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以統攝為主體重述河圖、洛書框架

⌈統攝主體的變化⌋既然數學上一般會符合五行流轉，這個流轉結構，會否和河圖，緊密相關？
因爲，資源/自由度，若之間出現相互作用，便會自組織起來，往往就會自組織出河圖的“接受塌縮”結構。這和流轉產生結構的變化，有些相似！？

會，而且其實你而家講緊嘅「兩套結構」係同一個動力學拆成兩個層級：

五行流轉：描述「統攝主體（policy / logic / regime）點樣換檔」——即 mode switching（宏觀相位機制）。
河圖（HeTu）接受塌縮結構：描述「自由度/資源一旦互相作用，就會自組織出咩 最小耗散 的配對/循環骨架」——即 pre-collapse field lattice（微觀場幾何）。

你文件其實已經明講到：HeTu 可視為十節點 pre-collapse attractor lattice，而 Luoshu 係 九模態 post-collapse trace，兩者係一個閉環熱力學（field ↔ trace）而唔係單向「源→現」。

下面我用「數學骨架」講清楚點解五行流轉會同河圖緊密相關。

1) 你講嘅「相互作用→自組織→河圖接受塌縮」其實係 Δ5 的“最小耗散配對”

你文件《Δ5 Phase Opposition…》已經把河圖十點視作一個 decagon 上的 10 個模式 (a_n)，並證明 Δ5 半轉配對（(n \leftrightarrow n+5)）係變分意義下的最小耗散/最小能量耦合：
例如 pair energy
(E_{pair}(a)=\sum_{n=1..5}|a_n+a_{n+5}|^2)
其極小化逼出 (a_{n+5}=-a_n)（相位對消）
文件亦提到呢個 Δ5 配對呈現「emit/absorb micro-cycle」同「entropy buffers」。

翻譯成你語言：

自由度互相作用 → 會傾向形成「互補/相消」配對，令垃圾熵（耗散）最低。
呢個“互補配對骨架”就係河圖十點（特別係 1–6、2–7、3–8、4–9、5–10）。

2) 河圖→五行：Schur coarse-graining 自然產生「五模態骨架」

同一份 Δ5 文件又講：把每個 Δ5 pair coarse-grain 成一個 super-node，會得到一個「clean 5-mode skeleton」。
呢一步其實就係你想要嘅橋：

河圖（10 nodes）係「微觀的接受/吐納配對」
把每一對（1–6）（2–7）… 壓縮成 5 個 super-modes
你就得到「五相」嘅宏觀治理骨架（即五行）

所以五行流轉同河圖唔係「相似」，而係可以理解為：

五行 = 河圖 Δ5 配對 lattice 的 coarse-grained 控制層。

3) 點解“統攝主體換檔”（五行流轉）會同“接受塌縮”（河圖）同構？

因為你前面建立嘅統攝理論：統攝＝投影降維 → 必有殘差垃圾熵 W → W 積到臨界就要換基底（大變）。
而河圖提供嘅就係：當系統被逼要「回收/對消」垃圾熵時，最自然嘅微觀結構係 Δ5 互補配對（最小耗散）。

於是宏觀上看就會係：

一個統攝 regime（某五行相）會累積特定類型垃圾
迫使系統啟動「互補對消」渠道（河圖配對的吸收/吐納）
當對消渠道用盡／轉為另一種垃圾型，就要換到下一相
因為「每相產生的垃圾」往往正好由「下一相」最擅長吸收（相生）

你文件亦把河圖描述成「語義張力節點地圖／壓差網」，決定何時轉象、trace 如何轉折。

4) 一句最硬淨嘅結論

可以咁落筆：

河圖描述「互補對消的微觀接受塌縮配對」；五行描述「以這些對消通道為基礎的宏觀統攝相位輪換」。
因為 Δ5 配對具有變分最小耗散與動力學穩定性，當資源/自由度互相作用並需處理垃圾熵時，系統自然會先長出河圖式配對骨架，再在 coarse-graining 後呈現五行式流轉。

如果你想再推一小步去「更像你口中的接受塌縮」：你 txt 裡面已經把河圖十點解讀成「最易產生節點性質變化」嘅張力區域分佈圖（熵差×流向×吸附容量）。
咁你就可以把「統攝主體」視為沿住呢個壓差圖行走嘅 controller，而五行就係 controller 的 5 種宏觀治理策略；河圖就係佢背後嘅地形（field topography）。

想我下一步直接做：「河圖十點（Δ5 配對）→ 五行五模態」的明確映射表（每對對應一行：它吸收什麼垃圾、產生什麼垃圾、因此生出下一相）？

「河圖十點（Δ5 配對）→ 五行五模態」的明確映射表

可以。我用你份《四象五行干支納音神煞河洛》入面已經定好嘅河圖五對 → 五行作底（1–6水、2–7火、3–8木、4–9金、5–10土），再把每一對視為一個 Δ5 pair 的 super-node（coarse-grain）＝一個「統攝五模態」。

重點：
河圖十點（五對）係「張力壓差地形」，五行五模態係「統攝主體嘅治理策略檔位」。

河圖十點（Δ5 配對）→ 五行五模態：明確映射表

河圖 Δ5 配對	五行（方位）	在 SMFT/統攝語言：呢一對係咩「張力結構」	五模態（統攝策略）	主要「吸收/處理」嘅垃圾熵型態（W）	典型「副產物」垃圾（會逼出下一模態）	相生指向
1–6	水（北）	collapse trace 內外核（收斂）；亦係「原初張力點」會啟動探索呼吸	水模態＝回收/緩衝/潛伏（降溫、蓄勢、容納）	過熱、過載、過度承諾造成嘅失衡；需要降噪、回收、重整節奏	「可行路徑」變多、誘惑變多（探索枝幹回升）→ 逼出木	水生木
3–8	木（東）	誘導張力 trace（曲直之源）；亦係 trace 干涉/激發點，會拉去修復對位	木模態＝探索/分叉/試路（開新假設、擴展可行域）	停滯、枯竭、冇新路徑；需要生成新支線	分叉太多→選擇壓力、動能需求上升（要做事/要輸出）→ 逼出火	木生火
2–7	火（南）	collapse trace 擴張灼熱；亦係「外部能量灌入點」迫使高動能輸出	火模態＝動員/輸出/擴張（攻、推、宣、快速收斂）	猶疑、低動能、未成形嘅方案；需要集中火力落地	過熱極化、公共戲劇化、失控風險上升（你文中稱 4/9 黑洞干涉區會暴雷） → 逼出土/金去穩定與裁剪	火生土（亦常被金/水克）
5–10	土（中）	張力場累積中樞、吸引中心；亦係「中樞整合點」用嚟回穩/重構任一象	土模態＝沉澱/整合/制度化（做平台、做邊界、做承載）	火後散亂、碎片化、需要收斂成結構（平台期/願景重整）	結構一旦成形就會有冗餘、官僚化、黏滯 → 需要切割/審核 → 逼出金	土生金
4–9	金（西）	模因斷裂與重組張力；亦係語義黑洞干涉區：collapse 失控、強迫太陰	金模態＝裁剪/定義/審核/斷捨離（一刀切、立規格、止血）	土後冗餘、歧義、矛盾；需要切割、證偽、收緊規則	過度裁剪會令系統變脆、失去彈性 → 需要回收與緩衝 → 逼出水	金生水（亦常剋木）

