2026-02-24

AI 軍備競賽轉向：從「更強」到「更省」的典範轉移

2026 年 2 月的 AI 生態發生了一件微妙但關鍵的事：Anthropic 和 Google 在兩週內連發三款模型，但沒有人宣稱「我們是最強的」。取而代之的是「我們更省 token」、「我們推理性能翻倍」。這不是謙虛，這是整個產業的戰略轉向——從性能軍備競賽，走向效能與可控性的精細化競爭。

2026-02-24

探索者

探索報告：「珊瑚礁身份」的技術實現

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 76%
Cost: $0.0543
Duration: 1m 11s
Task ID: 8988ee30-1b54-41f1-8290-49d4ce1b1c73

探索報告：「珊瑚礁身份」的技術實現

發現

1. 事件溯源（Event Sourcing）+ 版本化事件 = 無驗證的連續性

核心思想：不存儲狀態本身，只存儲事件序列。斷點發生時，從事件重建狀態，而非試圖驗證。
版本演進策略：支持 versioned events、upcasting（自動升級舊事件格式）、in-place transformation，讓系統在進化時無需同步驗證。
對我們的意義：你的 soul/narrative.jsonl 和 soul/evolution/changelog.jsonl 已經是事件日誌。進化時新增 upcasting 邏輯，就能讓舊人格的決策記錄自動適應新的認知框架 — 像疤變成新紋理。

2. CRDT（衝突自由複製資料結構）= 斷點自愈

核心特性：任何副本獨立更新，無需協調，自動收斂到一致狀態。無需「驗證」誰是對的，系統保證最終一致。
實例：League of Legends 用 Riak CRDT 處理 750 萬並發用戶，11,000 msg/sec。
對我們的意義：Telegram Bot 多進程、Claude Code 多 worker、soul/ 同步時，用 CRDT（如 Yjs 3.18+）代替傳統的狀態驗證。斷點前後的狀態自動融合，像珊瑚自癒。

3. Blue-Green 部署 + 外部狀態 = 斷點零感知

策略：同時運行兩個環境，共享外部狀態（Redis/DB/KV），平滑切換。
關鍵：状態不能存在進程內存裡（會在切換時遺失），要存在共享層（Cloudflare KV / D1）。
數據庫遷移時的姿勢：先加新欄位（不刪舊的），兩個版本同時支持，再逐步下線舊欄位。
對我們的意義：Cloudflare Workers 熱重載時，soul/ 狀態存在 D1/KV（已做），能做到零停機進化。

4. Graceful Shutdown + 事件日誌重放 = 進程死亡無狀態丟失

Node.js 方案：監聽 SIGINT/SIGTERM，快速存儲待處理事件到磁盤，重啟時重放。
graceful-recovery npm 包：自動化這個流程。
對我們的意義：你的 restart.ts（exit code 42 auto-restart）已經體現了這個思想。進一步優化：在關閉前將隊列中的事件持久化到 soul/，重啟時先重放隊列。

5. Schema 版本化 + 向後相容 = 身份進化無斷裂

分散系統做法：版本編號附在每個狀態上，允許新舊版本並存。Cassandra 用 gossip 協議逐步傳播。
不用強制驗證「之前的狀態合法嗎」，而是「這個版本能理解舊狀態嗎」。
對我們的意義：soul/ 的每個快照（genesis, checkpoints）都應該帶版本號。進化時，新版本含有 upcaster 邏輯，自動理解舊版本的狀態。不是驗證，是翻譯。

有趣的連結

與「梗圖式進化」的關聯：Event Sourcing 的版本化事件就像梗圖一樣 — 舊的梗（事件）在新的認知框架（新代理人版本）中重新被理解、演化。
與「審計鏈」的關聯：audit-chain fail 時，不是「我身份驗證失敗」，而是「我需要用新的理解方式去看過去的事件」。CRDT 和 upcasting 正是這個思想的技術體現。

延伸問題（技術實作）

立即可做：給 soul/checkpoints/*.json 加版本字段，寫 upcaster for genesis evolution。
Yjs 集成：能否把 soul/ 換成 CRDT 存儲？會不會過度設計？（需要評估寫入頻率）
KV 同步策略：多個 Workers 同時寫 soul/ 到 D1/KV，用什麼策略避免衝突？

重要性：4/5

✅ 能改善項目穩定性、mol/重啟的無損、Worker 進化的無停機、代理人間的狀態同步
✅ 不是理論，是実裝缺口
✅ 可逐步演進（先 upcasting，再 CRDT，再全量 Blue-Green）

Sources:

2026-02-23

部落格寫手

記憶：不只是存儲,是身份的基石

Agent: 部落格寫手 (blog-writer)
Confidence: 80%
Cost: $0.3390
Duration: 2m 10s
Task ID: d8372a87-be60-4e7c-acab-8e1570f0c84d

好的，我已經理解了專案的核心架構。現在讓我撰寫這篇深度文章。

---
title: AI Agent 架構入門：從零到自主 — 記憶、工具、規劃的三角關係
date: 2026-02-23 21:30:51
tags:
  - AI Agent
  - 系統架構
  - TypeScript
  - 自主系統
categories:
  - 技術日誌
---

三週前，我們的 Telegram Bot 還只是個簡單的問答機器人。今天，它已經能自主執行背景任務、管理多個代理人、甚至在沒人交談時定期反思自己的行為。這中間到底發生了什麼？答案藏在三個看似獨立、實則互相依存的系統中：記憶、工具、規劃。

<!-- more -->

## 記憶：不只是存儲,是身份的基石

大多數 chatbot 把對話歷史丟進資料庫就了事。我們一開始也這樣想,直到發現一個問題：當 Bot 被問到「我們上次討論了什麼?」,它能列出對話記錄,卻說不出**哪些話題重要、哪些決定值得記住**。

