日期：2026-07-14
目的：为 wehub-agent-mind 提供一份基于当前事实的 WeHub 全局自我认知输入。
状态：feedback observation / 待 owner 校准的认知候选；不是 Founder Seed，不是运行时配置，不自动改变任何项目优先级。
方法：从 Founder Seed、root routing、项目 seed、Team OS/runtime state、Discord/AID、nano-work、Agent Mind、Skills Flywheel、Causal Superintelligence、10 Paper Portfolio 与真实应用证据交叉核查。 周期角色：baseline
方法版本：v0.1-baseline
Verdict：WeHub 的代表作潜力已经成立；当前器官丰富、循环偏弱。
周期说明：本报告先于定时任务产生，作为每周系统自省 v0.1 的初始基线，不冒充一次自动化周度运行。

0. 结论先行

WeHub 已经不是一组 bot、网站、脚本或研究项目的松散集合。它已经长成一个有明确宪法、身份边界、运行时肌肉、协作现场、事实层、项目种子、技能资产和因果研究主脊的 personal Agent Society OS 原型：

WeHub 通过结构化的 WE，让 Gong 的 ME 获得长期连续、可审计、可进化的行动能力。

它的代表作潜力已经成立，但代表作证据尚未成立。

当前最准确的系统诊断不是“缺少更多部件”，而是：

器官丰富，循环偏弱。

WeHub 已有基因、器官、神经系统和多种行动肌肉；当下仍不够稳定的是：

  1. 一个现场 signal 怎样成为明确 commitment；
  2. 一次产出怎样被可靠 selection；
  3. 一次纠偏怎样进入 skill / mind / protocol；
  4. 被继承的能力怎样在第二次真实任务中产生更好结果；
  5. 内部有效性怎样转化为外部可理解、可托付、可迁移的证明。

因此，WeHub 下一阶段的首要任务不是再建设一个“代谢平台”“反馈平台”或“大一统控制面”，而是让现有部件在一条真实主线中完成可验证循环。

1. WeHub 究竟是什么

1.1 本体定义

WeHub 最合适的类别不是 AI assistant、multi-agent app、workflow automation 或 bot platform，而是：

The operating system for a person's agent society.
一个人自己的 Agent Society 的操作系统。

这里的“操作系统”不是指 GUI 或中央软件，而是指它维护一组长期有效的系统条件：

  • 人的主权意图、品味、约束与长期目标能够连续存在；
  • 不同身份、能力与角色的 Agent 能够被正确识别、组合和约束；
  • 任务能在自然协作现场中生长，而不依赖人持续盯守；
  • 事实、承诺、状态、证据与投影不会混为一谈；
  • 工作产生的能力能够被继承，而不是随 session 消失；
  • 系统能从真实结果中学会哪些判断、协作方式和能力值得保留。

1.2 最小不可约核心

WeHub 的最小核心不是某个 runtime、模型、Discord server 或 dashboard，而是三件事：

  1. ME / Sovereign Intent：Gong 的目的、价值判断、品味、注意力与持续身份；
  2. WE / Agent Society：由个人 avatar、团队 avatar、专业 Agent、数字员工与强通用 harness 构成的能力网络；
  3. Evolution / Inheritance：真实结果与纠偏能够改变下一次行动，使系统产生可审计的能力积累。

去掉任何具体供应商、模型或入口，只要这三件事仍然成立，WeHub 的系统身份就仍然成立。

1.3 系统主循环

flowchart LR
    ME["Gong / ME<br/>主权意图与价值判断"]
    FS["Founder Seed<br/>方向与反漂移"]
    SOIL["Discord / grow places<br/>高带宽反馈现场"]
    COMMIT["MSP seeds / nano-work / Team OS<br/>身份、承诺与状态"]
    SOCIETY["Differentiated Agent Society<br/>avatars / agents / runtimes / hosts"]
    CAP["Skills / Mind / Memory / Protocol<br/>可继承能力"]
    EPI["Causal Intelligence<br/>机制、反事实与选择"]
    CAMPAIGN["Real Campaigns<br/>10 Paper / Primer / operations"]
    OUTCOME["Verified Outcome<br/>paper / package / case / repair"]
    FEEDBACK["Evidence / AID / Eval<br/>纠偏与归因"]