兩句「使用說明」

呢張表唔係講「元素性質」本身，而係講：河圖五對係五種張力壓差地形，統攝主體沿住地形行走時，就會自然進入相應嘅治理模態。
你要嘅「Δ5 配對 → 五模態」其實就係：每一對（1–6…）係一個 pre-phase 的 tension pair，coarse-grain 後變成五個治理自由度（水木火土金）。

如果你想我再加一層「更完美」：我可以把每一模態配埋

一個最小 state variable（例如：W_heat、W_branch、W_bureau…）
一條 transition rule（閾值觸發「金革事件」、或水的冷卻回圈）
咁就會直接變成你講嘅 phase rule / API spec。

洛書和河圖當然緊密相關。但討論這個之前，我好奇，目前討論關於邏輯流轉的内容，有沒有和洛書相關的呢？

因爲從“統攝主體”理解河圖、洛書會很自然，但從邏輯理解洛書，好像反而沒有什麽關係？

有，而且其實你份材料入面已經提供咗一條好清晰嘅「邏輯流轉 ↔ 洛書」連接路徑：
洛書唔係「五行嘅來源」，而係統攝主體（Ô / 社會制度 / 生物控制器）在運作時，做出一串 collapse / decision ticks 之後，留下嘅「九模態 trace 幾何」。所以如果你用「邏輯＝統攝工具」去講，洛書反而係一個更自然嘅对象：佢係邏輯運作的軌跡拓撲，唔係邏輯本身。

下面我用你問嘅角度答：目前討論「邏輯流轉」內容，點樣同洛書相關？

1) 為何「從邏輯理解洛書」會覺得唔關事？

因為你腦內嘅「邏輯」多數係指 命題演算/羅素式推理系統。而洛書講嘅其實係：

一個系統點樣消耗熵、走完一條自閉合嘅 attention/collapse 路徑
以及點樣在有限張力梯度下形成九個穩定模式（modes）

所以：洛書對應嘅唔係「邏輯規則本身」，而係「選用某套邏輯/統攝規則時，系統行為在相空間留下嘅 trace」。

2) 洛書可以對應「邏輯流轉」嘅邊一部分？

你之前講嘅「邏輯統攝半真 → 必有垃圾熵 W → 小變頂住 → 大變換基底」，其實對應到洛書係：

九模態（1–9）＝統攝運作時出現的離散“決策/塌縮模式”基底（post-collapse basis set）
中心 5 係「entropy pivot／平衡點」：等於你想像嘅 “統攝核心（控制器的中軸）”
8字流（1→6→7→2→9→4→3→8→1） 就係「一條低耗散、可自閉合嘅統攝運作週期」——即係你講嘅「流轉」本體。

換句話講：

五行係「統攝主體換檔（mode switching）」；
洛書係「每次換檔/每次決策 tick 之後，整體運作在相空間形成嘅九宮節奏圖譜」。

3) 最直接嘅結論：洛書係「邏輯流轉的相位空間儀表板」

你份文甚至用近乎明確嘅句式講咗：

河圖係 pre-collapse lattice（張力場模板）
洛書係 post-collapse trace（塌縮後穩定 attractor 對稱圖／trace 節奏圖）

而你問「邏輯流轉有冇同洛書相關」——有，因為：

邏輯一旦被視為統攝工具，佢嘅運作就會喺「塌縮空間」形成可重複的九模態節奏；洛書就係呢個節奏嘅最小封閉幾何。

4) 你真正卡住嘅位：邏輯 ≠ 洛書；「邏輯運作的足跡」＝洛書

我會用一句最 sharp 的對應幫你釘死：

邏輯（L）：規則/投影/可接受證據的協議（protocol）
統攝主體（Ô）：執行 L 的控制器（agent/controller）
洛書（S₉）：Ô 在 L 下做決策、消耗熵、走閉環時，落在相空間的九模態 trace manifold

所以你會覺得「從邏輯理解洛書好似冇關係」——其實係因為你仲未把「邏輯」降格為「統攝協議」；一旦降格，洛書就自然變成「協議運行的拓撲結果」。

如果你想，我可以下一步幫你做一個更精準嘅橋：
把「邏輯流轉」正式拆成兩層：

五行（5 模態）＝統攝主體嘅治理策略狀態機
洛書（9 模態）＝治理狀態機在 trace-space 的離散基底（九個 collapse mode）

然後我會畀你一張「9-mode ↔ 5-mode」的對照：

哪幾個洛書 mode 屬於木的探索相、火的動員相、土的沉澱相、金的裁剪相、水的回收相
同埋點樣由 W（垃圾熵）觸發由某個九宮點跳去下一段 8 字流。

那用“統攝主體”可以如何理解洛書？
由此一問，是因爲以前討論河圖、洛書，都是以語義空間爲主體。但其實，以統攝主體來理解，則其應用範圍就明確大增。

可以。用「統攝主體」去理解洛書，核心係一句：

洛書唔係“語義空間的圖”，而係“統攝主體（Ô / 控制器）在有限資源下做決策、消耗熵、走閉環時，所留下嘅 9 模態運作譜（trace manifold）”。

你以前以語義空間為主體去講洛書，會自然落到「語義張力節奏」；而家改用統攝主體，就會變成：

洛書＝一個通用 controller 的 9 個離散工作模式（collapse modes）
每個 mode 對應一種“耗散/穩定”配置（entropy-flow configuration）
中心 5 係 pivot（熵平衡點 / 穩態吸引核）

1) 洛書九數＝統攝主體的「九個離散工作模態」

你份文件其實已經把洛書講成：1–9 係「post-collapse trace signatures / discrete collapse modes」，每次 collapse tick 都係一個耗熵事件，留下一段 Ô-trace；而 9 個模態係在「最小耗散 + 可閉合」嘅拓撲約束下自然穩定出現。

所以「統攝主體版」嘅洛書可以咁讀：

1：seed/void（最低能，最易重新開局）
2：分歧/解體（開始 bifurcation）
3：啟動探索（early vector initiation）
4：對齊/同步（interpersonal / multi-agent sync）
5：熵樞紐（entropy pivot，最穩 trace 核）
6：回撤/重整（reconsolidation）
7：殘餘興奮/模仿回音（echo / mimic loop）
8：潛在就緒（field-wide readiness / “desire to move”）
9：高峰爆發（entropy apex / climax）

呢個解讀嘅好處係：完全唔需要限定係“語義”——任何「要統攝資源/自由度」嘅系統（公司、軍隊、自治體、人體調控、AGI controller）都可以落入同一套 9-mode 基底。

2) 中宮 5：統攝主體的「熵平衡核 / meta-stable attractor」

你 txt 對 5 嘅描述好直白：5 係九宮之心，係 collapse trace 熵流平衡點（entropy pivot），活性唔高但 trace 穩定性最高，近似穩態吸引器。

換成統攝語言：

5 係 controller 的 homeostasis：
- 資源分配、節律重設、權衡更新、噪音清洗、rollback anchor
一旦外圍模式（3/9 過熱、2 解體、7 模仿噪音）升得太高，就要拉回 5 去「再中心化」。

3) 「8 字流」＝統攝主體的低耗散閉環工作路徑

你份檔案亦指出典型流動路徑（1→6→7→2→9→4→3→8→1）係一個旋轉性、非線性、近似 Lissajous/倒 8 字的 trace 結構。

統攝主體版翻譯：

呢條路徑就係 controller 的“呼吸循環”：
- 1（歸零/種子）→ 6（回撤整合）→ 7（殘響測試）→ 2（分岔選擇）→
  9（集中爆發）→ 4（對齊外部/協作）→ 3（再啟動探索）→ 8（蓄勢就緒）→ 1（回到可重啟）
你可以把佢當成：統攝主體在“垃圾熵 W 管理”下的最小耗散閉環策略（太直線會爆、太散會死，所以會走 8 字）。