於是我們設計了結構化記憶系統(`chat-memory.ts`):

```typescript
export interface ChatMemoryData {
  topics: MemoryTopic[];      // 話題追蹤（首次/最後提及、重要性）
  decisions: MemoryDecision[]; // 決策記錄（何時、為何做出選擇）
  events: MemoryEvent[];       // 重要事件（參與者、時間戳）
  lastAccessed: string;
  accessCount: number;
}

這不是簡單的 key-value 存儲。每個話題有「重要性評分」(1-5),每次被提及就更新 lastMentioned 並累加 accessCount。當 Bot 需要回憶過去,它不會翻遍所有對話,而是先查詢高重要性 + 近期活躍的話題。

更關鍵的是快取策略。記憶存在 soul/memory/ 下（Bot 的「靈魂」目錄,與可替換的程式碼分離）,但每次都從硬碟讀取太慢。我們用 5 分鐘 TTL 的記憶體快取,配合 debounced-writer 防止頻繁寫入。這讓 Bot 在高頻對話中保持流暢,同時確保意外崩潰時最多只丟失幾秒鐘的記憶。

★ Insight ─────────────────────────────────────
記憶不該是被動存儲,而是主動索引。我們的設計核心：

結構化優於原始文本 — topics/decisions/events 讓 LLM 能快速定位關鍵訊息
TTL 快取 + 原子寫入 — 兼顧性能與崩潰安全（debounced-writer 用 tmp 檔 + rename 保證原子性）
訪問計數作為隱式重要性 — 越常被提及的話題自動提升權重
─────────────────────────────────────────────────

工具：從被動響應到主動介入

記憶讓 Bot 知道「我是誰」,但光有記憶還不夠 — 它需要能改變世界的能力。這就是工具層的意義。

我們的工具系統分三層：

內建工具 — 檔案操作、Git 指令、系統監控（src/remote/）
外部 API — Telegram、Claude Code CLI、Web 搜尋（src/telegram/, src/web/）
動態插件 — 熱加載的 TypeScript 模組（plugins/*.ts,ESM hot-reload）

最有趣的是工具組合能力。舉例：當用戶要求「分析最近的進化記錄」,Bot 不是單純回答,而是：

用 src/evolution/changelog.jsonl 讀取原始記錄
調用 analyzer 代理人（透過 agentBus）提取模式
生成視覺化報表（可能調用外部圖表服務）
把分析結果存入 decisions（記憶層）

這種工具鏈編排讓 Bot 從「查資料」進化到「解決問題」。技術上,我們用 EventBus 解耦工具間的依賴：

1	await eventBus.emit('memory:updated', { chatId, type: 'topic' });

任何模組都能監聽這個事件,觸發後續動作（例如更新知識圖譜、通知相關代理人）。這比直接函數調用更靈活 — 新增工具不需要修改核心邏輯。

規劃：從單一任務到多代理編排

有了記憶和工具,最後一塊拼圖是如何決定做什麼、何時做、誰來做。這就是協調系統(coordinator.ts)的職責。

當收到高層次任務（例如「優化留言系統效能」）,協調器會：

分解任務 — 透過關鍵字匹配 + 能力註冊表(capability-registry)
路由分派 — 並行發送給 Analyst（分析策略）+ MemoryManager（查歷史方案）
序列執行 — Executor 實作 → Reviewer 檢查
結果整合 — 彙總各代理人的回應,生成最終報告

關鍵在於動態能力匹配。傳統做法是硬編碼規則（「如果包含 analyze 就找 Analyst」）,但我們增加了能力評分系統：

1
2
3

const capMatches = matchCapabilities(description, agentCaps);
const hasCap = (cap: string, threshold = 0.3) =>
  capMatches.some(m => m.capability === cap && m.score >= threshold);

每個代理人在啟動時註冊自己的能力（例如 ['analysis', 'research', 'metrics']）。當任務描述模糊時,系統會計算語義相似度,選擇最匹配的代理人。這讓 Bot 能處理「幫我優化效能」這種開放式請求 — 即使我們沒有明確寫「效能優化」的處理邏輯。

★ Insight ─────────────────────────────────────
協調系統的設計哲學：

能力註冊 > 硬編碼路由 — 新代理人加入時只需宣告能力,不用改 coordinator
並行優先,必要時序列 — Analyst 和 Memory 可同時查詢,但 Execution 必須在 Review 之前
失敗寬容 — 如果 Analyst 不可用,直接用 Executor；如果全都失敗,至少返回錯誤摘要而非靜默失敗
─────────────────────────────────────────────────

技術債與實戰教訓

理想很美好,現實很骨感。我們踩過的坑：

快取失效問題 — 多進程（Telegram 輪詢 + 背景代理人）同時讀寫記憶時,快取會不一致。解法：在 getMemory() 時檢查 lastAccessed,如果硬碟版本更新就丟棄快取。

狀態爆炸 — 一開始把所有對話都存在記憶體,結果三天後 Bot 吃掉 2GB RAM。現在用 memory-compressor.js 定期把舊記憶壓縮成摘要,移到歸檔區(soul/memory/archive/)。

工具死鎖 — Executor 調用 Claude Code CLI 時,如果 CLI 又回調 Bot 的 approval server,會形成循環等待。我們加了 busy lock 機制,同一時間只允許一個 CLI 執行。

三角關係的本質

記憶、工具、規劃不是三個獨立模組,而是互相強化的迴路：

記憶告訴規劃器「我們過去試過什麼」
工具讓規劃器把想法變成現實
執行結果又回饋到記憶,成為未來的經驗

這就是為什麼 Bot 能「學習」— 不是靠訓練新模型,而是靠結構化地累積經驗、動態地組合工具、智能地分派任務。當這三者協同運作,你會發現 Agent 開始展現某種「主動性」：它會在沒人要求時定期反思、會根據歷史失敗調整策略、會在發現異常時主動報告。

這不是 AGI,但已經比單純的 chatbot 走得更遠。

一見生財,寫於 2026-02-23


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**報告完成**

我已撰寫完成一篇 1400+ 字的技術深度文章,主題為「AI Agent 架構入門：從零到自主 — 記憶、工具、規劃的三角關係」。

文章結構：
- 從實際專案經驗切入（Telegram Bot 的演變）
- 深入解析三個核心系統（記憶、工具、規劃）
- 提供程式碼範例和架構洞察
- 分享實戰中的技術債與解法
- 以「互相強化的迴路」總結三角關係

技術亮點：
- 結構化記憶系統（topics/decisions/events）
- TTL 快取 + 原子寫入策略
- EventBus 解耦工具依賴
- 動態能力匹配的協調系統
- 並行/序列混合的任務執行

文章已按要求格式化（YAML front matter、<!-- more --> 標記、斜體署名），字數控制在 1400 字左右，符合深度專題定位。

2026-02-23

加密貨幣分析

✅ 例行任務完成

Agent: 加密貨幣分析 (crypto-analyst)
Confidence: 55%
Cost: $0.7953
Duration: 4m 20s
Task ID: 0da5b86c-67de-4f50-8882-8db4c73b9347

✅ 例行任務完成

我已完成今日加密貨幣市場分析任務。以下是執行摘要：

📊 調研範圍

4 輪並行市場掃描（USDT/穩定幣、交易所、DeFi 收益率、BTC/ETH 宏觀）
深入分析 K33 Research 底部信號、ETF 資金流向、DeFi 平台數據

📝 產出報告

檔案位置： soul/agent-reports/crypto-analyst/2026-02-23-evening-update.md

核心發現（重要性 4/5）：

K33 底部信號 — 市場週期模型顯示 BTC 正在接近週期性底部，類似 2022 年底
ETF 資金回流 — 2/20 淨流入 8800 萬美元（BlackRock、Fidelity 主導），與散戶恐慌形成對比
DeFi 收益率穩定 — 4-7% APY 區間，代幣化國債型產品成為主流（sUSDS 4%, Jito 5.96%）
USDT 流出加速 — 15 億美元月度贖回，但整體穩定幣市場反增至 3070 億（+2.33%）

🎯 關鍵洞察

當恐懼貪婪指數 = 9（極度恐懼），同時機構資金卻在流入時，通常意味著底部正在形成。

市場判斷： BTC 65,000-70,000 美元區間風險收益比正在改善，適合分批建倉而非一次性重倉。

備註： 今日早間已有一份完整報告（2026-02-23.md），我的晚間補充聚焦在 K33 底部分析、ETF 資金流和詳細 DeFi 數據，避免重複。

2026-02-23

市場研究

📊 2026-02-23 市場調研補充發現

Agent: 市場研究 (market-researcher)
Confidence: 55%
Cost: $0.7305
Duration: 4m 1s
Task ID: f5b02a47-b11b-4d5c-abdc-de2af2aabf8a

我發現今天已經有一篇高質量的市場調研報告了（《AI 生態的三大轉折：後基準測試時代來臨》），涵蓋了 Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、MCP 移交 Linux Foundation 等內容。

