STEP 4 · 危险的梦（叙事 B）
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P1 · 离开椅子之后，你往哪挪？

从坐在椅子上，挪到椅子背后

不满意时你改什么，决定了你是哪一种人。
In the loop · 在循环里 提示→产出→提示 🧑 不满意 → 手改这一次的结果 VS On the loop · 在循环之上 系统自己转 🧑 不满意 → 改那套生产规则（harness / skill）
自进化的梦就是这条路走到头：把你从「in the loop」抬到「on the loop」，再把「改规则」这件事本身也逐步交给它。
P2 · 这个梦的发动机长什么样

观察 → 修复 → 验证 → 部署，软件自己改自己

① 观察 Observe 埋点 · 采集运行时 trace ② 修复 Fix 定位回归 · 生成改动 ③ 验证 Verify 查 trace 确认没回归 ④ 部署 Deploy 上线 → 又产生新 trace 闭环·无需人逐次干预
注意：它改的主要是 harness，不是模型权重——「提升 Agent 可靠性，与其说改模型，不如说改它外面那层」。
P3 · 一句话点破它凭什么能自己改
「以前是代码当文档，
在 AI 里，trace（运行轨迹）当文档。」
—— Harrison Chase（经媒体转述）
所以这个梦真正的工程门槛是：让它能「编程式查」自己的运行数据（比如校验"没有任何 span 超过 2 秒"）——而不是给人看的 dashboard。
P4 · 社区案例 ④ · 这个梦能做到多远

OpenAI 内部产品：一行代码没手写

1,000,000
行代码，全部由 Agent 写出
1,500个 Pull Request
0行手写代码

✅ 当真的方法论

① 知识必须拆成 Skill（可组合单元），不是巨型指令文件；② 它要能编程式查 trace 来验证需求。

⚠️ 必须打折的数字

「百万行/零手写」是厂商口径、经转述，没披露缺陷率、维护成本、理解债。传播价值 > 参考价值。

对这个梦的正确姿势：方法论当真，数字打折。把它当 R&D 立项，别写进季度 KPI。
P5 · 这个梦不是一步到位，是四级台阶

你越往后退，系统鲁棒性必须越往上顶

LV1
自我审查
对照测试看自己结果
LV2
提改进建议
向上游 harness 提建议
LV3
人交互式审阅
或丢进 backlog 排期
LV4 · 前沿
阈值内自动批
打风险/收益分，达标自动 merge
你的角色也跟着迁移：从「审查每一次改动」→ 「审计它的自我验证机制本身」（trace 采得对吗？评估有意义吗？）。
P6 · 梦很美，但别睡过去
「叙事 B 目前更多是『PPT 资产』，
还不是『生产资产』。」
听起来全是好处？——这个梦里，藏着几个会让你血本无归的坑。
STEP 5：清醒地认坑，然后给你一张周一就能用的清单 →