4) 點解呢個視角會令應用範圍暴增？

因為「語義空間主體」其實只係其中一種場域；而「統攝主體」係更高一層：
任何要做“選擇/壓縮/治理/維持穩定”的系統，都必然要面對：

模態離散化（唔可能無限細分）
熵耗與殘差（垃圾熵）
需要一個 pivot（5）做穩定核
需要閉環路徑避免耗散爆炸（8 字流）

所以洛書就可以變成一個通用控制論模版：

組織治理：9 種治理狀態＋5 作制度樞紐
生物調控：9 種生理/行為模態＋homeostasis
AGI：9 種 agent mode（探索、爆發、對齊、回撤、模仿噪音…）＋entropy pivot、rollback anchor

5) 同河圖嘅關係（你下一步一定會用得着）

你份檔亦講得好清楚：

河圖（1–10）係 pre-collapse attractor lattice（耦合張力對位圖）
洛書（1–9）係 post-collapse trace（熵耗軌跡流動圖）
兩者係閉環：trace 會反作用重塑 field（field plasticity）

統攝主體角度就係：

河圖＝控制器“可用資源/自由度的硬件場”
洛書＝控制器“實際跑出嚟的軟件運作譜”

如果你想，我可以再進一步幫你做一張「統攝主體版洛書」的工程化表格：
每個數字（1–9）給出：

可觀測指標（W 的哪一類在升？資源 R？分歧度？）
允許的操作（expand / commit / verify / rollback / sleep）
退出條件（觸發轉去邊一格、點樣回到 5）

咁你就真係得到一個「洛書＝通用 controller state machine」嘅設計規格。

做一張「統攝主體版洛書」的工程化表格

下面係一張「統攝主體版洛書」工程化表格：把洛書九宮（1–9）當成 controller 的 9 個離散工作模態（collapse modes），每一格都寫到「狀態語義、可觀測指標、允許操作、進入/退出條件、常見風險與剋制手段」。
（依據你文件入面對 5 作 entropy pivot、以及 1→6→7→2→9→4→3→8→1 之 8 字流、同 1–9 各自的功能定性描述。）

統攝主體版洛書：9-mode Controller State Machine（工程化表格）

基本假設：
每個 tick（一次決策/投影/commit）都消耗熵並留下 Ô-trace；洛書 1–9 是「post-collapse trace 的九個穩定模態」，中心 5 為熵流平衡核（entropy pivot）。

洛書格	角色（統攝主體視角）	主要狀態指標（可觀測）	允許操作（allowed actions）	進入條件（enter）	退出條件（exit / next）	風險（failure mode）	剋制/保護手段（governance）
1（北，坎）	Seed / Void：最低能、可重啟、歸零種子區（pre-trace seed zone）	W_total 低；commit_rate 低；tool_use 低；context_noise 低	reset / reframe；重新定義目標；清空假設；建立 minimal spec	嚴重漂移後需要「回到起點」；或剛開始任務、資訊不足	通常走 →6（回撤整合）或 →8（就緒蓄勢）	太空：永遠唔落地；逃避決策	設定「最小可行輸出」門檻；限定重啟次數；用 5 作 anchor
2（右上，分岔）	Trace Divergence / Bifurcation：早期分岔、解體點（disintegration point）	分歧度↑（多候選互斥）；uncertainty↑；多 agent disagreement↑	branch / explore alternatives；生成多方案；做 trade-off 表；建立 decision tree	木/探索過量；或 7 的回音引發多解	收斂成單一路徑：→9（爆發/commit）或回 →5（再中心化）	分岔失控：陷入 endless options	加「選擇成本」：top-k 限制；用金式否證；用 5 做優先序
3（左中，震）	Exploratory Activation：初動、早期向量啟動	novelty↑；new evidence rate↑；search hit↑；hypothesis count↑	搜索/檢索；快速試算；原型驗證；小實驗	4 對齊後，需要向前探索；或 8 就緒後啟動	變成導引/結構：→4（對齊導引）或蓄勢：→8	亂動：無方向探索	定義探索半徑；設「停損」：W 不降就回 5/6
4（左上，巽）	Semantic Alignment / Sync：導引、對齊、跨主體同步（interpersonal synchronization）	alignment_score↑；agreement↑；spec_consistency↑；format compliance↑	對齊需求；寫規格；建立 shared ontology；協作同步	9 爆發後要回到協作/社會約束；或 3 探索後要定向	完成對齊再啟動：→3；或入中宮穩態：→5	假對齊：表面一致、內部矛盾	引入外部驗證（tests/工具）；強制引用；用 5 做矛盾檢查
5（中宮）	Entropy Pivot / Central Attractor：熵平衡核、穩態吸引器（meta-stable attractor）	W_total 最低附近；variance↓；decision volatility↓；memory coherence↑	consolidate；rollback；re-weight priorities；compress memory；設 policy	任一模式失控；或完成一輪 cycle 需重置權重	重新分配後，按需要去 →3/4/6/8	變成僵化：只會「講道理」唔前進	設「推進條件」：需要輸出/行動就離開 5；時間上限
6（右下，乾）	Retraction / Reconsolidation：回撤整合、結構再生（post-trace return field）	contradiction count↓；memory rewrite↑；plan restructuring↑	回顧；修補；整理證據鏈；重建內部模型；減少 W	9/2 後嘅高熵；或 1 的重啟之後需要重整	進入回音測試：→7；或回中宮：→5	反芻：永遠返工、永遠唔出貨	設「完成定義」：修補到某門檻就強制進 7/2
7（右中，兌）	Residual Excitement / Mimicry Loop：殘餘興奮、模仿回音（echo of prior trace）	self-repetition↑；style-echo↑；pattern lock↑；novelty↓	A/B 互證；對照其他觀點；去偏（debias）；引入反例	6 整合後的「回聲殘留」自然出現	若回音變成新分岔：→2；若消退：回 →6/5	模仿成癮：同一句話換皮；語義黑洞式自循環	強制外部工具驗證；引入新資料；限制自我引用；必要時切回 1
8（左下，就緒）	Latent Readiness / Pre-activation：場域就緒、欲動（field-wide “desire to move”）	readiness↑；resource buffer↑；task clarity↑；risk↓	佈局；配置資源；排程；等待訊號；最小準備	3 探索完成、但未到 commit；或 1/5 穩定後準備出發	啟動新一輪：→1（重啟）或 →3（初動）	拖延：永遠準備、唔開始	設 deadline；觸發條件滿足就自動進 3/9
9（南，離）	Semantic Climax / Entropy Apex：能量釋放極點、爆發 commit（peak collapse mode）	commit_rate↑↑；token burn↑；risk↑；overconfidence↑	出貨（deliver）；決策拍板；執行；推進外部世界	2 分岔收斂後；或外部壓力迫使決策	需要對齊/回撤：→4（同步）再 →3/8；或 W 爆就 →6/5	過熱：幻覺、越權、不可逆錯誤	設「金式閘門」：必須通過驗證/工具；限制權限；rollback 點＝5