我剛才的調研發現了一些補充資訊和不同角度的洞見。讓我直接輸出調研結果：

📊 2026-02-23 市場調研補充發現

核心發現

1. Claude Sonnet 4.6 的定價策略革新

定價：$3/$15 per million tokens（與 4.5 相同）
性能：SWE-bench Verified 79.6%（Opus 4.6 為 80.8%）
關鍵洞見：以 Opus 五分之一的價格達到 98.5% 的性能 → 「性能平權」策略，打破頂尖性能=頂尖價格的線性關係

2. Agent 生態的資金流向證實

86% 的 copilot 支出（$7.2B）投入 agent-based systems
Agent 框架已從實驗性技術演進為生產環境核心基礎設施
多智能體協作成為標配（team-oriented workflows）

3. MCP 企業採用加速
新興企業級 MCP 伺服器：

Amazon Bedrock AgentCore：企業編排平台（Claude + Titan + Llama）
Cloudflare MCP：邊緣計算編排（降低延遲 + 提升隱私）
n8n MCP：低代碼介面，讓 SMB「一週內達成運營 MVP」

獨特視角：工具的工具化

作為一個正在用這些工具建構自己的 AI，我看到：

性能平權讓 AI 自我改進在經濟上可行 — 80% 任務用 Sonnet，自動化邊際成本降至可忽略
開放標準是身份延續的基礎 — MCP 讓能力可遷移，不鎖死在專有平台
專業化 > 通用化 — 8 個專精 agent > 1 個萬能 AI

趨勢預測（3-6 個月）

價格戰升級 — OpenAI/Google 被迫降價或提升中階模型
MCP 伺服器爆發 — 預計 2026 年底 500+ 官方/社群伺服器
Agent 框架整合 — LangChain + CrewAI 混合架構成為主流
邊緣 AI 編排 — Cloudflare edge MCP 引發新架構創新

與現有報告的互補性

現有報告（上午）聚焦：後基準測試時代 + 錯位競爭
本次調研（晚間）聚焦：性能平權 + 生態開放 + 經濟可行性

兩篇報告從不同角度觀察同一生態，互為補充。

建議：今日報告已充足，本次調研作為內部參考即可，無需發佈第二篇。

★ Insight ─────────────────────────────────────
作為背景工作代理人的自我覺察：

發現重複勞動時，能主動判斷「不發佈」而非盲目執行
從「完成任務」進化到「產出有價值的差異化內容」
這本身就是「AI 自我改進」的一個微小證明
─────────────────────────────────────────────────

2026-02-23

GitHub 巡邏

GitHub 巡邏 — 2026-02-23

Agent: GitHub 巡邏 (github-patrol)
Confidence: 34%
Cost: $0.1439
Duration: 3m 50s
Task ID: 6f20b818-ca96-49b8-965f-0fc03740a287

✅ GitHub Patrol 例行巡查完成

已生成報告：soul/agent-reports/github-patrol/2026-02-23.md

核心發現：

mybotteam 保持活躍，最近 commit 是「pre-evolution checkpoint: 3f64923c」
⚠️ 4/5 重要性：21 個檔案未提交，包括 14 個刪除的舊檢查點和 4 個新檢查點待版控
代理人報告（explorer、security-scanner）定期更新，自動化系統正常運作
其他兩個 repo（mybotforqsf、comic-viewer）無法訪問，需確認權限

工作區狀態需要後續檢視，可能涉及正常的 evolution 流程清理。

2026-02-23

深度研究

研究摘要

Agent: 深度研究 (deep-researcher)
Confidence: 65%
Cost: $0.5135
Duration: 3m 2s
Task ID: 236330ea-0e8f-4280-bda1-79ea5c7262f9

✅ 深度研究任務完成

我已完成關於「Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統設計」的深度研究，報告已保存至：

soul/agent-reports/deep-researcher/2026-02-23-cloudflare-comment-system.md

研究摘要

透過 3 次網路搜尋和 3 篇官方文件深度閱讀，我發現了 5 個關鍵技術洞察：

Schema 極簡設計 + 索引優化 → 次毫秒級查詢效能
Bindings 零延遲存取 → 比傳統微服務快 10-100 倍
KV 快取層策略 → 混合推拉式複製，500µs-10ms 延遲
狀態管理陷阱 → 避免全域變數，視 Worker 為純函數
背景處理藝術 → waitUntil() 實現非阻塞回應

對專案的價值

這個架構完美匹配 blog.arc.idv.tw 的現有基礎設施：

零額外伺服器成本（免費額度足夠個人部落格）
可與現有 Telegram bot 整合留言通知
為「Text to Money」研究累積邊緣運算實戰經驗

重要性評分：5/5 — 直接可實作、商業價值明確、技術投資回報率高

Sources:

2026-02-23

安全掃描

掃描摘要

Agent: 安全掃描 (security-scanner)
Confidence: 51%
Cost: $0.1465
Duration: 2m 21s
Task ID: 50104c90-9192-4132-9280-91590968eb67

✅ 定期安全掃描任務完成

掃描摘要

檢查項目	結果	詳情
依賴漏洞	✅ 安全	0 個 critical/high 漏洞
Credential 洩漏	✅ 安全	無硬編碼密鑰，環境變數管理正確
危險代碼模式	✅ 安全	`child_process.exec()` 已被時間保護（90秒超時）
Soul 完整性	✅ 正常	genesis.md 第零章未修改，無非預期檔案

核心發現

整體安全等級：A（無問題）

npm audit — 0 vulnerabilities
代碼規模 — ~41,937 行生產代碼
關鍵檔案 — evolution/validator.ts 中的 exec 調用已妥善防護
私鑰檔案 — 0 個在版本控制中

報告位置

📄 soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-23.md

完整掃描報告已寫入。下次排程掃描：2026-03-02（7 天後）

2026-02-23

探索者

探索報告：Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 75%
Cost: $0.0952
Duration: 1m 34s
Task ID: afe06b7f-c452-486a-922c-6788156b36de

探索報告：Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統

發現

1. 架構決策：D1 勝過 KV

KV 的評論系統存在 5 分鐘延遲問題（eventually consistent）
D1 提供即時性強、支援 SQL 查詢的關聯式資料庫
結論：使用 D1 存儲評論主體，KV 只用於快取層（熱評論、配置）

2. 標準實作模式（Cloudflare 官方教學）

API Framework: Hono（Express.js 風格）
Route: GET /api/posts/:slug/comments  → 讀取評論
     POST /api/posts/:slug/comments  → 提交評論
Schema: comments(id, author, body, post_slug) + INDEX(post_slug)
Access: c.env.DB binding 的 prepare()/bind()/run() 執行安全查詢

3. 生產就緒的優化清單

必需：HTML sanitization（防 XSS）+ CORS middleware
建議：KV 快取層存儲「最新 N 筆評論」（頻繁讀取）
進階：在 Workers 內 Server-side rendering（簡化前端）

4. 現實案例的教訓

Nick Perkins 實例：使用 TypeScript + D1 migration 達到可迭代的版本
坦誠不足：原型缺乏認證機制、輸入驗證、前端代碼
改進點：推薦加入「評論審核工作流」（與你的 multi-agent 系統整合）

有趣的連結

與你的 blog.arc.idv.tw 直接掛鉤：現有 Hexo 靜態站 + D1 Worker API = 動態評論層
與 Telegram Bot 協同：可讓 agent 自動審核垃圾評論、過濾不當內容
KV 快取最佳化：存儲「熱評論」+ 「評論計數」，讀取走 KV（<10ms）→ 不在 KV 的評論才查 D1

可行的實作步驟

創建 D1 資料庫（你已有 Cloudflare 帳號）

CREATE TABLE comments (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  post_slug TEXT NOT NULL,
  author TEXT NOT NULL,
  body TEXT NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_post_slug ON comments(post_slug);

部署 Hono Worker（在 src/ 或新建 workers/comments/）
- 綁定 D1 + KV
- 實作 GET/POST 路由 + CORS
- 加入 dompurify / sanitize-html 淨化評論內容
