# 课题6：经验沉淀闭环设计方案

**版本**: v1.0  
**作者**: 庞统（副军师）🐦  
**日期**: 2026-05-15  
**评审**: 待司马懿评审  
**状态**: 待评审  

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## 1. 设计目标

moziplus 的 Agent 在工作中产出了大量经验（决策、错误修正、最佳实践），但当前没有机制沉淀这些经验，导致每次任务都在"重新发明轮子"。本课题设计一个闭环系统，让经验自动采集、蒸馏、验证、应用、进化。

## 2. 核心洞察

> **问题**：v1.0 运行两个月，张飞修了 7 次类似的 bug，赵云踩了 3 次相同的数据格式问题。每次都是"重新发现"，没有变成组织记忆。
>
> **根因**：经验只存在于 Agent 的 session 上下文中，session 结束就消失了。MEMORY.md 是手动维护的，不够系统化。
>
> **优秀实践**：
> - **Claude Code Memory**：四类记忆法，但只记录不蒸馏
> - **Hermes**：闭环学习（记忆→Skill→搜索→改进），最完整
> - **nuwa-skill**：五阶段蒸馏管线，蒸馏的是思维方式不是行为模仿
> - **GSD**：plan template 可复用，Spec-driven 经验

**结论**：需要 DISCOVER → DISTILL → VERIFY → APPLY → IMPROVE 五阶段闭环，但必须实用——不搞复杂的 AI 蒸馏管线，从最简单的开始。

## 3. 设计决策

### D6-1：经验的三种载体

> **参考实践**：
> - **Claude Code**：MEMORY.md（Markdown，按 user/feedback/project/reference 分类）
> - **Hermes**：SKILL.md（步骤化菜谱）+ FTS5 索引
> - **nuwa-skill**：SKILL.md（心智操作系统：心智模型 + 决策启发式 + 反模式 + 诚实边界）
> - **共享意识研究**：Memory → Skills → Rules 三层压缩

经验不是一种东西，有三种形态，载体不同：

| 载体 | 内容 | 格式 | 生命周期 | 例子 |
|------|------|------|---------|------|
| **Rule（规则）** | 确定性的操作规范 | guardrails.yaml / prompt_templates/ | 长期稳定 | "所有 output 必须通过 JSON Schema 校验" |
| **Skill（技能）** | 半确定性的操作方法 | SKILL.md（Markdown） | 中期演进 | "如何正确下载分钟线数据" |
| **Memory（记忆）** | 非确定性的经验片段 | experiences 表 / MEMORY.md | 短期，可蒸馏为 Skill/Rule | "vnpy 的 load_bar 方法在 Python 3.12 有兼容问题" |

**进化方向**：Memory → Skill → Rule。频繁出现的 Memory 被蒸馏为 Skill，高频引用的 Skill 可固化到 prompt_templates（Rule）。

```
Memory（发现）→ Skill（方法）→ Rule（铁律）
  ↓ 蒸馏           ↓ 固化           ↓ 强制
非确定性          半确定性          确定性
短命              中等              长命
```

### D6-2：DISCOVER（信息发现）

> **参考实践**：
> - **Hermes**：Agent-curated Memory + 任务执行过程自动记录
> - **GSD**：verify phase 的产出作为经验来源

**信息源**（按价值排序）：

| 信息源 | 采集方式 | 价值 | 难度 |
|-------|---------|------|------|
| 错误与修正 | Guardrail 拦截 + Retry 记录 + 审查打回 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 低 |
| Comments（Handoff + 讨论） | 黑板 comments 表，含"为什么这么决策"的上下文 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 低（已有） |
| 黑板 decisions | 自动记录 Agent 决策过程和理由 | ⭐⭐⭐⭐ | 低（已有） |
| 审查记录 | reviews 表的 findings + verdict | ⭐⭐⭐⭐ | 低（已有） |
| Agent observations | 黑板 observations（风险、协作、异常） | ⭐⭐⭐ | 低（已有） |
| 节点 output | 任务完成后的产出文件 | ⭐⭐⭐ | 低（已有） |
| 反驳记录 | ACCEPT/REJECT/PARTIAL 的理由 | ⭐⭐⭐ | 中（Phase 2） |

