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独立研究者，研究 AI 与复杂系统：智能如何研究、判断、行动，并对自己给出的结论负责。

人负责定义值得解决的问题。
AI 负责探索道路。
真实证据决定保留什么。

核心问题　怎样让复杂系统的结论可靠、可审计、不冒充现状。研究假设完整展开见 life-finds-a-way。

仿真跑通 ≠ 现实可靠
检索命中 ≠ 结论现行
AI 输出 ≠ 可信依据

_{// 01 · 数字后面是判断}

长时程工作的记忆失效不是“检索不准”：过期结论仍被当作现行、冲突在读取时被静默合并、争议无人裁决。ClaimLedger 用 声明 + 状态 + 来源 组织记忆；冲突写入必须显式替代或提出争议，--at 可重建任意时刻的认知。

v0.10.0 · macOS / Linux · 纯标准库。数字来自基准报告。拒绝清单同样重要：不做向量库、自动记忆捕获、守护进程或云同步。

仍然存在的限制　基准是合成的（40 个会话、24 个查询），只测检索；冲突类查询 Recall@5 降至 0.50，过期目标召回未测量。它管状态与来源，不判断真伪，不是 AI 记忆、Agent 可靠性或事实核验的通用解。

_{// 02 · 八个仓库 · 三条轨道 · 一组共同的问题}

这些仓库不共享架构，只共享一组问题：信息凭什么可信、Agent 能自主到什么程度、任务完成如何证明、仿真成功怎样变成现实能力。

_{// 03 · 三条，不再多}

01　目标先于路线。 先说明为什么做、做到什么程度，再选方法；行业惯例不构成理由。

02　探索必须守界。 自主选择方法，不等于自行获得新的权限、预算或发布授权。

03　失败也是证据。 没复现的、没通过的、证据不足的结果保留归档，按原样标注。

_{// 04 · 与口号保持距离}

• [ ! ] 这些是个人研究系统，不是生产系统；
• [ ! ] lastgreen 的 v0.1 试点是负结果（10 组配对中 0 胜 1 负 9 平），v0.2 的 12 次消融尚未运行：早期对照尚未证明质量提升；
• [ ! ] flowcredit 的风险结论不代表已经校准的信用评级；
• [ ! ] go2w 与 g1 的结果都在仿真中，尚无域随机化与实物验证：仿真结果不等于实物可靠。

_{// 05 · 绿灯不是证明}

CI 用 test_profile.py 校验本页：链接集合与状态词汇覆盖两份文件，章节顺序、身份短语与局限声明在中文页上断言；禁用词汇表与字节上限定义在检查器里。检查器只验证结构与在场性，不验证真伪——绿灯不是证明。

_{// 06 · 此刻的轨道参数}

• 在做　ClaimLedger v2 争议闭合、双时态与依赖回溯已合入 main，尚未进发布版；Phase B 与存储合并仅设计定稿。
• 未做　go2w 的域随机化与 sim2real 验证；g1 的长时程任务仍是目标而非结果。
• 习惯　用小工具与创意编程保持试错的手感——它们不进正式仓库。

_{EASON / AN EVIDENCE ODYSSEY}