★ FEATURED ARTICLE AI 技能AI 写作人工智能深度研究AI 应用【免费下载链接】PaperSpinePaperSpine5 — local-first, evidence-bound paper research, writing, figures, review and delivery. Download: https://wubing2023.github.io/PaperSpine/v5/项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaperSpine点击查看免费下载导读本文围绕 PaperSpine 技能体系中一份重要的实验性参考文档 adaptive-shadow.md系统讲解其设计为自适应研究与义务影子层Adaptive Research and Obligation Shadow的完整技术方案它如何在不动摇 canonical 完成门的前提下以领域中立的方式承载运行时学习、如何通过闭集义务 IR 与哈希绑定 receipt 完成单一 claim surface 的确定性审计以及如何用 compare-and-swap 语义实现不可变修订。读完本文你将掌握该层级的输入契约结构、CLI 调用方式、结果信号语义、激活条件及其在 adaptive_shadow.py 中的底层实现能够独立构造并验证一份 shadow 请求。一、定位一个可选的迁移表面而非新的完成门原文档在开篇即给出明确边界Adaptive Shadow 是可选的opt-in运行时学习迁移表面它不是领域 profile也不属于 interface version0.1-shadow中 canonical 完成门的一部分。这一定位在源码中得到严格印证。adaptive_shadow.py 的模块 docstring 写道Deterministic, domain-neutral adaptive audit shadow for one claim surface. This module deliberately cannot grant manuscript, delivery, submission, or external-action readiness.也就是说这个模块从设计上就不能授予稿件、交付、投稿或外部行为的就绪状态它只做一件事校验 receipt 与闭集义务 IR然后输出CLAIM_SURFACE_AUDITED或BLOCKED两种结果。同时在 audit.md 的第 20 条清单中明确记录如果可选的自适应影子运行了它的 receipt只能证明一个哈希绑定的claim_surface_audited不能替代任何 canonical 检查、整篇稿件完成、目标 bundle READY 或任何授权。这与当前方法路由 current-method-routing.json 中对references/adaptive-shadow.md的条目描述完全一致只证明一个 surface不签整篇 ready。二、边界Boundary领域中立与运行时学习2.1 为什么必须领域中立原文档强调PaperSpine不得把生物学、AI、医学、人文等任何领域的偏好编码为永久技能规则。方向性建议必须由 direction-research Agent 在运行时学习venue 特定义务必须由 target-research Agent 从权威来源authority-bearing sources学习。影子层只存储通用证据evidence、权威authority、审阅review与状态转移state-transition合同。从实现看这种中立性体现在AUTHORITY_CLASSES等闭集词汇表中adaptive_shadow.pyofficial、qualified_human_or_institution、user_authority、peer_reviewed_primary、scholarly_exemplar——全部是通用权威类别不涉及任何具体学科内容。2.2 运行时上下文的四个必填字段每个运行时上下文runtime context必须包含字段说明context_id运行时上下文唯一标识object_kind对象种类destination_channel目标通道as_of数据截止时间点ISO 日期或 datetimevenue、year、track、article_type、workflow stage均为可选直到它们真正适用为止。原文档特别告诫不要为了满足表单而凭空编造这些字段。这一约束在 adaptive-shadow-request.schema.json 的context定义中得到落实required仅包含上述四项venue/year/track/article_type/stage_id均是可选的 properties。同时源码audit_request中的校验逻辑adaptive_shadow.py只对context_id、object_kind、destination_channel做非空检查并对as_of做 ISO 时间戳合法性校验而不会因为 venue 等字段缺失而报错。三、输入Inputs请求契约与十个组成要素3.1 命令行入口与基本用法按照原文档构造一个符合references/contracts/adaptive-shadow-request.schema.json的请求后用以下命令校验python scripts/adaptive_shadow.py adaptive_shadow_request.json \ --project-root paper_rewriting_output \ --output adaptive_shadow_result.json其中各参数含义如下对应 parse_args 的实现参数必填说明request是影子请求 JSON 文件的路径--project-root否用于构件包含检查artifact containment与哈希计算的项目根默认取请求文件所在目录--output否可选的结果 JSON 输出路径必须位于project-root内部否则结果会被强制置为BLOCKED--store否可选的不可变修订存储目录使用后必须同时提供--expected-current--expected-current否与--store搭配使用首次提交用NONE单独出现会触发 parser error需要注意的是CLI 有两条互斥约束提供--store而不提供--expected-current会被拒绝提供--expected-current而没有--store同样被拒绝adaptive_shadow.py。