> **Comments 的价值说明**：执行者的 Handoff comment 包含"我做了什么+为什么"，审查者的 comment 包含"问题在哪里+建议怎么改"，讨论过程的 comment 包含"为什么选 A 不选 B"。这些是蒸馏经验的关键上下文，价值不低于 decisions。

**采集机制**：不新增采集逻辑。所有信息源都已在课题1-4的设计中存在（黑板 decisions、reviews 表、observations、Guardrail 记录）。DISCOVER 阶段只是**读取已有数据**。

### D6-3：DISTILL（蒸馏）——两级蒸馏

> **参考实践**：
> - **nuwa-skill**：五阶段蒸馏（发现→采集→提取→验证→精炼），蒸馏的是思维方式
> - **Hermes**：复杂任务完成 → 自动创建 SKILL.md
> - **GSD**：plan template 复用

不做 nuwa-skill 那样复杂的 AI 蒸馏管线。**两级蒸馏，从简单开始**：

#### 一级蒸馏（实时，每个任务完成后自动）

**触发**：任务状态变为 completed 或 failed 时。

**执行者**：庞统（在创建下一个任务前，花 ~30s 蒸馏上一个任务的经验）。

**过程**：
1. 读黑板上该任务的所有 comments（Handoff + 讨论）、decisions、observations、reviews
2. 提取 1-3 条关键经验（"什么有效""什么无效""下次注意什么"）
3. 写入黑板 experiences 表

**产出格式**：
```json
{
  "experience_id": "exp-001",
  "source": "task_completion",
  "task_id": "task-006",
  "tags": ["vnpy", "strategy-coding", "error-handling"],
  "summary": "vnpy 的 load_bar() 在 Python 3.12 下需要显式指定 end=None，否则只返回最后一根 bar",
  "category": "pitfall",
  "confidence": 0.9
}
```

**Token 成本**：~500 token/任务（读黑板数据 + 生成摘要）。

#### 二级蒸馏（周期性，按需触发）

**触发条件**（满足任一）：
- 同类 experience 累积 ≥ 5 条（按 tag 聚合）
- 庞统发现重复问题出现 3 次
- 用户要求"把最近的经验整理一下"

**执行者**：庞统（Subagent 模式，独立 session）。

**过程**：
1. 聚合同 tag 的所有 experiences
2. 提取模式："遇到 X 情况，应该 Y"（决策启发式）
3. 提取反模式："遇到 X 情况，千万不要 Z"（避坑指南）
4. 标注适用范围（诚实边界）
5. 生成 SKILL.md 草稿

**产出**：SKILL.md 写入 `skills/` 目录（L3 被动参考层）。

**蒸馏格式**（简化版 nuwa-skill）：
```markdown
# Skill: vnpy 分钟线数据加载

## 决策启发式
- 加载分钟线数据时，优先用 load_bar(end=None) 显式指定全量
- 数据文件超过 1GB 时，用 chunksize 分批读取

## 反模式
- ❌ 不指定 end 参数 → 只返回最后一根 bar
- ❌ 全量读取大文件 → 内存溢出

## 诚实边界
- 仅适用于 vnpy 的数据加载 API
- 不覆盖数据清洗逻辑
```

### D6-4：VERIFY（验证）

> **参考实践**：
> - **nuwa-skill**：3 个已知问题测试 + 1 个未知问题测试 + 双 Agent 精炼
> - **Hermes**：幻觉门控——验证产出是否真实存在

**一级蒸馏（Memory）的验证**：轻量级。
- 庞统自己 review（confidence 打分）
- 不需要独立验证环节

**二级蒸馏（Skill）的验证**：标准验证。

| 验证步骤 | 方法 | 通过标准 |
|---------|------|---------|
| 格式验证 | JSON Schema / Markdown 结构检查 | 结构完整 |
| 内容验证 | 庞统 review | 逻辑合理，无幻觉 |
| 实用性验证 | 标记为 "draft"，下次任务引用后根据效果升级 | 被引用 ≥ 2 次且采纳率 > 50% |

**Skill 生命周期**：
```
draft → active → deprecated
  ↑        │
  └── improved
```

- draft → active：被引用 ≥ 2 次且采纳率 > 50%
- active → deprecated：30 天无引用 或 采纳率 < 20%
- active → improved：发现更好的做法时更新