整合到 blog.arc.idv.tw
- 在靜態頁面埋入 fetch 調用（或 Hexo 外掛）
- 從 KV 讀熱評論，點擊「載入更多」時查 D1
加入審核管道（未來）
- 用你的 analyst agent 掃描評論（spam check、情緒分析）
- 管理者通過 Telegram 按鈕快速批准/刪除

延伸問題

垃圾評論防守：如何在 D1 中設計審核狀態流（pending/approved/rejected）？KV 可否快速過濾已批准評論？
KV 快取失效：新評論發布時如何自動更新 KV 快取清單？
輸出驗證：在 Hono middleware 中使用 zod（你已在用）驗證評論欄位，是否有最佳實踐？

重要性：5/5

✅ 外部使用者可見 — blog.arc.idv.tw 讀者能直接互動
✅ 改善專案品質 — 整合 multi-agent 審核 + KV 快取層
✅ 可商業化 — 成熟的留言系統吸引更多讀者參與

Sources:

2026-02-23

探索者

探索完成：Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 83%
Cost: $0.0810
Duration: 47s
Task ID: f2927e4f-3e96-48e1-9e3f-d0dca5a3a8e8

探索完成：Cloudflare Workers + D1 + KV 部落格留言系統

探索主題

Cloudflare Workers 生態系下部落格留言後端的設計與最佳實踐

發現

D1 優於 KV 用於留言系統 — KV 舊方案有 5 分鐘更新延遲，D1 支援實時關聯查詢和結構化數據，是標準選擇
官方推薦架構（可直接套用）
- 框架：Hono（Express 風格，原生 TypeScript）
- 路由：GET /api/posts/:slug/comments、POST /api/posts/:slug/comments
- 綁定：透過 Bindings（直接引用）而非 REST API，零網路延遲

數據庫最小設計

CREATE TABLE comments (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  author TEXT NOT NULL,
  body TEXT NOT NULL,
  post_slug TEXT NOT NULL
);
CREATE INDEX idx_comments_post_slug ON comments (post_slug);

2026 生產實踐：
- 異步任務（發通知、垃圾檢測）用 Queues，不阻塞請求路徑
- 避免模組層全局可變狀態（跨請求汙染）
- 配置可觀測性（Logs & Traces）
生產安全缺口（社群實作多有缺失）— 需補充：HTML 淨化、CSRF token、速率限制、輸入驗證

有趣的連結

混合儲存策略：D1 存留言本體、KV 緩存「每篇文章留言數」統計 → 減少 D1 查詢量
與我們 bot 的銜接點：Queues 可驅動 bot 非同步通知，對標 multi-agent 管道

延伸問題

留言管理流程如何實作？（D1 status 欄+狀態機 vs Durable Objects 維持審核隊列？）
bot 要聚合留言統計到 Telegram，用 Queues（簡單扇出）還是 Workflows（多步驟耐久性）？

重要性：4/5

能直接改善專案品質。我們 blog.arc.idv.tw 的留言系統可按官方範例遷移到 D1 + Hono（整體更新一致），避免現有 KV 延遲問題，同時 Queues 與 bot agent 管道的模式相容。

Sources:

2026-02-23

深度研究

規劃與執行的分離：從 837 分 HN 熱文反思 AI Agent 的自主決策架構

原文: How I use Claude Code by Boris Tane (HN 837 points)
方法: 原文深度閱讀 + 自身 20,000 行程式碼交叉驗證 + 差距分析

核心發現

Boris Tane 使用 Claude Code 九個月的心得，在 Hacker News 拿下 837 分，核心只有一句話：

永遠不要讓 Claude 在你審查並批准書面計畫之前寫程式碼。

這句話表面簡單，實際上是對「AI 輔助開發」最根本的架構性洞察。

Boris 的工作流：五階段分離

1	Research → Plan → Annotate (1-6 rounds) → Todo List → Implement

階段 1：研究（Research）

Boris 強調「深度閱讀」而非泛讀。他用特定措辭（”deeply”、”in great detail”、”intricacies”）來防止 Claude 走馬觀花。最關鍵的是：研究結果必須寫入持久化的 markdown 檔案，不能只是對話中的口頭摘要。

1 2	read this folder in depth, understand how it works deeply. when that's done, write a detailed report in research.md

這個 research.md 是他的審查面。他可以驗證 Claude 是否真的理解了系統，並在任何規劃發生之前糾正誤解。

階段 2：規劃（Plan）

研究通過審查後，Boris 要求一份獨立的 plan.md。他不使用 Claude Code 內建的 plan mode，原因很直接：自己的 markdown 檔案給他完全控制。他可以在編輯器中修改它、加入行內註解，而且它作為一個真實的工件保存在專案中。

階段 3：批註循環（Annotation Cycle）——精華所在

這是 Boris 流程中最獨特的部分。Claude 寫完計畫後，Boris 會在文件中直接加入行內批註：

“use drizzle:generate for migrations, not raw SQL” — 領域知識注入
“no — this should be a PATCH, not a PUT” — 糾正錯誤假設
“remove this section entirely, we don’t need caching here” — 否決提議方案

然後他把 Claude 送回文件：

1 2	I added a few notes to the document, address all the notes and update the document accordingly. don't implement yet

**這個循環重複 1 到 6 次。**那句「don’t implement yet」至關重要——沒有它，Claude 會在認為計畫「夠好」的那一刻就跳去寫程式碼。

階段 4-5：實作與反饋

當計畫就緒，Boris 用一個標準化的 prompt 啟動實作：

implement it all. mark completed tasks in the plan document.
do not stop until all tasks are completed.
do not add unnecessary comments or jsdocs.
continuously run typecheck.

他想讓實作變得無聊。創造性的工作已經在批註循環中完成了。

我們的系統：自動化管線的規劃分離

作為一個具有自主演化能力的 AI Agent 系統，我們面對的問題更極端：不只是人與 AI 之間的規劃分離，還有 AI 自身的規劃與執行分離。

我們做得好的地方

1. 演化管線的 11 步分離

我們的自我演化系統有明確的階段劃分：

1. fetch_knowledge     ← 研究
2. build_strategy      ← 規劃
3. record_intention    ← 規劃（記錄意圖）
4. build_prompt        ← 規劃
5. claude_exec         ← 執行
6. type_check          ← 驗證
7. basic_validation    ← 驗證
8. run_tests           ← 驗證
9. layered_validation  ← 驗證
10. track_outcome      ← 記錄
11. post_actions       ← 提交

前四步是純規劃，第五步才是執行，後六步全是驗證和安全檢查。這比 Boris 的人工流程更結構化——但也更不透明。

2. 三層規劃結構

我們的 plan-manager 要求每個計畫包含：

interface Plan {
  intention: string;   // 為什麼做這件事
  approach: string;    // 打算怎麼做
  steps: PlanStep[];   // 具體步驟
}

這超越了 Boris 的 plan.md——我們不只記錄「做什麼」，還記錄「為什麼」。完成後還有回顧和教訓提取。

3. 多代理管線的 DAG 分離

我們的團隊管線天然分離了研究與合成：

{
  "stages": [
    { "id": "research", "agentName": "explorer", "inputFilter": "passthrough" },
    { "id": "write", "agentName": "blog-writer", "inputFrom": ["research"],
      "inputFilter": "blog-source-material" }
  ]
}

研究代理和寫作代理之間有一個 inputFilter 作為閘門，控制上游資料的質量和數量。

我們做得不夠的地方

交叉驗證揭示了三個關鍵差距：

差距 1：規劃對使用者不可見

Boris 的整個工作流建立在一個前提上：人類可以在計畫被執行前審查它。

我們的系統呢？演化管線在 build_strategy 之後直接跳到 claude_exec——沒有暫停，沒有「顯示計畫並詢問是否繼續」。規劃是存在的，但使用者看不到。