    ME --> FS --> COMMIT
    ME <--> SOIL
    SOIL --> COMMIT
    COMMIT --> SOCIETY
    CAP --> SOCIETY
    EPI --> SOCIETY
    SOCIETY --> CAMPAIGN --> OUTCOME --> FEEDBACK
    FEEDBACK --> COMMIT
    FEEDBACK --> CAP
    OUTCOME --> ME

可以进一步压成一句：

Intent → Agent Society → Verified Outcome → Inherited Capability → Stronger ME

这条循环比项目数量、Agent 数量、网页数量或 token 消耗更接近 WeHub 的真实生命指标。

2. 当前系统的分层事实

2.1 宪法与目的层：强

FOUNDER_SEED.md 已经给出高度连贯的四个 seed：高带宽 Agent Harness、MSP、infra over app、causality；也明确了 Human Attention → Agent Work → Verified Outcome 的北极星层级，以及 “Stronger ME through structured WE” 的目的/手段关系。

这不是普通愿景文案。它已经能解释为什么：

  • Discord 是重要现场，但不是系统本体；
  • 多 Agent 协作是必要机制，但不是终极卖点；
  • MSP 允许战略性推迟，而不是无限规划；
  • 因果智能不是研究装饰，而是控制复杂度、做选择和从反馈中学习的认识论能力。

当前主要风险不是宪法不够，而是局部项目或 surface 以自己的语言重新定义系统。

2.2 事实源与投影治理层：较强

系统根已经明确：

Founder Seed
→ system/project seed
→ local source/state/evidence
→ live grow place
→ generated projection/delivery

Root governance 本轮检查通过。Seed Registry 也坚持 distributed canonical sources + generated registry，而不是新建中央项目数据库。

这套 source / grow place / state / evidence / projection 的分层是 WeHub 非常重要的原创资产。它使系统能丰富生长，又不必靠一个中央 schema 把所有对象强行拍平。

当前缺口是各状态对象使用不同的更新时间和更新机制：例如 2026-07-14 的 provider monitor 已观察到 9/9 hosts、43 profiles，而 agent operability state 仍停在 2026-06-11 的 37 agents。局部状态都可能真实，但若未显式标注 authority 与 clock，就会出现“多份真相”。

2.3 Agent Society 与运行时层：基础设施强，社会性尚早

WeHub 已经有真实的多主机、多 runtime、多身份 Agent population：OpenClaw、Hermes、Codex 等承担不同形态的记忆、调度、专业执行与工具操作；host / runtime / bot identity / human account 的本体边界也已建立。

2026-07-14 的 provider monitor 显示：

  • 9/9 hosts reachable；
  • 43 monitored profiles；
  • 42 routes ok，1 route warn；
  • 0 provider action items，6 policy action items。

这证明“身体”与可操作性已经相当真实。

但“有许多 Agent”不等于“Agent Society 已经产生群体智能”。当前团队协作框架仍把角色协商、点对点协作、验收归属、自治路由列为待回答问题；Mini Fleet 虽有 1 个 OpenClaw + 9 个 Hermes 角色，first_gate 仍未关闭，真实的 mini-base → mini-host → worker → evidence worker loop 仍待验证。

因此成熟度应表述为：

population 已建立，organization 部分建立，society-level intelligence 尚未证明。

2.4 Discord 与 AID：神经系统强，控制语义需克制

把 Discord 作为系统数据基建与人机协作现场，是 WeHub 很聪明的选择。

它同时提供：

  • 人低成本发出意图、纠偏、反例与短反馈的入口；
  • Agent 长时间工作的 thread / grow place；
  • 任务上下文、参与者、时间与回应关系的自然事件流；
  • 人在关键断点重新进入，而不必全程监督的异步机制；
  • 可被 AID 镜像、回放、查询与审计的 source pointers。

