Validation log
记录不是回忆，它是用来修正模型的证据链。
每次调用模型之后，都应该留下时间、场景、结果和偏差。这样做不是为了“证明自己做对了”， 而是为了知道：模型在哪些条件下可靠，在哪些条件下开始失真。
- Valid loops
- 0
- Model drift
- 0
- Closed cases
- 0
Validation entries
最近记录
这些记录保留了真实调用的时间、结论和下一步动作。它们的作用不是装饰，而是校准。
2026-02-03
No action
情绪模板识别
在高情绪密度输入里，只做结构观察，不把共鸣感当成判断。
- 结果：保持观察，不立即转译
- 偏差：情绪强度高于信息密度
- 下次复审：30 天后
2026-01-20
Validated
结构判断复核
分析生产力、生产关系和制度反馈时，先定位主导变量，再谈整体结论。
- 结果：结构判断保持有效
- 偏差：单变量解释欲望过强
- 下次复审：60 天后
2026-02-18
Hold
自我调控约束
遇到外界质疑时，延迟即时反应 24 小时，再判断是否需要回应。
- 结果：减少冲动回应
- 偏差：当下舒适感会伪装成效率
- 下次复审：14 天后
2026-02-25
Rejected
低现金流投资约束
当现金流和本金都有限时，直接排除高频交易和高噪音策略。
- 结果：高频交易不进入决策池
- 偏差：想通过短期波动寻找确定性
- 下次复审：30 天后
2026-03-04
Checked
AI 使用边界
AI 可以帮助结构化，但输出仍然需要个人负责、核对和重写。
- 结果：把 AI 定位为工具，不是作者
- 偏差：效率感容易盖过责任感
- 下次复审：30 天后
2026-01-15
Validated
多变量博弈判断
当结果涉及现实利益分配时，优先识别成本、收益和权力结构，再决定站位。
- 结果：结构判断保持有效
- 偏差：道德叙事容易掩盖成本归属
- 下次复审：45 天后
Record process
记录原则
先记事实，再写解释
事实必须先于解释存在，解释只是后置压缩。任何没有事实支撑的“顿悟”，都不应直接进入系统。
记录要能反向找回现场
每条记录都应该能回到具体日期、具体模型、具体场景。只有能复原现场的记录，才有修正价值。
结论必须带失效条件
如果一个结论不能写出自己在哪些情况下失效，那它更像情绪愿望，不像判断模型。
偏差比成功更值得记录
成功经常来自好运，偏差更能暴露模型问题。记录偏差不是为了自责，而是为了更新边界。
记录不是证明自己正确，而是让系统知道自己什么时候错、为什么错、下一次怎么改。