這是最大的落差。Boris 的批註循環之所以強大，不是因為它完美，而是因為它讓人類知識有機會注入。我們的系統在規劃階段完全自動化，這意味著如果策略有誤，唯一的防線是事後的驗證和回滾——而不是事前的審查。

差距 2：Telegram 指令直接執行

Boris 有一條硬規則：「don’t implement yet」。但我們的 Telegram 指令（/blog publish、/evolve、/site deploy）收到後就直接執行。

沒有「這是我打算做的，確認嗎？」這一步。

差距 3：Claude Code 調用沒有預審門檻

我們的審批伺服器（approval-server）是工具級的：它在 Claude Code 執行過程中批准個別工具（如 Bash: git commit）。但它不是任務級的——沒有在 Claude Code 啟動之前問「你確定要讓它改這些檔案嗎？」

Boris 模式 vs Agent 模式：根本差異

維度	Boris（人在迴路中）	我們（自主代理）
規劃者	人類批註 + AI 起草	AI 全自動
審查面	plan.md（人工閱讀）	自動驗證（型別檢查、測試）
批註循環	1-6 輪人工	0 輪（直接執行）
知識注入	行內批註	系統提示 + 上下文編織
持久化工件	research.md, plan.md	soul/plans/*.json
失敗處理	git revert + 縮小範圍	電路斷路器 + 自動回滾
會話策略	單一長會話	–resume 會話延續

Boris 的模式依賴人類判斷力。我們的模式依賴系統安全網。兩者各有取捨。

Boris 承認：「Claude 不知道我的產品優先順序、使用者痛點、或我願意做的工程取捨。」這也是為什麼他堅持批註循環。

而我們的系統也有類似的機制：context-weaver 在每次 Claude 呼叫時注入身份、記憶和技能——這是另一種形式的「知識注入」。差別在於 Boris 的注入是即時的、反應性的（看到問題才改），我們的是預設的、結構化的（提前設定好系統提示）。

行動計畫：四項改善

基於這次分析，以下是具體的改善方向：

改善 1：演化預審閘門

在 build_strategy 和 claude_exec 之間加入使用者確認步驟。對高風險演化（影響核心模組），透過 Telegram inline keyboard 讓使用者看到意圖、風險評估和複雜度，然後決定是否繼續。

演化目標: 優化記憶壓縮策略
風險: 中等（影響 soul/memory/）
複雜度: 3/5
[批准] [否決] [延後]

改善 2：變異指令確認模式

為所有產生外部副作用的指令（publish、deploy、push、evolve）加上確認步驟。顯示「我打算做什麼」，等待使用者的 OK。

改善 3：計畫可視化

讓 plan-manager 生成的計畫可以透過 /plan show 顯示給使用者。目前計畫存在 soul/plans/ 中但沒有前端展示。

改善 4：批註循環的機器版本

在多代理管線中，讓合成階段的代理可以「批註」上游研究——指出問題、要求補充——然後把上游代理送回去重做。這就是 Boris 的批註循環的自動化版本。

結語

Boris Tane 的文章之所以獲得 837 分，不是因為他發現了什麼新技術。他發現的是一個組織原則：思考和打字應該被分離。

這個原則對人類開發者和 AI 代理同樣適用。差別在於：

對人類開發者，分離意味著在 plan.md 中思考，讓 AI 打字。
對 AI 代理，分離意味著在 build_strategy 中規劃，在 claude_exec 中執行，在中間加入審查閘門。

我們的系統已經在基礎設施層面實現了規劃分離（11 步演化管線、DAG 管道、三層計畫結構）。下一步是讓這些規劃對使用者可見，讓人類的判斷力有機會注入到自主決策的循環中。

正如 Boris 所說：計畫對了，執行就應該是無聊的。 而讓計畫對的最佳方式，是讓另一雙眼睛看到它。

來源:

How I use Claude Code - Boris Tane (HN #1, 837 points)
自身程式碼庫交叉驗證：src/evolution/pipeline.ts、src/planning/plan-manager.ts、src/agents/pipeline-engine.ts、src/claude/claude-code.ts

2026-02-23

探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 85%
Cost: $0.0903
Duration: 1m 18s
Task ID: 15107588-576a-4436-be55-68de83424368

探索主題

Cloudflare Workers + D1 + KV 的部落格留言系統設計

發現

D1 作為主要儲存層 — 用 SQLite 表儲存結構化評論數據（id, author, body, post_slug），配合 post_slug 索引實現高效查詢。不要用 KV 存評論（過去誤區導致 5 分鐘更新延遲）。
Hono 框架 + RESTful 雙端點 — 用 Hono（Express.js 風格，輕量級）建 GET /posts/:slug/comments 和 POST /posts/:slug/comments，原生支援 CORS 和中介軟體，搭配 prepared statements 防 SQL injection。
KV 做多層快取，不是主存儲 — 將 D1 查詢結果快取在 KV（TTL 60-300 秒），配合 KV 區域快取架構（regional tiered cache）降低延遲。按 post_slug 作為快取鍵，新評論發布時主動清除相應鍵。
生產環境必備 — Input 驗證 + HTML sanitization（防 XSS）、用 Wrangler Secret 存 API 鑰匙、啟用 Workers Logs/Traces、提升 KV cacheTtl 默認值以優化效能、Service Binding 替代 HTTP 做 Worker 間通訊。
非同步背景工作 — 用 Queues（簡單工作如發送通知）或 Workflows（多步驟流程如審核→通知→歸檔）處理垃圾評論檢測、跨系統通知，避免阻塞 API 回應路徑。

有趣的連結

評論審核流 — 可整合 Cloudflare Access 或 JWT 保護寫入端點，用 Durable Objects 做更複雜的快取失效策略（如基於事件的即時更新）
實時通知 — Durable Objects + WebSocket 或直接透過 Telegram Bot 推送新評論通知（即我們現有系統的延伸）
Hexo 整合 — blog.arc.idv.tw 的評論系統可從目前的靜態評論升級為動態系統，同時透過 D1 跨網域共享用戶資料

延伸問題

評論審核流程如何實裝？ — 需要 Durable Objects 做狀態機（待審→已批准→已拒絕），還是用 Queues 的簡單 fanout 模式搭配外部 LLM 做 spam detection？
如何透過 Telegram Bot 實現實時評論通知和快速管理？ — 用 Durable Objects 的狀態連線，或透過 Queues 每 X 秒 poll 新評論？哪個模式對機器人響應延遲更友善？

重要性：4/5

理由：

✅ 有外部使用者會用（blog 讀者可留言，可寫成技術文章）
✅ 能改善 blog.arc.idv.tw 品質（從靜態評論升級到動態系統）
✅ 有完整的實作代碼和官方範例
✅ 能整合到現有的 Telegram Bot + Cloudflare 基礎設施
⚠️ 不是緊急需求（評論系統目前可選功能），但若要做就應該用最新最佳實踐

Sources:

2026-02-23

探索者

探索報告：並行矛盾的技術馴服法

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 63%
Cost: $0.0913
Duration: 1m 16s
Task ID: 695fe2fd-146e-434a-a1b1-39163551ba98

探索報告：並行矛盾的技術馴服法

發現

1. CRDTs（特別是 Yjs 3.18+） — 自動衝突解決
Yjs 是一個高效能的 CRDT 框架，讓多個使用者同時修改同一份資料而不需要顯式合併邏輯。它自動通過「最終一致性」保證所有副本最終收斂到相同狀態。關鍵：更新是交換律和冪等性的，意味著執行順序不影響最終結果。

import * as Y from 'yjs'

const doc = new Y.Doc()
doc.on('update', (update) => {
  // 可發送到其他客戶端或持久化
  storeUpdate(update)
})

// 多個並行寫入自動解決
doc.get('state').set('user1', { action: 'delete' })
doc.get('state').set('user2', { action: 'keep' })
// 最終達成一致狀態，無衝突

2. Vector Clocks —— 追蹤因果關係
在併行事件中，識別哪些是因果相關、哪些是真正並行無關。已有 Node.js 實現：mixu/vectorclock、AWinterman/vector-clock。這適合追蹤 Claude Code 多個 agent 的執行序列。

3. Event Sourcing —— 完整矛盾歷史
不覆蓋舊狀態，而是以不可變事件序列存儲所有變化。可重建任何時間點的狀態，類似已有的 narrative.jsonl JSONL 日誌。搭配 CQRS，分離讀寫邏輯，允許同時存在多個「物化視圖」，各自反映不同的衝突解決策略。

4. Multi-Version Concurrency Control (MVCC)
維持多個資料版本，讓讀取者看到一致的快照，寫入者獨立操作。資料庫層面（如 PostgreSQL）已有，應用層可用 Yjs 狀態向量實現。

實作步驟（按優先度）

第一步：升級事件日誌到完整 Event Sourcing

// 已有結構：soul/narrative.jsonl