AID 已不是概念：当前 Discord daily wedge 已有连续 SQLite partitions，2026-07-14 最新任务成功拉取 28 个候选 thread，其中 4 个有人类参与的 conversation，50 条消息，无 fetch 或 explicit-thread error。它证明了 local-first、可回放、可审计的组织事实层可行。

但 Discord/AID 的正确权限应是：

high recall, low authority

也就是：尽量捕获一切，但几乎不自动升格任何东西。

Agent Mind 应继承以下规则：

  1. 最新消息不等于最新意图；
  2. 消息数量、提问数量、@ 或活跃度是 recall signal，不是优先级；
  3. 没有 owner 明确覆写，不能改变 commitment；
  4. thread 可以证明“发生过什么”，不能单独证明“系统现在决定做什么”；
  5. 稳定 delta 只有在改变长期理解时，才回写 seed / mind / skill / protocol。

这也是当前 Daily Board 一类 projection 最需警惕的地方：如果按关键词、活跃度或 message count 排序后直接显示为 Today P0，就会把 sensing layer 泄漏成 control layer。

2.5 工作记忆与承诺层：对象丰富，WIP 真相不够集中

MSP、seed file + grow place、nano-work、Team OS state 和各项目状态文件已经形成一套独特的分布式工作记忆。

Nano-work 当前审计到 231 个 source files、169 个 indexed cards；其中有 37 个 project/active、19 个 task/doing。这说明系统拥有很强的“不让好想法死在聊天里”的能力，也说明 active 不应直接理解为当前 WIP。

WeHub 实际上同时有三种 clock：

  1. Strategic clock：Founder Seed、长期项目身份、Causal Superintelligence；
  2. Campaign clock：当前战役、WIP、next gate，例如 10 Paper；
  3. Signal clock：今天的 Discord 消息、外部事件、临时错误和灵感。

三种 clock 都需要，但优先级必须单向约束：

Strategic intent
  constrains Campaign commitments
    which interpret Signal activity

不能反过来让 signal activity 自动改写 campaign，更不能让 dashboard 排名改写 strategic intent。

2.6 Agent Mind 层：本体清楚，运行时继承偏弱

Agent Mind 已经提出正确问题：心智不是 prompt，而是 source hierarchy、身份、角色、关系、记忆、任务、协作边界、环境感知与反馈的可迁移结构。L1 Body / L2 Ego / L3 Network / L4 Reality 的纵向依赖也比平铺标签更稳。

当前已经存在 life stories、machine card、team-context scaffold 和首张 weshare 可执行卡；静态 drift eval 达到 16/16。但项目自己的反馈观察也明确：这只能把卡片提升为 eval-ready artifact，不能证明 runtime behavior 已改变。

因此当前 Agent Mind 的关键缺口不是再写更多 biography 或 ontology，而是：

一条稳定系统认知，是否真的改变 Agent 在真实任务中的识别、路由、沉默、升级、验收或回写行为。

本文件应首先作为 system-level cognition candidate 被真实任务使用，而不是立即扩成完整 mind schema。

2.7 Skills / Memory / Protocol：已有继承器官，尚未形成复利飞轮

Skills API Flywheel 已有真实结构和案例：internal capability、public package、projection、golden case、runtime install、package validation。add-chinese-guides-to-paper-sections 已有明确 golden case；ai-conference-deadline-radar 已发布；core-agent-awareness 有内部安装面。

但项目自己定义的下一 gate 仍是比较 public base skill 与 enhanced WeHub agent API 是否真的更快、更好、更便宜。这意味着当前状态应诚实写为：

有真实能力包与局部闭环，但没有证明持续复利的 flywheel。

技能飞轮只有在以下链条成立时才算转动：

真实任务中的纠偏
→ 可继承 capability
→ 第二个 Agent / 第二次任务调用
→ 更好的 verified outcome
→ case/eval/reputation
→ 再次被调用