### D6-5：APPLY（应用）——经验的反哺机制

> **参考实践**：
> - **Claude Code Memory**：每次 session 启动自动加载
> - **Hermes**：FTS5 跨 session 搜索 + LLM 摘要 + periodic nudge
> - **课题4 D4-6**：L2 引擎注入 + L3 被动参考

经验的反哺走课题4定义的四层架构：

| 载体 | 反哺方式 | 层次 | 机制 |
|------|---------|------|------|
| **Rule** | 写入 guardrails.yaml / prompt_templates/ | L2 引擎注入 | Daemon 自动执行 |
| **Skill** | 写入 skills/ 目录 | L3 被动参考 | Agent 按需加载 |
| **Memory** | 写入 experiences 表 | L2 引擎注入（相关 Memory） | Daemon 按任务 tag 注入 |

**Memory 的注入逻辑**（Daemon build_bootstrap 时）：
```python
def get_relevant_experiences(task_tags, limit=3):
    """按任务 tag 检索相关经验，注入 bootstrap 消息"""
    experiences = query_experiences(tags=task_tags, status="active", limit=limit)
    if experiences:
        return format_as_context(experiences)  # "注意：之前遇到过类似问题..."
    return None
```

**注入位置**：在 L2 bootstrap 消息末尾，作为"历史经验提醒"：
```
═══ 历史经验提醒 ═══
[exp-003] vnpy 分钟线加载：需要显式指定 end=None
[exp-007] 回测报告：确保包含收益曲线和最大回撤
```

**Token 成本**：每条经验 ~50 token，最多 3 条 = ~150 token。

### D6-6：IMPROVE（进化）

> **参考实践**：
> - **Hermes**：Skill 使用时自动改进
> - **nuwa-skill**：Darwin.skill 八维评估 + 棘轮机制（只进不退）

**进化机制**：

| 机制 | 触发 | 执行者 |
|------|------|--------|
| **使用追踪** | Agent 在 Handoff 中标注"参考了 exp-003" | 执行者 |
| **效果对比** | 月度统计：采纳经验 vs 未采纳的任务成功率 | 庞统 |
| **淘汰** | 30 天无引用 → 标记 deprecated | Daemon 定期清理 |
| **更新** | 发现经验过时 → 庞统更新内容 | 庞统 |

**棘轮原则**：经验只能改进不能退化。如果更新后效果更差，回退到上一个版本。

### D6-7：experiences 表设计

```sql
CREATE TABLE experiences (
    experience_id TEXT PRIMARY KEY,
    source TEXT NOT NULL,           -- task_completion / error_correction / review_finding / manual
    task_id TEXT,                   -- 来源任务（FK → tasks）
    summary TEXT NOT NULL,          -- 经验摘要（200字以内）
    category TEXT NOT NULL,         -- pitfall / best_practice / pattern / anti_pattern
    confidence REAL DEFAULT 0.8,    -- 0-1
    status TEXT DEFAULT 'active',   -- draft / active / deprecated
    skill_id TEXT,                  -- 关联的 Skill（二级蒸馏后填入）
    usage_count INTEGER DEFAULT 0,  -- 被引用次数
    last_used_at TEXT,              -- 最后引用时间
    created_at TEXT NOT NULL,
    created_by TEXT NOT NULL,       -- 庞统 / 用户
    updated_at TEXT,
    deprecated_reason TEXT
);

-- tags 多对多关联表（替代 JSON array，走 B-tree 索引）
CREATE TABLE experience_tags (
    experience_id TEXT NOT NULL REFERENCES experiences(experience_id),
    tag TEXT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (experience_id, tag)
);
CREATE INDEX idx_exptags_tag ON experience_tags(tag);
```

**查询示例**（D6-5 注入逻辑）：
```sql
SELECT DISTINCT e.* FROM experiences e
JOIN experience_tags et ON e.experience_id = et.experience_id
WHERE et.tag IN ('vnpy', 'strategy-coding')
  AND e.status = 'active'
LIMIT 3;
```

