式识别）
外部级：遇到新知识时 → /benchmark 或 /autopsy
周期级：每 3-5 个项目后 → /blindspot（含组合盲区扫描 + 失败档案审计）
持续级：随时 → /pulse
版本管理
方法论使用语义化版本：
v{主版本}.{次版本}.{补丁}
主版本变更：结构/流程层面的重大改变（如新增/删除命令）
次版本变更：参考资料的内容增补（如新增技术/模式）
补丁变更：措辞修正、示例补充、格式优化
当前版本记录在 meta/VERSION.md
变更日志记录在 meta/CHANGELOG.md
状态管理
{
"currentVersion": "1.1.0",
"totalProjects": 0,
"totalRetros": 0,
"totalEvolutions": 0,
"pendingHypotheses": [],
"verifiedHypotheses": [],
"rejectedHypotheses": [],
"activeExperiments": [],
"graveyardRules": []
}