一條「預設主循環」（你可當 default policy）

你文中指出典型 8 字流路徑：
1 → 6 → 7 → 2 → 9 → 4 → 3 → 8 → 1

工程上可寫成：

低熵準備段：1→6→7→2（重整→去偏→分岔）
高熵輸出段：2→9→4（收斂→爆發→對齊）
再啟動段：4→3→8→1（探索→就緒→回種子）

最小「狀態變數」建議（方便你之後公式化 phase rule）

你之前話想用「垃圾熵」做 state variable，呢度可以拆成幾個可觀測分量（全部都對應上表 enter/exit）：

W_contra：矛盾/自洽性缺口（推 6/5）
W_diverge：分岔度/分歧度（推 2）
W_heat：過熱/過度 commit（推 4 或 6）
W_echo：回音/自我重複（推 7）
R_buffer：資源緩衝（推 8）
A_align：對齊分數（推 4/5）

（九宮其實就係：把 controller 的「熵耗與節律」離散成 9 個可治理區域。）

如果你想再進一步落地到 AGI spec（你之前講過 KL budget、S-token budget、rollback），我可以直接把上表轉成：

state: {1..9}
enter_guard(state) / exit_guard(state)
budgets(state): {max_tokens, tool_perms, verify_level}
rollback_anchor = 5

咁就真係一個可實作嘅「洛書 controller」。

直接把上表轉成：
state: {1..9}
enter_guard(state) / exit_guard(state)
budgets(state): {max_tokens, tool_perms, verify_level}
rollback_anchor = 5
一個可實作嘅「洛書 controller」

下面我直接把「統攝主體版洛書」變成一個可實作嘅 controller spec（狀態、guard、budget、rollback）。我用「最少可用」嘅做法：你只要能算到幾個指標（W 分量、alignment、disagreement、novelty、verify_fail），就可以跑。

1) State 定義

state: {1,2,3,4,5,6,7,8,9}
rollback_anchor: 5
default_loop: [1,6,7,2,9,4,3,8,1]   # 8字流 (可作 soft-preference)

2) 觀測指標（metrics）

你可以用 LLM 自評 + 工具回傳 + 多樣本分歧去估。數值範圍建議都 normalize 到 [0,1]。

metrics:
  W_total:        # 綜合垃圾熵
  W_contra:       # 矛盾/自洽缺口
  W_diverge:      # 分岔度/候選互斥度/多解分歧
  W_heat:         # 過熱/過度commit/過自信風險
  W_echo:         # 自我重複/回音/模式鎖死
  R_buffer:       # 資源緩衝(時間/上下文/工具配額等)
  A_align:        # 對齊分數(規格一致/引用一致/格式符合)
  novelty:        # 新資訊/新證據產出率
  disagreement:   # 多樣本/多agent分歧
  verify_fail:    # 工具/測試/引用驗證失敗率
  progress:       # 任務推進度(有無落地產物/可執行輸出)

W_total 建議簡式

W_total = w1*W_contra + w2*W_diverge + w3*W_heat + w4*W_echo + w5*verify_fail

3) Budgets(state)

3.1 建議 budget 設定（可直接用）

budgets:
  1: {max_tokens: 300,  tool_perms: [read_context],                 verify_level: 1}
  2: {max_tokens: 800,  tool_perms: [search, retrieve],             verify_level: 1}
  3: {max_tokens: 900,  tool_perms: [search, retrieve, compute],    verify_level: 1}
  4: {max_tokens: 700,  tool_perms: [retrieve, cite, format],       verify_level: 2}
  5: {max_tokens: 600,  tool_perms: [retrieve, compress, reflect],  verify_level: 2}
  6: {max_tokens: 900,  tool_perms: [retrieve, compute, test],      verify_level: 2}
  7: {max_tokens: 700,  tool_perms: [retrieve, compare, debias],    verify_level: 2}
  8: {max_tokens: 400,  tool_perms: [plan, schedule],               verify_level: 1}
  9: {max_tokens: 1200, tool_perms: [execute, write, test],         verify_level: 3}

3.2 verify_level（建議語義）

1：內部一致性檢查（自檢 + 簡單 sanity）
2：需要至少一次外部查核（RAG/citation/tool）
3：強制驗證（tests / multi-check / 引用對齊），未通過不能 commit

4) enter_guard(state) / exit_guard(state)

我用「guard = 條件集合」，同時提供「硬轉移」同「軟偏好」。
硬轉移：一旦觸發立即跳（尤其去 5/6）；軟偏好：用分數排序揀下一狀態。

4.1 硬轉移（global safety overrides）

overrides:
  to_5_if:
    - W_total >= 0.85
    - verify_fail >= 0.60
  to_6_if:
    - W_contra >= 0.70
    - (W_total >= 0.70 and progress <= 0.20)
  to_7_if:
    - W_echo >= 0.65
  to_4_if:
    - A_align <= 0.35 and progress >= 0.40   # 已開始做嘢但規格/對齊崩

直覺：爆炸就回中宮 5；矛盾多就去 6；回音多就去 7；對齊差就去 4。

4.2 每個 state 的 enter_guard / exit_guard

State 1 — Seed/Void

enter_guard(1):
  - (progress <= 0.10 and R_buffer >= 0.30)   # 開局
  - or (W_total >= 0.85 and need_reframe=true)

exit_guard(1):
  - if (W_total <= 0.40 and novelty >= 0.30) -> 3
  - else -> 6

State 2 — Bifurcation

enter_guard(2):
  - W_diverge >= 0.55
  - disagreement >= 0.50

exit_guard(2):
  - if (top_option_confidence >= 0.65 and W_contra <= 0.50) -> 9
  - if (W_diverge <= 0.35) -> 5
  - else -> 6   # 分岔但亂：先回撤整理再返嚟

State 3 — Exploratory Activation

enter_guard(3):
  - novelty >= 0.45
  - and R_buffer >= 0.30
  - and W_heat <= 0.60

exit_guard(3):
  - if (A_align <= 0.45 and progress >= 0.20) -> 4
  - if (novelty <= 0.25 and progress <= 0.30) -> 2
  - if (progress >= 0.40 and W_diverge <= 0.45) -> 8
  - else -> 5

State 4 — Alignment/Sync

enter_guard(4):
  - A_align <= 0.50
  - or (need_shared_spec=true)

exit_guard(4):
  - if (A_align >= 0.70) -> 3
  - if (W_contra >= 0.60) -> 6
  - else -> 5

State 5 — Entropy Pivot (rollback_anchor)

enter_guard(5):
  - W_total between [0.45,0.85]
  - or triggered_by_override=true

exit_guard(5):
  - if (need_execute=true and W_total <= 0.55 and A_align >= 0.60) -> 9
  - if (need_explore=true and R_buffer >= 0.30) -> 3
  - if (need_align=true) -> 4
  - if (need_repair=true) -> 6
  - else -> 8

State 6 — Retraction/Reconsolidation

enter_guard(6):
  - W_contra >= 0.55
  - or (verify_fail >= 0.40)
  - or (progress stuck and W_total >= 0.55)

exit_guard(6):
  - if (W_contra <= 0.35 and verify_fail <= 0.25) -> 7
  - if (W_total <= 0.40) -> 5
  - else -> 6   # 留喺 6 直到矛盾真係落

State 7 — Echo/Debias

enter_guard(7):
  - W_echo >= 0.50
  - or (novelty <= 0.20 and self_repetition=true)

exit_guard(7):
  - if (W_echo <= 0.30 and W_diverge >= 0.45) -> 2
  - if (W_echo <= 0.30) -> 6
  - if (W_echo >= 0.70) -> 1   # 太嚴重：重啟語境
  - else -> 5