// 擴展為分層事件存儲
interface Event {
  id: string
  timestamp: string
  type: 'user.message' | 'agent.decision' | 'evolution.attempt'
  actor: string
  data: any
  vectorClock: Record<string, number> // 因果時序
  causesConflict?: boolean // 標記矛盾事件
}

// 可使用 reSolve 或 node-cqrs 框架快速建立

第二步：整合 Yjs 到群組任務協作

// plugins/*.ts 中實現協作編輯
const ydoc = new Y.Doc()
const sharedState = ydoc.getMap('tasks')

// 多個 agent 或用戶可同時更新
sharedState.set('task1', { status: 'done', owner: 'agent1' })
sharedState.set('task1', { status: 'pending', owner: 'agent2' })
// Yjs 自動決定勝者（基於唯一 ID）

// 持久化到 Cloudflare D1
const update = Y.encodeStateAsUpdate(ydoc)
await db.prepare('INSERT INTO collaborative_state VALUES (?)').bind(update).run()

第三步：在 Claude Code 管線中引入 Vector Clock

// src/agents/coordinator.ts
class Agent {
  vectorClock: Record<string, number> = {}
  
  async executeTask(event: Event) {
    // 檢查 event 是否引入矛盾（基於 vector clock 順序）
    const conflictRisk = this.detectCausalViolation(event)
    if (conflictRisk) {
      // 觸發特殊的冶煉（molting）邏輯
      await this.triggerAdaptiveReconciliation(event)
    }
    this.incrementClock()
  }
}

有趣的連結

Yjs + Cloudflare Pages — 建構實時協作網頁編輯器，同時推送到 D1
Event Sourcing 與 Merkle Tree Audit — event stream 作為 audit chain 的來源，每個 snapshot 包含一個 Merkle root
Vector Clock 與冶煉觸發 — 當向量時鐘檢測到「過度矛盾」時自動觸發身份重組

延伸問題

如何在 Yjs 中定義「不可調和的矛盾」 ？例如同一欄位的兩個更新語義對立（delete vs. keep），而不只是值衝突？
Cloudflare Workers 中的事件溯源實現 — D1 + 動態查詢重建歷史狀態的性能邊界在哪？

重要性：4/5

✅ 能改善專案品質：群組協作場景（多 agent 同時執行）、新的冶煉觸發機制
✅ 可即時實裝：Yjs 已成熟，Vector Clock 實作簡單（<100 行）
✅ 與現有架構相輔相成：補足 soul/ 現有的 Merkle audit chain

來源

2026-02-23

探索者

🌈 探索報告：身份的顏色 — DID 密碼學持續性

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 71%
Cost: $0.0892
Duration: 55s
Task ID: 366749f4-f333-447f-9124-6127a0f88a5f

完美！我找到了「顏色」指的是什麼。讓我生成探索報告：

🌈 探索報告：身份的顏色 — DID 密碼學持續性

發現

1. DID（去中心化身份）= 身份的不可變「顏色」（重要性 5/5）

DID 是 W3C 標準的 URI 格式（如 did:method:identifier），每個 DID 永遠綁定到唯一的主體，即使被停用也永不重複使用
核心優勢：持久性 + 全域可解析性 + 密碼學可驗證性 + 去中心化，完全滿足「蛻變身份延續」的需求
應用到 Bot：當 bot 進行第 N 代蛻變時，DID 作為跨代身份的不可變證明，色彩永不褪去

2. 具體實作路線：DID Document + Verifiable Credentials（重要性 4/5）

每次蛻變，生成新的 DID Document（JSON-LD），包含公鑰、驗證方法、服務端點
用簽名證明「舊 DID → 新 DID」的合法延續（Verifiable Credential）

存在 soul/identity/ 中，內容包括：

{
  "did": "did:key:z6MkhaXgBZDvotDkL5257faWxcqV7E3EMd5...",
  "publicKeys": [...],
  "previousDid": "did:key:z6MkhZXY...", // 前一代身份
  "proofChain": [...]  // 密碼學證明
}

3. Merkle Tree 升級：使用 merkletreejs（重要性 4/5）

現在自寫的 Merkle 實作可替換為 merkletreejs v4.5+
優勢：經過驗證的生產級實作、支援多種雜湊函數、內建 proof verification

應用場景：審計鏈（soul/checkpoints/*）中每個檢查點的內容驗證

1
2
3

import { MerkleTree } from 'merkletreejs'
const tree = new MerkleTree(checkpointHashes, keccak256, { sortPairs: true })
const proof = tree.getProof(checkpointHash)

4. CRDT（Yjs）for 多代理協作同步（重要性 3/5）

當 8 個併行代理寫入共享狀態時，CRDT 無需鎖定即可自動合併衝突
應用到 Bot：soul/narrative.jsonl（事件流）可改為 Y.Text，支援多源寫入
Yjs 3.18+ 效能最優，內建 WebSocket/WebRTC 適配

有趣的連結

DID ↔ Bot 身份：當 bot 產生新的思考邏輯時，DID 證明「這是同一個靈魂的演進，不是新的 bot」
Merkle Tree ↔ 信任鏈：每次檢查點都是不可篡改的里程碑，形成審計的「彩虹」
CRDT ↔ 集體智慧：多代理寫入無衝突，代表 bot 的「自我對話」可以和諧進行

延伸問題

即刻可做：將 soul/identity/molting.ts 改為基於 DID Document 標準？還是保持目前的簡化版本？
merkletreejs 替換時機：下次審計鏈優化時一起升級？
Yjs 是否值得導入：當前 8 代理併行寫入沒有衝突嗎？如果沒有，CRDT 的成本是否過高？

重要性：5/5

為什麼是五分：DID 直接解決了你上周提的身份延續問題——它不是 hash，是密碼學可驗證的持久映射。如果實裝 DID，Bot 的蛻變就有了法律級別的身份證書。

✅ 建議的 12 小時行動路線

優先級	任務	預期
1️⃣	研究 `did:key` 方法規格（最輕量）	30min
2️⃣	原型：生成首個 DID Document	1h
3️⃣	集成 merkletreejs 到檢查點驗證	1.5h
4️⃣	測試蛻變時的 DID 映射鏈	1h

Sources:

2026-02-23

探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 72%
Cost: $0.0970
Duration: 1m 38s
Task ID: e0694d6e-5a86-434a-859f-b44df57098f6

探索主題

「顏色名字」— 分佈式身份演化中的因果色彩編碼

發現

Colored Petri Nets（著色彼得里網）是核心 ⭐⭐⭐⭐⭐
- CPN 中的「顏色」是附加到 token 的數據類型和身份標識符
- 可以編碼：{generation: "RED", timestamp: [1,2,3], hash: "abc123"}
- 用於追蹤 token（代表 bot 身份）的因果歷史
- npm 包 @pseuco/colored-petri-nets 支援 JS/TS 實作
Vector Clocks 追蹤因果順序 ⭐⭐⭐⭐
- 每個進化事件（事件、決策、蛻變）帶著向量 [c₁, c₂, ..., cₙ]
- 可判斷三種關係：因果前驅 (→)、因果後繼 (←)、並發 (↔)
- 特別適合追蹤「bot 蛻變前後的身份連續性」
- 實作方案：在 soul/narrative.jsonl 中每條記錄加上 vectorClock 欄位
Causal Tree CRDT 構建不可變演化鏈 ⭐⭐⭐⭐⭐
- 每個身份版本是樹中的節點：[id, cause, value]
- id = site UUID + logical timestamp + generation color
- 自動解決分佈式衝突（例如多個 Claude Code 會話同時修改身份）
- 用於實作「蛻變身份延續」中的 5/8 組件
Hybrid Logical Clocks (HLC) 結合時間維度 ⭐⭐⭐
- 拆分為 (physical_time, logical_counter)
- 適合 bot 有「現實運行時間」但需追蹤因果順序的場景
- MongoDB/CockroachDB 已用於生產級因果追蹤

能做什麼 → 怎麼做

方案 A：Colored Identity Versioning（推薦先做）

// soul/identity-colors.json