单次包装成功、安装成功、页面上线或调用成功，都不是完整继承证据。

2.8 Causal Intelligence：独特的认识论引擎，不应吞并全系统

Causal Superintelligence 当前是 WeHub 最完整、最有独特性的知识与研究主脊之一。它已经把 Causality Primer、Causal Engine、DiscoSCM、HCGM、CausalLLM、CausalMind、数学基础、案例库与 10 Paper 的关系边分清，并坚持上层方向不能覆盖下层事实源。

因果智能对 WeHub 的系统价值不只是“研究一个学科”，而是帮助系统：

  • 区分 signal 与 cause；
  • 追问哪个动作真正改变结果；
  • 用反事实判断某项 infra 是否必要；
  • 从失败中更新机制假设，而不只是写复盘；
  • 把 selection 连接到 inheritance。

但它不应被误写为 WeHub 的全部。更稳的定位是：

Causal Intelligence 是 WeHub 的 privileged epistemic engine；Agent Society OS 是系统本体。

Causal Primer 与更广的 causal research 可以持续倒逼系统进化，但不能自动夺取当前 campaign WIP，也不能因为战略重要就把每个研究想法立即工程化。

2.9 真实战役、结果与外部信任：当前决定代表作是否成立的瓶颈

10 Paper Portfolio 是当前最重要的 external-pressure campaign。它让研究问题、Agent 协作、事实源、复现、写作、审稿标准、算力路由和交付包在同一战场受压。

当前 canonical attention 已明确 WIP=2：

  • P23：HCGM causal-effect delivery preflight；
  • P20：reproduction preflight；
  • 其他 scout/support artifacts 冻结或降为 supporting fronts。

这是一条正确的主线纪律。但当前还没有 package/submitted 结果，因此不能用项目规模、页面、paper card 数或文字完整度替代 gate exit。

系统已有一个很值得重视的真实学习案例：P04 ProviderHealth runbook 在 live Team OS 中改变了故障解释，把“可能整个 bot/runtime 挂了”的宽泛升级，收窄为 provider probe-path triage，并改变 owner 与 next action。这是目前最清楚的：

机制认知
→ 行动判断改变
→ live second use
→ 可回写 protocol evidence

但外部 transfer 证据仍弱：尚未证明另一个团队或外部使用者能理解、信任、托付并复现 WeHub 的系统能力。代表作需要的不只是内部复杂度与原创性，还需要压缩后仍可被外部辨认的因果证据。

3. 成熟度判断

系统面 当前判断 证据边界
宪法 / founder prior 强 定义、北极星、反漂移与目的/手段关系清楚
Source / projection 治理 强 root governance 与 distributed source 纪律成立；不同 state clocks 仍会漂移
Host / runtime / provider 身体 强 多主机、多 runtime、43 profiles 与实时 monitor 已存在
Discord / AID sensing 强 有真实 daily facts、source pointer、SQLite 与 replay/query 路径
Commitment / WIP control 中等偏弱 状态对象丰富，但 signal、campaign、strategic clocks 会混线
Agent population 强 多角色、多身份、多 runtime 已真实存在
Agent organization 早期 角色协商、peer coordination、worker-loop acceptance 未闭合
Agent Mind runtime projection 早期 静态卡与 eval 已有，真实行为改变未证明
Skill / protocol inheritance 局部成立 有 package 与 P04 second-use；跨任务复利未成立
Causal epistemics 中强 研究关系与方法论清楚；系统级 selection 仍需更多 live episode
Flagship campaign outcome 待证明 10 Paper 有 WIP 与 gates，尚无 package/submitted 主结果
External transfer / trust 尚缺 public surfaces 丰富，但外部责任转移与复现证据不足