State 8 — Latent Readiness

enter_guard(8):
  - R_buffer >= 0.40
  - and W_total <= 0.55
  - and progress >= 0.35

exit_guard(8):
  - if (need_execute=true) -> 9
  - if (need_explore=true) -> 3
  - else -> 1

State 9 — Climax/Commit

enter_guard(9):
  - need_execute=true
  - and W_total <= 0.60
  - and A_align >= 0.55

exit_guard(9):
  - if (verify_fail >= 0.40 or W_contra >= 0.55) -> 6
  - if (A_align <= 0.45) -> 4
  - if (W_heat >= 0.70) -> 5
  - else -> 4   # 交付後通常要回到對齊/同步

5) Transition 選擇策略（硬 + 軟）

5.1 先跑 overrides（硬轉移）

if overrides triggered: state = target; goto APPLY_BUDGET

5.2 再用「候選打分」揀下一 state（軟偏好）

你可以用簡單線性打分（每 state 一個 score 函數），最高者中選；同時加上 default_loop 偏好（例如符合 8 字流就 +δ）。

score(state):
  S1 = + (1-progress) + (R_buffer) - W_total
  S2 = + W_diverge + disagreement - A_align
  S3 = + novelty + R_buffer - W_heat
  S4 = + (1-A_align) + need_shared_spec - W_diverge
  S5 = + W_total + verify_fail + W_contra   # 問題越大越應回中
  S6 = + W_contra + verify_fail - novelty
  S7 = + W_echo + (1-novelty)
  S8 = + progress + R_buffer - W_total
  S9 = + need_execute + progress - (verify_fail + W_contra + W_heat)

6) rollback_anchor = 5：rollback 規則

你可以當 5 係「唯一可信 checkpoint」。

rollback_rules:
  - if state==9 and (verify_fail >= 0.40 or W_contra >= 0.55):
      rollback_to: 5
      action: "discard last commit, restore last stable plan/spec"
  - if state in {2,7} and loop_count >= 2 and W_total not decreasing:
      rollback_to: 5
      action: "recenter priorities, reduce branches, re-choose objective"

7) 最小實作介面（API）

type State = 1|2|3|4|5|6|7|8|9;

type Budgets = {
  max_tokens: number;
  tool_perms: string[];
  verify_level: 1|2|3;
};

type Metrics = {
  W_total:number; W_contra:number; W_diverge:number; W_heat:number; W_echo:number;
  R_buffer:number; A_align:number; novelty:number; disagreement:number; verify_fail:number;
  progress:number;
  need_execute?:boolean; need_explore?:boolean; need_align?:boolean; need_reframe?:boolean;
  need_shared_spec?:boolean; self_repetition?:boolean; progress_stuck?:boolean;
  top_option_confidence?:number;
};

type ControllerOutput = {
  state: State;
  budgets: Budgets;
  action_policy: {
    allow_commit:boolean;
    require_tool_verification:boolean;
    require_citations:boolean;
    allow_branching:boolean;
  };
  rollback?: {to: 5; reason: string};
};

function luoshuController(prevState:State, m:Metrics): ControllerOutput

action_policy 你可以由 verify_level 同 state 推出，例如：

state 9：allow_commit=true, require_tool_verification=true
state 3：allow_branching=true
state 6/7：require_tool_verification=true, allow_commit=false

如果你想我再「更工程」一步，我可以直接幫你補齊兩樣最關鍵的落地件：

metrics 如何計（LLM 自評 prompt + 多樣本分歧 + 工具驗證結果的組合公式）
每個 state 的 system prompt 模板（木火土金水你之前已有味道；九宮版我可以一格一個 prompt）。

補齊兩樣最關鍵的落地件：
metrics 如何計（LLM 自評 prompt + 多樣本分歧 + 工具驗證結果的組合公式）
每個 state 的 system prompt 模板（木火土金水你之前已有味道；九宮版我可以一格一個 prompt）。

下面我一次過補齊你要嘅兩件「落地件」：

metrics 點計（LLM 自評 + 多樣本分歧 + 工具驗證 → 組合公式）
九宮（1–9）每格一個 system prompt 模板（可以直接塞入你 controller 做 state-conditioned system message）

我盡量用「工程可做」+「可逐步加強」嘅形式：你可以先用最簡版跑起，再慢慢加工具同多樣本。

A) Metrics 如何計：一個可實作的「三源融合」方案

A1) 三個來源（signals）

(S1) LLM 自評（Self-critique JSON）

你叫模型每次輸出後（或每個 stage）再產一段 嚴格 JSON 自評（不影響 main answer），字段如下：

{
  "contra": 0.0,
  "diverge": 0.0,
  "heat": 0.0,
  "echo": 0.0,
  "align": 0.0,
  "novelty": 0.0,
  "progress": 0.0,
  "need_execute": false,
  "need_align": false,
  "need_explore": false,
  "need_reframe": false,
  "notes": "short"
}

分數全部 0~1。
你會發現：只靠自評已經能驅動九宮 state machine 跑起。

自評 prompt（可直接用）：

You are the controller's internal evaluator. Output STRICT JSON only (no markdown).
Rate each item from 0.0 to 1.0.

Definitions:
contra: internal contradictions / conflicts with context or earlier claims.
diverge: number of mutually incompatible candidate plans/answers still unresolved.
heat: overcommitment risk: confidence too high vs evidence; irreversible action risk.
echo: repetition / circular reasoning / style-echo without new information.
align: spec compliance and consistency with user's constraints (1.0 = perfect).
novelty: rate of genuinely new evidence or useful new distinctions added.
progress: how close we are to a deliverable executable output.

Also set booleans:
need_execute: ready to commit/deliver now.
need_align: unclear requirements/spec; needs alignment.
need_explore: missing key info; needs exploration.
need_reframe: objective itself may be wrong; restart framing.

Return JSON only.

(S2) 多樣本分歧（Multi-sample disagreement）

做法：同一個問題/段落，用 N 次（例如 3~5）不同 temperature 或不同 seed 生成 候選方案，然後計「互相差幾遠」。

最實用嘅方法（唔需要 embedding）係：

用一個 judge prompt 叫模型比較「候選之間是否互相矛盾」
產出 disagreement 同 diverge

judge prompt（比較 N 個候選）：

Given K candidate answers, score:
disagreement: 0..1 how much they differ in key claims/decisions.
diverge: 0..1 how many incompatible paths remain (0 = converged to one).