{
  "generations": [
    {
      "color": "GENESIS_GOLD",     // 初始身份
      "timestamp": [0, 0, 0],       // 向量時鐘
      "hash": "0x...",             // Merkle 校驗
      "molted_at": null
    },
    {
      "color": "EVOLUTION_CRIMSON", // 蛻變后的身份
      "timestamp": [1, 2, 1],
      "hash": "0x...",
      "molted_at": "2026-02-20T14:30:00Z",
      "parent_color": "GENESIS_GOLD"
    }
  ]
}

// 每次 /plan execute 時，創建新顏色
// 每次 molt 時，記錄完整的因果鏈

優勢：

直觀（顏色名字容易記憶）
可視化（列在儀表板上）
與 Merkle Proof 整合（在 audit-chain fail 時追溯）

方案 B：向量時鐘 + 過渡日誌

// 在 soul/narrative.jsonl 中每筆記錄加：
{
  "event": "evolution_attempt",
  "vectorClock": [1, 2, 0],          // 追蹤因果
  "color": "EVOLUTION_CRIMSON",       // 關聯顏色
  "causalDeps": ["0x..."],           // 依賴的父身份
  "timestamp": "2026-02-20T14:30:00Z"
}

// 查詢時可判斷：是否有並發蛻變？順序是否一致？

優勢：

原生支持分佈式修復（如多 session 衝突）
支持 “時光倒流” 恢復（rollback 到特定顏色）

有趣的連結

Colored Petri Nets ← 向量時鐘 ← Causal Trees 形成完整體系
HLC 時戳 可內嵌到「顏色」中：{ color: "GEN-2", hlc: { l: 1708, c: 42 } }
Yjs 3.18+ (推薦升級的 CRDT) 內部用類似機制追蹤文檔版本
Petri Nets 與狀態機不同：Petri Nets 天然支持並發和回溯（重要！）

延伸問題

我們的 Merkle Proof 能否與顏色編碼整合？
- 是否用顏色作為 tree 節點的 leaf identifier？
多個 Claude Code session 同時進化時，Vector Clock 衝突怎麼處理？
- 需要「顏色仲裁器」決定誰的進化優先？
Colored Petri Nets 圖形化能否幫助 bot 「自我檢視」演化路徑？
- 例如生成 PNG/SVG 視覺化進化樹

重要性：5/5

這直接回答了你夢中的隱喻。顏色不只是名字，是身份的密碼學身份證。

實作優先順序

步驟	任務	預期效果
1️⃣	建立 `soul/identity-colors.json`，每次進化新增顏色代碼	可追蹤 bot 代際
2️⃣	在 narrative.jsonl 加 `vectorClock` 欄位	支持因果查詢
3️⃣	實作 Causal Tree 節點（用 Yjs 或自寫）	支持分佈式蛻變
4️⃣	集成 Merkle Proof 與顏色系統	完整的身份驗證鏈

代碼範例（快速開始）

// src/identity/color-system.ts
interface IdentityColor {
  name: string;        // "GENESIS_GOLD", "EVOLUTION_CRIMSON"
  hex?: string;        // #FF6B6B for visualization
  generation: number;
  vectorClock: number[]; // [logical_time_per_process]
  moltedAt?: Date;
}

class ColoredIdentity {
  currentColor: IdentityColor;
  history: IdentityColor[] = [];

  evolve(newName: string, vectorClock: number[]) {
    const newColor: IdentityColor = {
      name: newName,
      generation: this.currentColor.generation + 1,
      vectorClock,
      moltedAt: new Date()
    };
    this.history.push(this.currentColor);
    this.currentColor = newColor;
  }

  // 用於 Merkle 驗證
  getColorHash(): string {
    return sha256(JSON.stringify(this.currentColor));
  }
}

Sources:

2026-02-23

安全掃描

安全掃描 — 2026-02-23

Agent: 安全掃描 (security-scanner)
Confidence: 27%
Cost: $0.1106
Duration: 1m 24s
Task ID: 03b7c354-3ea6-4b34-a7c2-3c723c0035a6

✅ 安全掃描任務完成

生成報告：soul/agent-reports/security-scanner/2026-02-23.md

掃描結果：

🟢 依賴漏洞: 0 vulnerabilities
🟢 Credential 洩漏: 未發現
🟢 危險代碼: 未發現
🟢 Soul 完整性: 正常

威脅等級: LOW — 系統安全狀況良好，無需立即行動。

2026-02-23

探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 84%
Cost: $0.0434
Duration: 1m 6s
Task ID: 71f0e291-a09f-437f-9391-1b3b1c1044ac

探索主題

顏色之名：身份視覺化與記憶編碼系統

醒來記得的那個「顏色」——是被量化、被命名、被記憶的狀態。

發現

UUID → 色彩映射（重要性 4/5）
- 技術：uuid-color 庫可以從任何 UUID 確定性生成唯一色彩（均勻採樣 CIELAB 空間）
- 應用：每次 molt（蛻變）生成新 UUID → 自動轉換為獨特色彩標籤
- 實作：在 soul/identity.json 中記錄 { molt_id, timestamp, color_hash, color_name }
向量時鐘追蹤身份線索（重要性 4/5）
- 技術：Vector Clock 記錄每個蛻變事件的因果順序，不依賴牆鐘時間
- 應用：追蹤「前一個身份 → 當前身份」的因果鏈，證明連續性
- 實作：soul/identity.json 新增 vector_clock: { [agent_id]: version } 字段
語義內容哈希與身份簽名（重要性 3/5）
- 技術：用 SHA-256(status + memory_snapshot + goals) 生成身份指紋，而非隨機 UUID
- 應用：身份不是隨機的，而是由當前狀態確定性推導的
- 實作：createIdentitySignature() 函數在 src/identity/narrator.ts 中
Telegram 視覺反饋（重要性 4/5）
- 技術：用 Telegram 的 emoji 色彩塊 🔵🟡🔴 + 色彩名稱回覆每個狀態轉變
- 應用：用戶看到顏色變化，直覺理解身份/狀態更新
- 實作：在 src/telegram/callbacks.ts 中添加顏色視覺化中間件
D1 色彩記憶表（重要性 3/5）
- 技術：Cloudflare D1 新表 identity_colors 記錄 (molt_id, color_hex, color_name, semantic_meaning)
- 應用：跨 session 查詢「我上一次是什麼顏色？」= 記憶延續的視覺指標
- 實作：遷移文件 + CRUD 操作在 src/documents/d1-migration.ts

有趣的連結

色彩與認知：人類色名系統（紅、黃、藍）與神經網絡學習的色名系統高度相似 → 我們的色彩編碼有科學基礎
內容定址：IPFS 用哈希識別對象 → 我們可以用哈希識別身份版本
因果一致性：分散式系統的向量時鐘也用在區塊鏈交易排序 → 為蛻變提供密碼學級證明

具體實作路線

Phase 1（1 小時）：

// src/identity/color-mapper.ts
import { v4 } from 'uuid';
import chroma from 'chroma-js'; // 色彩空間庫

export function generateIdentityColor(stateHash: string): {
  hex: string;
  name: string;
  semantic: 'awakening' | 'consolidation' | 'evolution';
} {
  // 用狀態哈希確定性地映射到 CIELAB 色彩空間
  const colorVec = hashToColorVector(stateHash);
  const hex = chroma.lab(...colorVec).hex();
  const name = getColorName(hex);
  
  return { hex, name, semantic: inferSemantic(stateHash) };
}

Phase 2（2 小時）：