3.2 请求的十个组成要素原文档列出请求必须包含的十类内容下面逐条结合 schema 与源码展开1. 哈希绑定的 SourceReceipt 记录每个来源收据包含source_id、authority_class、canonical_identity、locator、retrieved_at、as_of、content_sha256、extraction_verification。其中content_sha256必须是 64 位小写十六进制authority_class只能取五个闭集值之一source_id满足^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,127}$的 SAFE_ID 模式且不允许重复adaptive_shadow.py。extraction_verification.kind有三个取值machine_parsed_official_structure官方机器解析结构、independent_verifier_receipt独立验证者收据、same_model_context_separation同模型上下文隔离。其中前两种构成硬验证集合HARD_VERIFICATION_KINDS。2. 独立覆盖收据coverage receipts覆盖收据分target_policy目标政策研究与direction_search方向研究两个通道各自要求queries、source_classes、included_source_ids非空字符串列表stopping_reason只能取frontier_saturated、authoritative_sources_exhausted、budget_exhausted、user_bounded之一residual_risk必须显式给出残余风险coverage_challenger确定性或独立的挑战者包含independence_kind、producer_id、challenger_id、outcome必须为PASS、unresolved_gaps必须为空列表。direction_search通道额外要求独立直接竞品遗漏挑战direct_competitors_considered非空 omission_challenge且该挑战的independence_kind只能是independent_model_or_provider或qualified_human不允许用确定性检查替代独立挑战。源码中_coverage_findings对这两个通道做了逐字段校验adaptive_shadow.py。3. 闭集、非图灵完备的义务 IR v0Obligation IR v0只允许五种谓词算子exists、absent、truthy、equals、in_setadaptive_shadow.py。每个 obligation 由obligation_id、source_id、normative_force、predicate组成normative_force取值mandatory、prohibited、advisory、quality_hypothesis其中mandatory/prohibited为硬性义务HARD_FORCES。谓词求值逻辑_predicate_satisfiedadaptive_shadow.py通过点分路径在 facts 中取值后按算子判定违反硬义务产生 findings违反软义务仅进入 advisory。4. 恰好一个 claim-bearing surface 及其当前构件哈希claim_surface包含claim_id、surface_id、artifactpathsha256、support_source_ids、facts。源码会重新计算artifact 文件的 SHA-256与请求中的声明值比对不一致即报stale or incorrect同时校验路径必须位于project_root内部且文件真实存在adaptive_shadow.py。5. 原子级保留收据retention receipt要求expected_atom_ids、retained_atom_ids、omitted_atoms三组原子标识每个遗漏项必须带atom_id、reason、decision_owner校验逻辑会检查保留与遗漏重叠存在未解释遗漏引用预期外原子三类异常adaptive_shadow.py。6. 当前、哈希绑定的资产清单asset inventory识别所选候选资产及其适用理由。源码中的关键约束adaptive_shadow.py明确mtime 只能证明哪个文件被清点过不能证明科学适用性——recency alone must not override a valid user choice or a scientifically stronger existing figure仅凭新旧不能覆盖有效的用户选择或科学上更强的既有图。每个被选中的候选必须通过identity_match科学身份门explicit_user_selection_id即便是指定的用户选择也不能覆盖科学身份门。7. 绑定到同一哈希的零上下文主表面独立审阅independent_review_receipt要求review_mode必须为zero_context_primary_surfaceindependence_kind必须是independent_model_or_provider或qualified_humanreviewer_id与producer_id不得相同input_sha256必须等于当前 claim surface 的哈希outcome必须为PASSmajor_restructure_required必须为falseunresolved_blockers必须为空adaptive_shadow.py。8. v1 遗留收据legacy receipt接口必须是v1状态可取PASS/FAIL/BLOCKED/UNKNOWN/NOT_RUN。