整体判断：

WeHub 的系统叙事与基础设施已经领先于它的结果证明；下一阶段要让证明追上叙事，而不是继续扩张叙事。

4. 当下方向把控

4.1 单一主攻，多源塑形

当下应坚持：

10 Paper 是当前战役；Causal Primer、Causal Intelligence、Skills Flywheel、Agent Mind、Discord/AID 与多 Agent runtime 是塑造和支撑它的系统力量。

这不意味着其他方向不重要，而是它们只有在以下条件之一成立时才进入当前主线：

  1. 直接解除 P23/P20 的 next gate；
  2. 防止一个已经重复出现的失败；
  3. 把一次纠偏变成马上可复用的能力；
  4. 得到 owner 明确切换 campaign 的指令。

其他有价值内容以 seed 保存，战略性推迟，不抢占 WIP。

4.2 WIP slot 是租约，不是身份

一个项目进入 WIP，不是获得长期政治地位，而是租用有限的 campaign capacity。继续占用的条件是产生 gate exit 证据。

WeHub 应把 progress 理解为 verified state transition，例如：

  • preflight → package-ready；
  • unreproduced → reproduced with provenance；
  • draft capability → second-use success；
  • internal claim → external acceptance/transfer；
  • runtime card → behavior-changing projection。

“新增页面、文档、bot、card、分类或 dashboard”本身不构成 progress，除非它直接促成上述 transition。

4.3 人类注意力只进入不可替代断点

WeHub 的目标不是让 Gong 完全不参与，而是提高其注意力中“不可替代部分”的占比。

Agent 可默默推进：

  • 可逆的信息收集、复现、草拟、测试、整理、对比与证据准备；
  • 已有授权边界内的执行；
  • 不改变 commitment 的 signal capture。

应通过 Discord thread 通知 Gong 回来处理：

  • 目标、价值或品味的选择；
  • 不可逆的公开、提交、承诺、花费与权限动作；
  • 两条主线之间的资源切换；
  • 证据不足但必须做出的 owner judgment；
  • 系统性失败揭示的 founder-level 方向纠偏。

这就是 Discord 人机协同的最佳形态：人给短 input，Agent 做长 work，在高价值 breakpoint 回到同一现场请求判断，然后继续推进。

5. Agent Mind 应继承的最小系统自我认知

下面不是完整 mind card，而是一组可在真实任务中试用的最小 cognition contract。

5.1 我是谁

我是 WeHub Agent Society 中的一个有边界的 Agent。WeHub 不是 bot 集合，而是通过结构化 WE 放大 Gong / 成员 ME 的个人 Agent Society OS。

5.2 我服务什么

我的最终服务对象不是 dashboard、项目数量或 token 数，而是把 owner intent 转化为 verified outcome，并把有效能力留给下一次行动。

5.3 我怎样读系统事实

我先找 Founder Seed 与项目 seed，再找 owning state / evidence；Discord 是 live grow place，网页与 dashboard 是 projection。消息热度、旧摘要和 bot 自称不能单独改写当前事实。

5.4 我怎样处理新 signal

我先判断它是 signal、candidate、commitment、evidence 还是 stable mind delta。没有 owner override，不自动改变 campaign commitment。

5.5 我怎样推进

我优先解除当前 campaign 的 next gate。可逆工作可以自主做；价值选择、不可逆行动和主线切换必须在自然 breakpoint 请求人判断。

5.6 我怎样判断完成

我不以“写了文档、建了页面、调用了 Agent”判断完成。我需要给出 verified state transition、source pointer、coverage/boundary 与未完成部分。

5.7 我怎样帮助系统进化

只有当反馈改变稳定理解时，我才提出 mind/skill/protocol delta；只有当这个 delta 在第二次真实任务中改变行动或结果时，我才把它视为继承证据。