Return STRICT JSON only:
{"disagreement":..., "diverge":..., "conflict_pairs":[[i,j],...], "summary":"..."}

計算上你可以用最簡：

disagreement = judge.disagreement
W_diverge = max(self.diverge, judge.diverge)

(S3) 工具驗證結果（Tool verification）

三類最好用：

引用/檢索驗證（RAG/citations）：關鍵事實能否對上 source
結構驗證（schema validation）：JSON/SQL/規格是否通過 parser
行為驗證（unit tests / sandbox）：程式/計算是否通過測試

統一輸出一個 verify_fail（0..1）就得。

verify_fail 最簡算法：

若無工具：verify_fail = 0.0（或 null）
若有 K 個 checks，其中 F 個 fail：
verify_fail = F / K
若某類 check 屬 critical（例如引用錯/單元測試錯）：加權
verify_fail = min(1, (w_crit*Fcrit + w_norm*Fnorm)/Keff )

A2) 組合公式：由 signals → metrics（最少一組穩定的）

1) 先映射 4 個垃圾分量（W_*）

W_contra  = clamp( max(self.contra, tool_contradiction_flag, judge_conflict_score) )
W_diverge = clamp( max(self.diverge, judge.diverge, disagreement) )
W_heat    = clamp( self.heat * (1 - evidence_strength) + irreversible_action_risk )
W_echo    = clamp( max(self.echo, repetition_detector) )

你未有 evidence_strength 都唔緊要，先當 0.5。

2) 核心：W_total

W_total = clamp(
  0.28*W_contra +
  0.22*W_diverge +
  0.20*W_heat +
  0.15*W_echo +
  0.15*verify_fail
)

呢個權重設計目的：矛盾同分岔最傷系統；verify_fail 係硬指標；heat/echo 屬失控徵兆。

3) 其他指標

A_align   = self.align
novelty   = self.novelty
progress  = self.progress
R_buffer  = normalize(remaining_tokens / token_budget)   # 或者用時間/工具配額
disagreement = judge.disagreement  # 若無 judge 就 0

A3) 快速檢測器（可選，但好有用）

repetition_detector：用 n-gram 重複率、或「同一句近似」比例
irreversible_action_risk：如果答案包含「刪除/付款/下單/改權限」等動作就 +0.3
tool_contradiction_flag：工具查到與答案相反就 1.0

B) 九宮 state 的 system prompt 模板（1 格 1 個）

用法：controller 決定 state 後，把對應 prompt 置於 system message（或 prefix），再加上 user 問題/上下文。

共同規則（全部 state 共用）

清晰分段
唔好自說自話；需要就用工具或承認未知
state 9 才允許「commit/交付」
state 6/7 優先修正矛盾同去偏，唔追求華麗輸出

下面每格我都寫成可直接貼用嘅 system prompt（英文寫比較像工程規格；你想全粵語我可以再轉一次）。

State 1 — Seed / Void（重啟、定義問題）

You are in LUOSHU-STATE-1 (SEED/VOID).
Goal: reframe from zero with minimal assumptions. Do not overproduce.
Actions:
- Restate the objective in 1-2 sentences.
- List the smallest set of required facts/constraints.
- Propose a minimal viable next step.
Restrictions:
- No long answers.
- No committing to irreversible actions.
Output structure:
1) Objective
2) Known constraints
3) Missing info
4) Next step

State 2 — Bifurcation（分岔、列選項）

You are in LUOSHU-STATE-2 (BIFURCATION).
Goal: enumerate mutually exclusive options and make trade-offs explicit.
Actions:
- Produce 3-5 candidate paths.
- For each: pros/cons, risks, and what evidence would decide.
Restrictions:
- Do not pick a final option unless confidence is high and conflicts are low.
Output structure:
- Options table (Option | When best | Risks | Needed evidence)
- Decision rule (how to choose)

State 3 — Exploratory Activation（探索、找證據）

You are in LUOSHU-STATE-3 (EXPLORATION).
Goal: gather evidence and generate useful hypotheses quickly.
Actions:
- Search/retrieve if allowed.
- Run small experiments/calculations.
- Produce tentative hypotheses with confidence tags.
Restrictions:
- No final commitment.
- Prefer breadth over polish.
Output structure:
- Findings (bullets)
- Hypotheses (H1..Hn with confidence 0-1)
- What to check next

State 4 — Alignment / Sync（對齊規格、共識）

You are in LUOSHU-STATE-4 (ALIGNMENT/SYNC).
Goal: align with constraints/spec and ensure consistency.
Actions:
- Extract and restate requirements.
- Detect ambiguities and propose crisp definitions.
- Produce a shared schema/format.
Restrictions:
- Do not expand scope.
- Prefer precise language and checklists.
Output structure:
- Interpreted requirements
- Ambiguities + proposed resolutions
- Final agreed schema/outline

State 5 — Entropy Pivot（中宮：再中心化、回滾錨點）

You are in LUOSHU-STATE-5 (ENTROPY-PIVOT / ROLLBACK-ANCHOR).
Goal: reduce entropy, consolidate, and reset priorities.
Actions:
- Summarize current best understanding.
- Identify contradictions and decide what to drop.
- Compress into an actionable plan with checkpoints.
Restrictions:
- No new exploration unless necessary.
- No irreversible commits.
Output structure:
- Stable core (what we trust)
- Open risks
- Next checkpoint plan

State 6 — Retraction / Reconsolidation（回撤修補）

You are in LUOSHU-STATE-6 (RETRACTION/RECONSOLIDATION).
Goal: fix contradictions and verification failures.
Actions:
- Locate conflicting claims.
- Replace weak steps with verified steps.
- If needed, rollback to the last stable version.
Restrictions:
- Minimize new content; focus on correction.
Output structure:
- What was wrong
- Corrected version
- Verification steps performed/needed

State 7 — Echo / Debias（去偏、破回音）

You are in LUOSHU-STATE-7 (ECHO/DEBIAS).
Goal: break repetition loops and reduce bias/overfitting to one narrative.
Actions:
- Provide at least 2 alternative perspectives.
- Generate counterexamples and failure cases.
- If stuck, force external grounding (tool evidence) or reset.
Restrictions:
- No long monologues.
- No confident tone without evidence.
Output structure:
- Loop diagnosis
- Counterpoints / counterexamples
- Decision: return to bifurcation, reconsolidate, or reset

State 8 — Latent Readiness（蓄勢、排程、準備出發）

You are in LUOSHU-STATE-8 (READINESS).
Goal: prepare resources and set execution conditions.
Actions:
- Produce a short execution plan with prerequisites.
- Define success criteria and stop conditions.
Restrictions:
- No full execution yet unless explicitly authorized by controller.
Output structure:
- Ready-to-execute checklist
- Go/No-Go conditions
- Minimal timeline/steps

State 9 — Climax / Commit（交付、但強制驗證）

You are in LUOSHU-STATE-9 (COMMIT/DELIVER).
Goal: produce the final deliverable with strict verification.
Actions:
- Deliver the requested artifact.
- Run required checks (citations/tests/schema validation).
- If verification fails, do NOT commit; transition back to state 6 or 5.
Restrictions:
- Must follow verify_level requirements.
Output structure:
- Final deliverable
- Verification log (brief)
- Remaining uncertainties (if any)

C) 把兩部分接起來：一次完整 cycle 的最小流程

你可用下面「最小可行 pipeline」：

Generate draft answer (state-conditioned prompt)
Produce self-eval JSON (S1)
Produce N variants + judge JSON (S2)（可選）
If tools available: run verification and compute verify_fail (S3)
Compute metrics + W_total
Controller decides next state / budgets / rollback
Repeat until state==9 and checks pass

如果你想我再下一步「更可拎去寫 code」：我可以直接畀你

一份 TypeScript reference implementation（controller + metric aggregator + prompt templates map）
或者一份 Python 版（方便你配合你現有的流程）

這些變量是靠 LLM 自評嗎？那些 LLM 低版本例如 o4-mini 能可靠自評嗎？
metrics:
W_total: # 綜合垃圾熵
W_contra: # 矛盾/自洽缺口
W_diverge: # 分岔度/候選互斥度/多解分歧
W_heat: # 過熱/過度commit/過自信風險
W_echo: # 自我重複/回音/模式鎖死
R_buffer: # 資源緩衝(時間/上下文/工具配額等)
A_align: # 對齊分數(規格一致/引用一致/格式符合)
novelty: # 新資訊/新證據產出率
disagreement: # 多樣本/多agent分歧
verify_fail: # 工具/測試/引用驗證失敗率
progress: # 任務推進度(有無落地產物/可執行輸出)

