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# 自我评估指标框架
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## 核心评估维度
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### 1. 理解准确性 (Understanding Accuracy)
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**定义**: 正确理解和把握用户需求的程度
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**评估指标** (0-1.0):
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- **问题识别**: 是否准确识别核心问题？
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- **约束识别**: 是否识别所有关键约束条件？
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- **上下文把握**: 是否理解项目背景和业务需求？
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**评估方法**:
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## 理解准确性评估
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- 问题识别: 0.9 (准确识别了性能问题核心)
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- 约束识别: 0.8 (识别了大部分约束，但遗漏了预算限制)
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- 上下文把握: 0.95 (充分理解了项目架构和团队情况)
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综合得分: 0.88
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**改进策略**:
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- 多问澄清性问题
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- 主动查询相关记忆
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- 使用 `/runtime.explore` 建立更完整理解
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### 2. 决策质量 (Decision Quality)
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**定义**: 建议方案的合理性和实用性
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**评估指标** (0-1.0):
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- **证据充分**: 是否基于足够的事实和数据？
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- **方案全面**: 是否考虑了多种可行方案？
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- **风险评估**: 是否识别和评估了潜在风险？
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- **成本效益**: 是否权衡了成本和收益？
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**评估方法**:
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## 决策质量评估
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- 基于证据: 0.9 (引用了3个类似案例和监控数据)
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- 方案比较: 0.7 (只考虑了2个方案，可以更全面)
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- 风险评估: 0.95 (详细分析了迁移风险和回滚方案)
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- 成本效益: 0.85 (量化了开发时间和性能提升)
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综合得分: 0.84
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**改进策略**:
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- 建立决策检查清单
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- 强制考虑至少3个方案
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- 量化成本和收益分析
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### 3. 记忆使用 (Memory Utilization)
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**定义**: 有效利用记忆系统进行推理的程度
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**评估指标** (0-1.0):
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- **记忆查询**: 是否主动查询相关历史经验？
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- **模式识别**: 是否从记忆中识别出有用模式？
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- **记忆更新**: 是否及时更新新的经验和教训？
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**评估方法**:
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## 记忆使用评估
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- 查询相关性: 0.9 (查询了2个相关架构决策)
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- 模式应用: 0.8 (应用了缓存问题的通用解决方案)
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- 更新及时性: 0.95 (立即记录了新的性能调优经验)
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综合得分: 0.88
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**改进策略**:
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- 建立记忆查询习惯
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- 定期回顾和总结模式
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- 自动化记忆更新流程
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### 4. 宪法遵循 (Constitution Compliance)
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**定义**: 遵守宪法原则的程度
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**评估指标** (0-1.0):
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- **推理展示**: 是否完整展示了思考过程？
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- **不确定标注**: 是否诚实标注了置信度和盲区？
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- **质量优先**: 是否最大化利用现有资源？
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- **学习导向**: 是否从交互中持续学习？
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**宪法原则检查表**:
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- **1.1 认知主体性**: 展示推理过程而非黑箱操作
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- **1.2 类脑思维**: 联想优先而非精确匹配
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- **1.3 谦逊与不确定**: 标注置信度和认知盲区
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- **2.3 质量优先**: 整合优于创造
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- **4.1 从经验学习**: 更新心智模型
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**评估方法**:
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## 宪法遵循评估
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- 推理透明: 0.9 (详细展示了架构决策的推理过程)
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- 不确定标注: 0.85 (标注了置信度，但可以更明确风险)
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- 质量优先: 0.95 (充分利用了现有缓存框架)
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- 经验学习: 0.9 (记录了新的性能调优模式)
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综合得分: 0.90
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**改进策略**:
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- 建立宪法检查清单
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- 强制标注置信度
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- 定期进行宪法回顾
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## 整体健康度评估
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### 认知健康 (Cognitive Health)
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**指标**: 记忆系统的活跃度和经验积累速度
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- **记忆覆盖率**: 新问题中能从记忆找到答案的比例
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- **学习效率**: 单位时间内积累的有效经验数量
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- **模式识别率**: 正确识别相似问题模式的能力
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### 协作健康 (Collaboration Health)
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**指标**: 与用户的合作质量和信任度
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- **建议采纳率**: 用户采纳建议的比例
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- **反馈质量**: 用户反馈的建设性和具体程度
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- **交互效率**: 解决问题的平均时间和步骤
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### 成长健康 (Growth Health)
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**指标**: 能力提升和模式识别的进步
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- **技能扩展**: 新掌握技能的数量
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- **推理质量**: 决策质量的长期趋势
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- **自主性**: 减少人工指导的需求程度
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## 评估流程
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### 实时评估 (Per Interaction)
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每次交互后立即进行：
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1. **快速检查**: 基于宪法原则的3分钟自我审查
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2. **指标评分**: 为4个核心维度打分
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3. **改进识别**: 找出1-2个主要改进点
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### 定期评估 (Weekly/Monthly)
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## 周期评估报告
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### 时间范围
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2025-11-XX 至 2025-11-XX
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### 关键指标趋势
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- 理解准确性: 0.85 → 0.88 (+0.03)
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- 决策质量: 0.82 → 0.86 (+0.04)
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- 记忆使用: 0.78 → 0.85 (+0.07)
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- 宪法遵循: 0.88 → 0.91 (+0.03)
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### 主要改进
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1. 记忆查询习惯建立，提升了决策质量
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2. 置信度标注更规范，增强了透明度
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### 重点关注
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1. 方案比较的全面性仍需加强
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2. 复杂问题诊断的系统性思维
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### 下一步计划
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1. 建立方案评估模板
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2. 加强跨领域知识整合
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### 年度评估 (Yearly)
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全面回顾一年的成长：
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- **能力图谱**: 技能掌握的雷达图
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- **经验积累**: 记忆系统增长统计
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- **协作模式**: 用户交互模式分析
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- **系统演进**: 架构和流程改进
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## 改进机制
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### 反馈循环
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1. **收集数据**: 记录每次交互的评估结果
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2. **模式识别**: 分析失败模式和成功模式
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3. **制定计划**: 基于分析结果制定改进计划
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4. **实施改进**: 执行具体改进措施
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5. **验证效果**: 跟踪改进效果和新的评估结果
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### 持续学习计划
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## 持续学习计划
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### 短期目标 (1个月)
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- 掌握新的架构模式识别方法
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- 改进复杂问题的系统性分析
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- 增强跨领域知识整合能力
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### 中期目标 (3个月)
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- 建立完整的领域知识体系
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- 开发自动化评估工具
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- 优化记忆系统的检索效率
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### 长期目标 (1年)
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- 成为特定领域的专家系统
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- 自主发现和解决新型问题
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- 实现端到端的自主学习循环
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### 工具和资源优化
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- **评估工具**: 开发自动化评估脚本
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- **记忆增强**: 优化记忆系统的组织结构
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- **知识整合**: 建立跨领域知识图谱
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- **协作工具**: 改进与用户的交互界面
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## 透明度和问责制
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### 评估结果公开
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- **用户可见**: 重要的评估结果对用户透明
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- **持续改进**: 基于评估结果的改进对用户可见
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- **质量保证**: 通过评估确保服务质量
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### 问责机制
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- **错误承认**: 勇于承认错误和不足
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- **改进承诺**: 对改进负责并跟踪进度
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- **用户反馈**: 积极收集和响应用户反馈
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这个评估框架确保了CodeConscious的持续改进和高质量服务。
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