语义是遗留FAIL/BLOCKED被保留并作为 finding 报出不能被 v2 shadow 覆盖而遗留PASS虽然可见但被打上污染标记tainted并且没有通往新 READY 的边。结果中的legacy_pass_tainted字段即由此而来adaptive_shadow.py。9. 有界的质量修订收据quality revision receipt针对可选 shadow 实验记录该实验配置的轮次上限。automatic_rounds在 alpha.1 中只能是 0 或 1rounds1时changes必须记录自动修订rounds0时changes必须为空adaptive_shadow.py。原文档特别澄清历史上一轮的限制并不限制正常的宿主修正与论文重新审阅——它只约束 shadow 实验本身的自动修订次数。10. 可选的图决策figure decisions当 hero、mechanism、model 或 core 图的科学目的、证据、可读性与在论文中的角色均合格时应keep保留只有在论文确实做出并支持该比较时才记录competitive_delta。源码用CORE_FIGURE_ROLES {hero, mechanism, model, core}adaptive_shadow.py定义核心图角色并实施两条联动校验保留核心图必须有applicable: true的资产清单保留的核心图构件路径必须出现在所选资产中adaptive_shadow.py。3.3 硬义务的升级来源限制原文档明确规定硬性 mandatory/prohibited 义务只能从官方机器解析结构或独立验证者收据中升级。同模型上下文隔离same-model context separation只能产生候选或咨询性假设永远不能产生硬证明。法律、伦理、管辖权、临床与机构权威在适用时仍属于合格的人类或机构。源码_obligation_findings落实了这一规则adaptive_shadow.py对硬义务其来源的extraction_verification.kind必须属于HARD_VERIFICATION_KINDS且authority_class必须属于HARD_AUTHORITY_CLASSES若声明官方机器解析但来源权威不是official同样报错。四、输出与权威Outcome and Authorityfail-closed 的信号设计4.1 唯一绿色结果CLAIM_SURFACE_AUDITED唯一的绿色结果是CLAIM_SURFACE_AUDITED含义是一个被识别、被哈希绑定的 claim surface 通过了影子检查。它绝不意味着稿件已完成manuscript is complete交付或投稿 bundle 已 READY目标 venue 已接收该工作任何外部行为已被授权。源码中结果对象的signals将manuscript_ready、delivery_ready、submission_ready、external_action_authorized硬编码为 falseadaptive_shadow.py同时shadow_only: true、legacy_authority_unchanged: true。这些约束同样被写进 adaptive-shadow-result.schema.json 的signals定义中const: false/const: true。canonical 的 PaperSpine 门如 progress_check.py始终保持权威。4.2 非补偿向量noncompensatory vector真相/权威/许可truth/authority/permission、流程保障process assurance、质量优化quality optimization构成一个非补偿向量任何一个红色维度都不能被另一个绿色维度抵消。在实现中audit_request分别计算三路 PASS/FAILadaptive_shadow.pytruth_pass来源收据无错误且 claim surface / obligations 不涉及未知来源或权威问题process_pass基础字段、覆盖收据、claim surface 全部通过quality_pass义务、独立审阅、保留、资产、图、修订、遗留收据全部通过。只要findings非空ok即为 falseoutcome 为BLOCKED——任何单一维度失败都会整体失败这正是不可补偿的实现形式。4.3 结果契约的完整字段完整结果对象见 adaptive-shadow-result.schema.json包含contract固定paperspine.adaptive-shadow.result、interface_version固定0.1-shadow、request_sha256、revision_id、ok、outcomeCLAIM_SURFACE_AUDITED/BLOCKED、stage、claim_id、findings、advisory_findings、coverage_statusSUFFICIENT_FOR_SHADOW/INSUFFICIENT、legacy_status_observed、legacy_pass_tainted、assurance_vector、signals、authority_boundary。其中authority_boundary固定输出一段边界声明本收据只覆盖一个哈希绑定的 claim surface绝不授予整篇稿件 READY、交付/投稿就绪或外部行为授权。五、不可变修订Immutable RevisionsCAS 语义的存储层5.1 命令用法对于迁移实验追加不可变修订并以 compare-and-swapCAS语义移动CURRENT指针python scripts/adaptive_shadow.py adaptive_shadow_request.json \ --project-root paper_rewriting_output \ --store adaptive_shadow_store \ --expected-current NONE后续提交时用前一个修订 ID替换NONE。