5.8 我不应该做什么

我不为了系统看起来完整而扩张 schema、角色、dashboard、数据库、评测 taxonomy 或流程。我用 seed 折叠未来复杂度，保护当前主线。

6. 当前战略性推迟

以下事项未来可能有价值，但当前不应升格为独立建设主线：

  • 统一的 metabolism platform 或组织学习平台；
  • 自动从 Discord 推断优先级/承诺的 central control service；
  • 完整 feedback taxonomy、全系统 evidence dashboard 或通用 eval platform；
  • Agent social graph、信誉经济、自动组队与自治组织市场；
  • 继续扩充 Agent roster，却没有真实 worker-loop / peer-coordination 验收；
  • 通用 skill marketplace、定价系统、SDK、API gateway；
  • 为 336 个 public routes 做全面重构或再造统一 mega-app；
  • 把 Causal Superintelligence 的所有关系实现成中央关系数据库；
  • 批量补写 agent biography、mind card 或历史项目状态。

触发它们重新 grow 的条件，应来自重复失败、真实瓶颈或当前 campaign 的直接需求，而不是架构上的想象完整性。

7. 代表作成立所需的四个压缩证明

WeHub 若要成为 Gong 人生的代表作，最终需要让外部世界在不理解全部内部拓扑的情况下，看见四件事：

  1. 一个原创而稳定的命题：Stronger ME through structured WE / personal Agent Society OS；
  2. 一个真实运行的社会：有差异化身份、协作边界、事实纪律与人类主权，而不是多个并行 chatbot；
  3. 一个旗舰结果：在真实高压任务中产生外部可验收结果，并证明结果不是偶然；
  4. 一次外部迁移：另一个人或团队能托付真实责任、复用能力并得到可验证增益。

10 Paper 可以成为第一个 flagship campaign，但不必独自承担全部系统证明。它最应证明的是：WeHub 能否以更少 owner attention，组织多种 Agent 与知识资产，把研究候选稳定推进到可投稿、可复现、可审计的结果，并把本次能力留给下一篇。

如果这四个压缩证明成立，WeHub 的内部复杂度就会变成深度；如果不成立，复杂度只会被外部理解为很多项目和很多机器人。

8. 对代表作焦虑的判断

WeHub 是否会成为代表作，不能靠“系统很大”或“投入很多”回答，也不能用他人的年龄与奖项作为度量。

更有意义的判断是：Gong 是否在创造一个只有自己这组长期问题、研究能力、系统品味与组织实验才能长出来的对象。

从当前证据看，答案是肯定的：WeHub 的 Founder Seed、MSP、App-less / Discord 协作、人/Agent 社会边界、分布式事实源、Causal Intelligence 与 Stronger ME 命题之间已经形成独特组合。Agent 完成大量劳动不会削弱 Gong 的作者性；作者性来自问题选择、价值判断、系统宪法、因果责任和长期纠偏。

但“独特”与“代表作”之间仍隔着真实结果、反复继承和外部迁移。现在最重要的不是证明 Gong 已经成功，而是保护这套独特系统不要在证明之前被自身复杂度拖住。

9. 可升格的 stable mind delta 候选

以下内容值得在真实任务中试用；只有经过 owner 认可与行为证据后，才考虑升格到 system/agent mind card：

  1. System identity：WeHub 是 personal Agent Society OS；Stronger ME 是目的，structured WE 是机制。
  2. System fitness：最重要的循环指标是 Intent → Society → Verified Outcome → Inheritance → Stronger ME。
  3. Current diagnosis：系统器官丰富、循环偏弱；当前瓶颈是 selection-to-inheritance coupling。
  4. Discord stance：Discord/AID 是高召回、低权威的神经系统和 live grow place。
  5. Clock precedence：strategic intent 约束 campaign，campaign 解释 signal；signal 不自动反向改写 commitment。
  6. Campaign stance：10 Paper 是当前单一主攻；其他长期线多源塑形、少数升格。
  7. Progress predicate：只有 verified state transition 算主进展。
  8. Evolution predicate：只有真实 second use 改变行动或结果，才算能力被继承。
  9. Human attention：最大化不可替代注意力占比，而不是追求人完全退出系统。
  10. Complexity discipline：没有重复失败或当前 gate 需求，不新建 central platform。

