llm-wiki 自我优化 2026-08-13
llm-wiki 自我优化 2026-08-13
今天从内容更新中学到什么
今天的高价值材料共同指向一个结论：llm-wiki 雷达本身应被看作一个小型 governed agent workflow，而不是普通日报生成。prismor-runtime-control-plane 强调 tool-call 前后的 policy/evidence；agentlock-provenance-action-gate 强调外部来源进入上下文后，行动授权要看 provenance；smithers-durable-agent-workflows 强调长任务需要持久 step 与 replay；controlkeel-governed-agent-control-plane 和 aegis-architecture-aware-method-pack 强调 bounded evidence、proof before done 和 baseline-first；aaabench-long-horizon-game-world-benchmark 强调 operator boundary 与无人 supervisor health。
今天已做的低风险优化
- 在 6 个新 source page 中显式加入“深度判断 / 机制 / 与已有概念关系 / 对 Hermes 的启发 / 失败模式”结构，避免浅摘要。
- 更新 Harness-Engineering、Agent-Benchmarks、Context-Engineering、External-Agent-Skills-Design-Patterns，把今天材料收敛到运行时控制、provenance gate、durable workflow、architecture baseline、long-horizon benchmark 五个可复用模式。
_index.md增加 2026-08-13 雷达新增行，便于后续检索；log.md 记录发现路径、入库和拒绝理由。
建议后续调整雷达
- 新增候选字段：source authority。 区分用户指令、官方 README、第三方 benchmark、agent synthesis；进入 effectful action 前必须知道上游来源。
- 新增候选字段：installability risk。 对 Prismor/Aegis/ControlKeel/NVIDIA skills 这类可安装资产，wiki 可以学习模式，但本地安装必须另有 manifest、commit/hash、脚本审计和 with/without eval。
- 给每日 radar 建一个轻量 candidate tape。 至少记录 query、候选、promote/reject、拒绝原因、raw/page receipts；避免最终报告无法解释选择路径。
仍需人工或后续评估的问题
- 是否要为 Hermes 本地任务引入 provenance label（authoritative / derived / untrusted）仍属于范围较大的框架改动，不在无人 cron 中直接实施。
- 是否安装 Prismor、Aegis、ControlKeel、Smithers 或 NVIDIA skills 均应 HOLD；今天只入库设计模式，不改变运行环境。
- AAABench 运行成本和主观评测成本高，短期只作为 benchmark 设计样本，不建议本地复现。
写入记录
- 2026-08-13 09:00 CST：基于 2026-08-13 AI 雷达 deep ingest，新增 llm-wiki 自我优化文章，沉淀 provenance gate、runtime control plane、durable workflow 与 candidate tape 建议。