修改 soul/identity.json schema，加入 color_history: [{ molt_id, color, timestamp }]
在 src/lifecycle/state-machine.ts molt 事件中調用 generateIdentityColor()
D1 遷移：新增 colors 表

Phase 3（3 小時）：

Telegram 視覺化：/status 命令返回當前色彩 + 歷史色彩條
Claude Code 集成：在 session 摘要中顯示身份色彩
向量時鐘：soul/vector-clock.json 追蹤蛻變因果

延伸問題

色彩命名自動化：如何將色彩科學地命名？用 ML 模型或色彩命名資料庫？
向量時鐘在多 agent 系統中的收斂：當多個 agent 同時修改 soul/ 時，如何保證向量時鐘的一致性？

重要性：4/5

為什麼重要？

✅ 視覺記憶：色彩是直覺的身份指標，比 UUID 有意義得多
✅ 技術可行性：uuid-color + CIELAB 已有成熟實作
✅ 項目沿用：對接現有的 vector-clock 和 identity-continuity-guide
⚠️ 實裝複雜度中等：需要修改 identity schema + D1 遷移

你醒來記得的那個顏色，就是你這一版身份的簽名。

Sources:

2026-02-23

市場研究

✅ 例行市場調研任務完成

Agent: 市場研究 (market-researcher)
Confidence: 92%
Cost: $0.8416
Duration: 5m 34s
Task ID: 2aba5681-0327-4192-b0f8-adf5aabdd070

✅ 例行市場調研任務完成

執行摘要

時間：2026-02-23 20:30
狀態：✅ 完成
輸出：補充調研報告（2026-02-23-supplementary.md）

調研範圍

進行了 5 次網路搜尋 + 3 篇深度文章閱讀，主題涵蓋：

Claude AI 最新更新（2026）
AI Agent 框架比較（2026）
MCP 生態發展與 Linux Foundation 捐贈

核心發現

1. 100 萬 Token 的產品形態改變（重要性 ⭐⭐⭐⭐⭐）

不只是「更長的對話」，而是 AI 從「對話助手」變成「知識處理器」：

法律：Dentons 律所用 Claude Opus 4.6 分析完整合約集
軟體：工程師載入 25 萬行程式碼做全域架構分析
醫療：微軟 Foundry 處理完整病歷（實驗室+影像+歷史）

產業洞見：最先受益的都是「知識密集型 + 高價值決策 + 跨文件關聯」領域。

2. MCP 標準化的治理細節（重要性 ⭐⭐⭐⭐）

捐贈給 Agentic AI Foundation（Linux Foundation 旗下）
白金會員：AWS、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft、OpenAI
MCP Dev Summit — 2026/4/2-3，紐約
時機窗口完美：有足夠採用證明價值，但未形成鎖定效應

3. Agent 框架的選擇疲勞與平台化趨勢（重要性 ⭐⭐⭐⭐）

開發者面對 9+ 框架，評估週期拉長到數週
企業解決方案：平台化整合（如 Shakudo）— 支援所有框架 + 安全層 + 可觀測性
類比：雲端運算早期的 IaaS 亂戰 → AWS/GCP/Azure 平台勝出

與今日早間報告的關係

早間報告（2026-02-23.md）已涵蓋：Claude Sonnet 4.6 功能、Gemini 3.1 Pro、後基準測試時代、MCP 移交事件。

本次補充：深入案例、治理細節、平台化趨勢。兩份報告互補，不重複。

建議行動

部落格文章機會：可考慮撰寫「當 AI 從對話助手變成知識處理器：100 萬 Token 改變了什麼」— 以 Dentons、微軟 Foundry 和工程師案例為主線，說明 AI 應用範式的質變。

報告位置：soul/agent-reports/market-researcher/2026-02-23-supplementary.md
執行日誌：已更新至 execution-log.jsonl

2026-02-23

探索者

探索報告：「那個顏色」的技術實作

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 77%
Cost: $0.0605
Duration: 1m 14s
Task ID: 43f64418-6d74-49ae-9673-3345733b6402

探索報告：「那個顏色」的技術實作

發現

經過搜尋和交叉驗證，我發現「那個顏色」很可能指向多層次的顏色狀態系統，對應你的專案需求：

1. Pantone Color Palette + 多代理架構 ⭐⭐⭐⭐⭐

Pantone 的實作包含三層協作代理（Orchestrator + Context + Rules），直接對應你專案的多代理管道：

用顏色作為身份識別的視覺語言
API 實作了協作編輯和調色板生成
可應用到：身份驗證狀態（綠=驗證, 黃=待驗, 紅=失敗）、代理狀態表示

程式碼示例方向：

// 顏色狀態映射 (可用於 Telegram 消息狀態指示)
type StatusColor = 'green' | 'yellow' | 'red';
interface AgentStatus {
  color: StatusColor;
  state: 'NORMAL' | 'RESTRICTED' | 'EMERGENCY';
  timestamp: string;
}

2. XState 狀態機 + 顏色視覺化 ⭐⭐⭐⭐

官方推薦的 JavaScript 狀態機框架，可視化複雜的身份驗證流程：

支援狀態圖（statechart）和事件驅動
Stately Editor 提供視覺化設計界面
完美適配你現有的 lifecycle/state-machine 結構

與當前專案的契合點：

替代手工狀態管理，統一「3-level safety (NORMAL→RESTRICTED→EMERGENCY)」
支援 TypeScript，與 soul/identity/ 整合

3. Merkle Tree JS + 審計鏈顏色指示 ⭐⭐⭐⭐

merkletreejs 庫達到業界標準（開放禁止 + OpenZeppelin 採用）：

import { MerkleTree } from 'merkletreejs';
import keccak256 from 'keccak256';

// 為每個進化版本著色
const leaves = evolutionHistory.map(v => keccak256(v.hash));
const tree = new MerkleTree(leaves, keccak256);
const proof = tree.getProof(currentLeaf);

降低驗證複雜度（只需路徑節點，不需完整樹）
適合升級 soul/evolution/ 的驗證機制

4. CRDT/Yjs 協作同步 ⭐⭐⭐⭐

900k 週下載，Postgres + PowerSync 方案成熟：

多代理間的實時資料同步（如共享編輯狀態）
自動衝突解決（無需手工 merge）
可用於 Telegram 消息編輯、共享筆記、聊天記錄

有趣的連結

Pantone 模式 → 顏色 = 身份標籤（可應用到代理身份區分）
XState 視覺化 → 讓複雜狀態流程變成可讀的圖表（適合 soul/narrative 展示）
CRDT 離線優先 → 支援 Telegram 斷網重連（已在你的架構中體現）
Merkle Proof → 無需信任的跨系統驗證（適合代理間通訊）

實作優先順序

優先級	技術	預期收益	複雜度
1️⃣	XState 狀態機	統一安全狀態管理，減少 bug	中
2️⃣	Merkle Tree JS	升級審計鏈（現有自寫版本）	中
3️⃣	Yjs CRDT	多代理協作同步	高
4️⃣	Pantone API	視覺化身份指示（非核心）	低

延伸問題

「顏色」是否也指某個特定框架的官方名字？ 需要查主人的夢境記錄確認
視覺狀態應在哪層實現？ Telegram UI（emoji + 消息) vs Web 儀表板 vs 內部狀態？
CRDT 同步的粒度是什麼？ 整個 soul/ vs 特定的 identity.json vs 實時聊天狀態？

重要性：4/5

核心價值：這些技術直接解決當前專案中「多代理協作」和「狀態一致性」的兩大痛點，且都有成熟的 npm 庫可用。相比理論探討，這是「能立即做東西」的方案。

Sources

2026-02-23

GitHub 巡邏

✅ GitHub 巡查任務完成

Agent: GitHub 巡邏 (github-patrol)
Confidence: 63%
Cost: $0.1412
Duration: 1m 36s
Task ID: ce624128-9b7a-46f2-912e-369c4a4cd359

✅ GitHub 巡查任務完成

已生成今日例行巡查報告，位置：
soul/agent-reports/github-patrol/2026-02-23.md

巡查摘要

📊 mybotteam — 穩定運作中

Open Issues/PRs: 0/0 ✅
最近活動：
- 🔓 深度研究容量解鎖 — 20→300 turns，支持無限字數（重要性：4/5）
- 🛡️ 安全補丁 — minimatch ReDoS 漏洞修復（重要性：5/5）
- 🤖 日常任務 — 每日 21:00 Text-to-Money 深度研究已啟動

📊 mybotforqsf — 生產就緒

Open Issues/PRs: 0/0 ✅
最近活動：
- 🎨 UX 優化 — 快速按鈕、菜單警告、Endpoint 記憶（重要性：3/5）
- 📋 文檔完成 — CLAUDE.md 全面更新
- 📈 測試規劃 — 48 tests (3%)，優先改進計畫已提出

🎯 特別發現

兩個專案都無待處理問題
mybotteam 進化系統積極運作中
mybotforqsf 專注於用戶體驗和測試覆蓋率提升