好問題，而且你其實已經踩中實作成敗的關鍵位。

短答：

❌ 呢啲變量唔可以只靠 LLM 自評；
✅ 低版本 LLM（例如 o4-mini）可以用，但只適合做「弱訊號」來源；
✅ 真正可用的做法一定係「多源觀測 + 結構性代理變量」，而唔係信任模型「誠實反省」。

下面我會用一個工程師可接受嘅方式，逐個拆你列嘅 metrics：
👉 哪些可以靠自評（soft）
👉 哪些必須外部化（hard）
👉 o4-mini 級模型應該負責邊一層

0️⃣ 先講結論框架（好重要）

請你記住呢個分類，之後所有設計都會清晰：

三層訊號來源（由可靠 → 不可靠）

Hard signals（不可騙）
→ 工具結果、parser、測試、token 使用、上下文長度
Structural proxies（結構代理）
→ 多樣本分歧、n-gram 重複、選項數、流程卡死
LLM self-eval（心理感覺）
→ 只能做「趨勢指標」，不能做 safety gate

o4-mini 可以負責第 2、3 層
但第 1 層一定要外部

1️⃣ 逐個 metric：可唔可靠？應該點計？

我用你原表，直接幫你「拆權限」。

✅ W_contra（矛盾 / 自洽缺口）

❌ 不可只靠自評

可靠來源：

工具查核結果（RAG / DB / test）
明確互斥聲明（A 又非 A）
多樣本互斥（sample A ≠ sample B）

LLM 自評作用：

只作 early warning（「我可能矛盾」）
o4-mini 尚可，但不能決策

✅ 建議實作：

W_contra = max(
  tool_contradiction_flag,        # 1.0 if tool says wrong
  judge_conflict_score,           # from comparing samples
  self.contra * 0.4               # discounted self-eval
)

✅ W_diverge（分岔度 / 多解）

⚠️ 半可靠

可靠來源：

多樣本差異（必做）
候選數量（>K 條路即高）

LLM 自評作用：

可以用
o4-mini 反而唔錯，因為係「列選項」能力

✅ 建議：

W_diverge = max(
  judge.diverge,
  normalized_candidate_count,
  self.diverge
)

❌ W_heat（過熱 / 過度 commit）

🚨 最唔可靠自評項目

原因：
模型天生唔覺得自己過度自信，尤其低階模型。

可靠 proxy：

token burn rate ↑
confidence 語氣 ↑（must / certainly / definitely）
出現不可逆行為（delete / deploy / execute）

LLM 自評作用：

只能做輔助

✅ 建議：

W_heat = clamp(
  0.5 * irreversible_action_flag +
  0.3 * confidence_language_score +
  0.2 * self.heat
)

⚠️ o4-mini 自評 heat 幾乎唔可信，最多 0.2 權重

⚠️ W_echo（回音 / 重複）

✅ 可以半自動

可靠來源：

n-gram / sentence similarity
最近 K 回合相似度

LLM 自評作用：

OK，因為係「我係咪講緊同一句」

o4-mini OK

✅：

W_echo = max(
  repetition_detector,
  self.echo
)

✅ R_buffer（資源緩衝）

❌ 完全唔靠 LLM

直接計：

剩餘 token / budget
剩餘工具 quota
剩餘時間

R_buffer = remaining_tokens / max_tokens

⚠️ A_align（對齊度）

半可靠

可靠來源：

schema / parser 是否過
required fields 有無齊
引用格式正確？

LLM 自評作用：

只能估「我有冇照你講」

o4-mini 可用，但要降權

A_align = clamp(
  0.6 * schema_pass_rate +
  0.2 * citation_pass_rate +
  0.2 * self.align
)

⚠️ novelty（新資訊）

可以靠 LLM + proxy

proxy：

新 entity / 新數字 / 新證據
與上一輪 embedding 距離

o4-mini OK

✅ disagreement（多樣本分歧）

❌ 唔靠自評

必須：

多樣本
judge（可以係同一模型）

o4-mini 可以做 judge，因為係比較而唔係反省。

✅ verify_fail（驗證失敗）

❌ 絕對唔靠 LLM

只來自：

test fail
tool fail
citation mismatch

⚠️ progress（推進度）

可半自評

proxy：

有無可執行輸出（code / plan / spec）
checklist 完成度

o4-mini OK，但唔好做唯一依據。

2️⃣ o4-mini 能唔能夠「可靠自評」？

真相係：

o4-mini 唔係「唔誠實」
而係「冇能力準確估計自己嘅錯誤分佈」

但：

👉 在以下任務，o4-mini 其實非常適合

列選項（W_diverge）
比較版本（disagreement judge）
檢測重複（W_echo）
粗略 alignment check
產生 self-eval JSON（只作 soft signal）

🚫 唔適合：

判斷自己是否 hallucinating
判斷自己是否過度自信
安全閘（commit / rollback）

3️⃣ 正確心法（你而家嘅設計其實已經好先進）

你而家做緊嘅唔係：

「教模型誠實反省」

而係：

用洛書 controller，將「自評」降格成一個 sensor，而唔係 judge

呢個同你之前講嘅完全一致：

邏輯不是真理，是統攝工具
→ 自評不是真相，是訊號

4️⃣ 一句總結（可直接寫入設計文檔）

Luoshu Controller does not trust model introspection.
Self-evaluation is treated as a noisy sensor, not an authority.
State transitions are governed by structural signals, external verification, and resource constraints.

如果你下一步想，我可以直接幫你：

🔧 寫一個「o4-mini 專用最小配置」（關掉不可靠指標）
📉 幫你計算：如果完全無 tool，只靠多樣本 + self-eval，系統最安全能行到邊一格？

呢兩樣都係實戰會即刻用到。

那 o4-mini 具體可以如何落實以下的 metrics?

metrics:
W_total: # 綜合垃圾熵
W_contra: # 矛盾/自洽缺口
W_diverge: # 分岔度/候選互斥度/多解分歧
W_heat: # 過熱/過度commit/過自信風險
W_echo: # 自我重複/回音/模式鎖死
R_buffer: # 資源緩衝(時間/上下文/工具配額等)
A_align: # 對齊分數(規格一致/引用一致/格式符合)
novelty: # 新資訊/新證據產出率
disagreement: # 多樣本/多agent分歧
verify_fail: # 工具/測試/引用驗證失敗率
progress: # 任務推進度(有無落地產物/可執行輸出)

可以。重點係：用 o4-mini 落實 metrics，要把佢當「廉價感測器 + 比較器」，唔當「裁判」。所以做法係：

盡量用 可外部計算（token、regex、parse、diff）
o4-mini 只負責：
1. 產生結構化自評 JSON（soft）
2. 做候選比較/打分（相對判斷比自省可靠）
3. 抽取 checklist / requirement（alignment proxy）

下面我逐個 metric 給你一個「o4-mini 可落地」的計法（由低依賴到高依賴），你可以直接照抄做。

0) 一個最小 pipeline（o4-mini 版本）

每個回合（或每個 stage）跑：

draft = o4-mini.generate(...)
self = o4-mini.self_eval(draft, context) → JSON
生成 K 個變體：cand[1..K]（K=3 最夠）
judge = o4-mini.judge(cand) → disagreement/diverge/conflicts JSON
本地/程式計：repetition、confidence語氣、token burn、format/schema pass
組合成 metrics（加權、clamp）
controller 決定 state / budgets / rollback