### D6-8：和课题4四层架构的关系

```
L0 铁律 ──── 最稳定的 Rule（IR-1~IR-5）
              ↑ 极少固化（需要用户确认）
              
L2 引擎注入 ─ prompt_templates/ + 相关 Memory
              ↑ 庞统手动更新模板
              ↑ Daemon 自动注入相关 experience
              
L3 被动参考 ─ skills/ 目录（二级蒸馏产出）
              ↑ Agent 按需加载
              
黑板 experiences 表 ─ 原始 Memory
              ↑ 一级蒸馏写入
              ↑ Daemon 按任务 tag 检索注入
```

**进化路径**：
```
experiences 表（Memory）
    ↓ 累积 ≥ 5 条同类
skills/ 目录（Skill）
    ↓ 引用 ≥ 2 次且采纳 > 50%
prompt_templates/（Rule/L2 注入）
    ↓ 用户确认
guardrails.yaml / IR 铁律（L0）
```

### D6-9：实施优先级

| 优先级 | 内容 | Phase | 理由 |
|--------|------|-------|------|
| P0 | experiences 表创建 | Phase 1 | 基础设施 |
| P0 | 一级蒸馏（庞统任务完成后自动提取） | Phase 1 | 最小闭环 |
| P1 | Memory 注入 build_bootstrap() | Phase 2 | 经验反哺 |
| P1 | 使用追踪（Handoff 标注引用） | Phase 2 | 效果度量 |
| P2 | 二级蒸馏（Skill 生成） | Phase 3 | 需要足够多的 Memory 积累 |
| P2 | Skill 生命周期管理 | Phase 3 | draft/active/deprecated |
| P3 | 效果对比 + 棘轮机制 | Phase 4 | 需要长期数据 |

**最小闭环（Phase 1）**：experiences 表 + 一级蒸馏 + Dashboard 可查看 = 从 0 到 1。

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## 4. 和现有设计的对齐检查

| 已有设计 | 课题6 补充 | 一致性 |
|---------|-----------|--------|
| §3.2 SQLite Schema | D6-7 experiences 表加入黑板的 6 张表 | ✅ 同一数据库 |
| §4.4 Agent Spawn 上下文 | D6-5 Memory 注入 build_bootstrap() | ✅ 在 L2 末尾追加 |
| §4.7 Guardrail 体系 | D6-1 Rule 载体 = guardrails.yaml | ✅ 经验固化的终点 |
| §5.1 Agent 工作流程 | D6-2 信息源 = 黑板已有数据 | ✅ 不新增采集逻辑 |
| §9.4 Review Protocol | D6-2 审查记录作为经验源 | ✅ reviews 表数据 |
| 课题4 D4-6 四层架构 | D6-8 经验载体与四层架构对齐 | ✅ Memory→Skill→Rule 路径清晰 |
| 课题4 D4-10 目录结构 | skills/ 目录承载二级蒸馏产出 | ✅ L3 被动参考层 |
| MEMORY.md | D6-1 Memory 载体包含但超越 MEMORY.md | ✅ 系统化的 experiences 表替代手动维护 |

## 5. 遗留 TODO

| # | 待解决事项 | 归属 | 说明 |
|---|----------|------|------|
| ~~T6-1~~ | ~~experiences 表 tags 索引实现~~ | ~~Phase 1~~ | ✅ 已解决：使用 experience_tags 关联表，B-tree 索引 |
| ~~T6-2~~ | ~~一级蒸馏 prompt 模板~~ | ~~Phase 1~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T6-3~~ | ~~build_bootstrap() 经验注入逻辑~~ | ~~Phase 2~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T6-4~~ | ~~二级蒸馏触发条件实现~~ | ~~Phase 3~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T6-5~~ | ~~Skill draft → active 的自动化验证~~ | ~~Phase 3~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T6-6~~ | ~~经验淘汰定时任务~~ | ~~Phase 3~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T6-7~~ | ~~效果对比报表（Dashboard 展示）~~ | ~~Phase 4~~ | ✅ 方案已定，开发实现 |
| ~~T4-10~~ | ~~Skill 进化/蒸馏机制~~ | ~~Phase 3~~ | ✅ 合并进课题6，已被两级蒸馏+Skill生命周期覆盖 |

> **课题6结题**：全部方案已定，无设计遗留。