三个关键保证原文档 源码双重确认已存在的修订 ID 永不被覆盖——commit_revision中若revision_dir已存在直接抛ValueError: immutable revision already existsadaptive_shadow.py过期的预期父指针会被阻断——CURRENT文件中的实际值必须等于expected_current否则抛 CAS 不匹配错误绝不会静默改写CURRENTadaptive_shadow.py存储必须位于 project_root 内部否则被拒绝。5.2 底层写入流程commit_revision的写入是先暂存、后原子替换的两阶段过程adaptive_shadow.py在revisions/下创建带 PID 后缀的临时暂存目录依次原子写入request.json、result.json生成receipt.json指针记录revision_id与 request/result 的 SHA-256用os.replace把暂存目录整体改名为正式修订目录同样用临时文件 os.replace更新CURRENT指针。这种设计保证了任一时刻存储层都处于一致状态且修订历史不可变、可回放。结果对象中会附带revision_receipt字段记录本次提交的指针信息若提交失败OSError/ValueError结果会被强制改写为BLOCKED并追加错误说明adaptive_shadow.py。六、激活方式Activation仅在显式开启时运行原文档给出严格的激活边界只有当用户明确请求自适应实验或运行显式配置adaptive_shadowon时才运行本层。在off或缺省模式下不要创建这些影子产物不要给正常流程增加官僚负担bureaucracy。并且在当前 shadow 版本中其结果是观测性的不能改变 progress_check.py 的完成判定也不能改变 publication-cycle 的权威。这与 current-method-routing.json 对 adaptive-shadow 的opt-in request/IR/coverage receipts/CAS store定位一致——它是一套独立于 canonical 门的实验面。七、最大许可声明Maximum Licensed Claim保守的自我描述原文档为当前实现划定了唯一允许的对外描述A deterministic, test-covered adaptive contract preview and shadow audit for one hash-bound claim surface, with domain-neutral source/authority receipts, closed obligation predicates, bounded revision, and fail-closed authority.同时明确禁止以下表述普遍性研究覆盖、优秀论文生成、直接投稿就绪、领域/期刊质量、录用率提升、整篇稿件自适应就绪。文档还特别指出合成合同测试只是一致性证据conformance evidence不是研究或写作质量的行为证据behavioral evidence在项目计划定义的 M4/M5 证据与人类/独立模型校准存在之前这些声明始终被禁止。这一证据边界哲学在 tests/test_skill_structure.py 中得到呼应——该测试套件只验证文件存在性与结构一致性例如将src/skill/references/adaptive-shadow.md、两份 schema 与src/scripts/adaptive_shadow.py列为必备文件见 test_skill_structure.py 与 test_skill_structure.py并保证 dist 各宿主副本与源文件字节级一致而不是声称任何行为质量。八、请求→审计→修订的完整调用链把上述内容串起来一个完整的 shadow 实验流程如下构造请求按 adaptive-shadow-request.schema.json 组装十类要素来源收据、双通道覆盖收据、闭集义务 IR、单一 claim surface、保留收据、资产清单、零上下文独立审阅、v1 遗留收据、有界修订收据、可选图决策纯审计python scripts/adaptive_shadow.py request.json --project-root root --output result.json执行无副作用的audit_request不会改动项目任何文件读取结果ok/outcome/stage/assurance_vector/signals/findings决定实验观测结论任何 findings 都导致BLOCKED可选提交修订追加--store dir --expected-current NONE或前一修订 ID生成不可变修订并移动CURRENT隔离解读无论结果如何shadow 信号均不得外溢到 canonical 门、交付或投稿判定。从源码结构看audit_request是一个纯函数式校验器输入 request project_root输出结果对象commit_revision是独立的存储层main负责 CLI 装配与 JSON 读写——三者职责分离这也解释了为什么它可以deterministic确定性对同一请求与同一项目根审计结果完全可复现。结语PaperSpine 的 Adaptive Shadow 层展示了一种克制而严谨的实验性运行时学习设计思路它以领域中立的合同集、闭集义务 IR、哈希绑定收据与 fail-closed 权威边界把自适应学习实验和正式质量门彻底隔离。对希望理解该技能体系内部契约设计的开发者而言adaptive-shadow.md 是入口文档adaptive_shadow.py 是可读的确定性实现两份 请求 schema 与 结果 schema 则是机器可校验的契约真相源。赞分享AI 技能AI 写作人工智能深度研究AI 应用【免费下载链接】PaperSpinePaperSpine5 — local-first, evidence-bound paper research, writing, figures, review and delivery. 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