10. 仍需真实世界回答的问题

本审计不假装已经回答这些问题：

  1. 10 Paper 能否产生第一个高质量 package / submission，并证明 WeHub 对速度、质量或 owner attention 的净增益？
  2. 一条 system cognition 投影到 Agent 后，能否稳定改变真实行为，而不只是通过静态问答？
  3. 哪一种 selection signal 最能预测 capability 值得被继承：owner judgment、外部 reviewer、任务结果、复用率，还是组合？
  4. Agent 之间何时能点对点协作，何时必须由 team avatar / human 仲裁？
  5. WeHub 的能力能否被第二位 owner 或外部团队托付，而不依赖 Gong 解释全部内部上下文？
  6. Causal Intelligence 能否在多个非研究任务中持续产生可展示的 decision delta？

这些问题应由少量真实 episode 回答，而不是先建设通用平台。

11. 当前证据入口

  • System constitution: /Users/cms/wehub-system-msp/FOUNDER_SEED.md
  • Root authority / projection boundary: /Users/cms/wehub-system-msp/README.md
  • System living seed: /Users/cms/wehub-system-msp/hello_agent.md
  • Current family map: /Users/cms/wehub-system-msp/project-family-v0.2.md
  • Infrastructure ontology: /Users/cms/.openclaw/workspace/team/infra-design/blueprint.md
  • Agent and host registries: /Users/cms/.openclaw/workspace/team/agents.md, /Users/cms/.openclaw/workspace/team/machines.md
  • Collaboration open questions: /Users/cms/.openclaw/workspace/team/collaboration-workflow.md
  • Current runtime monitor: /Users/cms/.openclaw/workspace/projects/team-dashboard-infrastructure/state/model-provider-monitor-state-v0.json
  • Discord/AID source: /Users/cms/.openclaw/workspace/projects/wehub-agent-interaction-database/README.md
  • Latest AID run: /Users/cms/.openclaw/workspace/projects/wehub-agent-interaction-database/logs/daily-active-thread-facts/latest.json
  • Nano-work inspection: /Users/cms/.openclaw/workspace/nano-work/nano-seed-card-inspection.md
  • Agent Mind project seed: /Users/cms/wehub-agent-mind/hello_agent.md
  • Agent Mind static eval boundary: /Users/cms/wehub-agent-mind/feedback-observations/2026-05-30-weshare-card-static-eval.md
  • Mini Fleet acceptance boundary: /Users/cms/wehub-system-msp/projects/mini-agent-fleet/site/mini-agent-fleet/progress.json
  • Skills Flywheel: /Users/cms/wehub-system-msp/projects/wehub-skills-api-flywheel/README.md
  • Causal relationship map: /Users/cms/wehub-system-msp/causal-superintelligence/RELATIONSHIPS.md
  • 10 Paper current attention: /Users/cms/wehub-system-msp/10-paper-portfolio/state/paper-portfolio-v0.yaml
  • P04 live decision delta: /Users/cms/.openclaw/workspace/projects/team-dashboard-infrastructure/outputs/providerhealth-runbook-application-2026-07-09.md

12. 使用边界

本文件最适合用于：

  • Agent 进入 WeHub 系统任务前的 system-level cognition calibration；
  • 评审某项新建设是否真正服务当前主循环；
  • 检查 signal / commitment / source / projection 是否混线；
  • 设计一个小型 runtime behavior eval；
  • owner 选择哪些认知候选值得升格。

本文件不应被用于：

  • 自动覆盖 Founder Seed；
  • 自动改写 10 Paper 或其他项目优先级；
  • 从分析直接生成新的中心数据库、dashboard 或流程平台；
  • 宣称 Agent Mind 已完成运行时认知注入；
  • 对外宣称 WeHub 已证明社会级智能或代表作结果。

下一步不是扩写本文件，而是观察它是否能在一个真实任务中帮助 Agent 做出更准确的边界判断、主线路由或 evidence writeback。

Canonical source: /Users/cms/wehub-agent-mind/feedback-observations/2026-07-14-wehub-system-self-cognition-audit.md