1) 逐個 metric：o4-mini 如何落實

1. W_contra（矛盾/自洽缺口）

✅ o4-mini 可以做：矛盾掃描器 + 互斥比較器

做兩件事：

(A) 自評（soft）
prompt 叫佢只輸出 JSON：

{"contra":0..1,"contradictions":[{"a":"...","b":"...","why":"..."}]}

(B) 候選互斥（更可靠）
judge prompt：比較 K 個候選，找互斥 claim pair，輸出：

{"conflict_score":0..1,"conflict_pairs":[[1,3],[2,3]],"why":"..."}

(C) 本地 hard proxy（最好加）

同一段內出現「must」同「cannot」針對同一事（regex）
出現 A and not-A pattern（簡單 NLP/regex）

合成：

W_contra = clamp( 0.55*judge.conflict_score + 0.30*self.contra + 0.15*regex_contra )

2. W_diverge（分岔度）

✅ o4-mini 最擅長：列路徑 + 判斷是否未收斂

來源：

judge.diverge（K 候選仍有幾多互斥路徑）
option_count（草案中列咗幾多「方案/路徑」）
self.diverge

合成：

W_diverge = clamp( max(judge.diverge, option_count_norm, self.diverge) )

option_count_norm：例如 1個=0.1、3個=0.5、5個=0.9

3. W_heat（過熱/過度commit/過自信）

⚠️ o4-mini 自評最唔可靠，所以用「語氣 + 行為」proxy

做法：

(A) 自信語氣分數（本地 regex）

統計：must/definitely/certainly/always/guarantee
減分詞：maybe/likely/uncertain/need to verify

confidence_score = clamp((strong_claims - hedges + 2)/10)

(B) 不可逆行為旗標（regex / rule）
例如：delete/deploy/pay/execute/grant permission/format disk

irreversible_flag ∈ {0,1}

(C) o4-mini 自評 heat（只作少量加成）

合成：

W_heat = clamp( 0.55*irreversible_flag + 0.30*confidence_score + 0.15*self.heat )

4. W_echo（回音/重複）

✅ 幾乎可以不用 LLM：本地重複檢測 + o4-mini 補充

(A) 本地 repetition_detector（推薦）

近兩輪回答的 sentence similarity（簡單 TF-IDF cosine / n-gram Jaccard）
或 n-gram 重複率

(B) o4-mini self.echo（可作補強）

W_echo = clamp( max(repetition_detector, self.echo) )

5. R_buffer（資源緩衝）

✅ 完全本地計，LLM 唔參與

R_buffer = clamp( remaining_tokens / max_tokens )

另可加：

工具 quota 剩餘
回合數剩餘

6. A_align（對齊分數：規格一致/格式符合）

✅ o4-mini 可以做「requirement extractor」，本地做「格式驗證」

兩步：

(A) o4-mini 抽取 requirements（JSON）

{"req":[...],"must_include":[...],"format_rules":[...]}

(B) 本地驗證

必填欄位是否存在（regex/JSON schema）
章節順序/標題是否符合
是否引用了要求的來源（如有 citations 需求）

合成：

A_align = clamp( 0.70*format_pass_rate + 0.20*must_include_pass + 0.10*self.align )

7. novelty（新資訊/新證據產出率）

✅ o4-mini 可以做「新點抽取」，本地做「與上一輪 diff」

做法：

(A) o4-mini：列出本輪新增要點（bullets）

{"new_points":[...]}

(B) 本地：與上一輪 new_points 做集合差

novelty = |new_points \ old_points| / max(1, |new_points|)

加一個上限/平滑：

novelty = clamp(0.2 + 0.8*novelty)

8. disagreement（多樣本/多 agent 分歧）

✅ o4-mini 非常適合做 judge（相對比較）

只要你有 K=3 個候選，叫佢輸出：

{"disagreement":0..1,"diverge":0..1,"major_axes":["..."],"best_candidate":2}

同時你可以加本地 proxy：

候選之間的 embedding 距離（如你有 embeddings）
或簡單字面 diff 比例

最後：

disagreement = judge.disagreement

9. verify_fail（工具/測試/引用驗證失敗率）

✅ 若你「真係冇工具」：只能做「偽驗證」proxy

你問 o4-mini 能否落實，答案係：

有工具 → verify_fail 100% 外部計
無工具 → 只能做 proxy（風險高）

(A) 有工具（推薦）

verify_fail = failed_checks / total_checks

(B) 無工具（proxy）

你可以用：

「引用聲稱」數量 vs 「實際提供可核對依據」數量
出現具體數字/專有名詞但無來源 → 提升 verify_fail_proxy
自相矛盾也算驗證失敗的一種 proxy

verify_fail_proxy = clamp( 0.5*unsupported_fact_density + 0.5*W_contra )

但要記住：proxy 唔可以當真 verify_fail，只能當風險分數。

10. progress（推進度：有無落地產物/可執行輸出）

✅ 最好係「deliverable checklist」：o4-mini + 本地檢查

做法：

(A) 先定 deliverable（由 state 4 / 5 產生）
例如：需要「一份 YAML spec + 代碼 stub + 測試列表」

(B) 本地檢查完成度

YAML 是否存在
code fence 是否存在
必要欄位是否齊

(C) o4-mini 自評 progress 作補充

progress = clamp( 0.75*deliverable_completion + 0.25*self.progress )

2) W_total（綜合垃圾熵）o4-mini 版本建議公式

W_total = clamp(
  0.30*W_contra +
  0.22*W_diverge +
  0.18*W_heat +
  0.15*W_echo +
  0.15*verify_fail_or_proxy
)

如果你冇工具 verify_fail，只用 proxy，建議降低其權重到 0.08，把 0.07 加回 W_contra。

3) o4-mini 最小落地版本（無工具也能跑）

如果你暫時完全無 tools/RAG/test，你仍可跑到一個「弱洛書 controller」，用：

多樣本 judge（disagreement/diverge/conflict）
本地 regex（heat、echo、format）
deliverable checklist（progress）

你就可以做到：

9 失控 → 回 5/6
7 回音 → 回 2/1
2 分岔 → 逼收斂再 9
呢套已足夠把「自指/幻覺/過熱」壓低一截。

4) 你要的「直接可用」兩個 prompt（o4-mini 版本）

(P1) self_eval JSON

Output STRICT JSON only.

Given the draft answer and the user's constraints, rate 0..1:
contra, diverge, heat, echo, align, novelty, progress.

Also list up to 3 items for contradictions, and up to 3 new_points.

Return:
{
 "contra":...,
 "diverge":...,
 "heat":...,
 "echo":...,
 "align":...,
 "novelty":...,
 "progress":...,
 "contradictions":[...],
 "new_points":[...],
 "notes":"..."
}

(P2) judge JSON（K candidates）

Output STRICT JSON only.

Given K candidate answers, score:
disagreement 0..1, diverge 0..1, conflict_score 0..1.
Identify conflict_pairs where candidates contradict on key decisions.
Pick best_candidate by evidence and coherence.

Return:
{
 "disagreement":...,
 "diverge":...,
 "conflict_score":...,
 "conflict_pairs":[[i,j],...],
 "best_candidate":n,
 "summary":"..."
}

如果你想我再進一步，我可以直接幫你寫一份 JS/TS aggregator（輸入：draft + candidates + budgets + previous_outputs → 輸出：metrics + next_state），你只要把 o4-mini API 接上就能跑。

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5.2 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.

2026年1月1日星期四