docs: readme - polish experimental methods layout

README.md

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 <details>
 <summary><strong>🧪 实验性方法</strong></summary>
 
-> 下面是一些“可能随时推翻重写”的实验性方法与范式；先看一眼，觉得对你有用再深入。
+> 下面是一些“可能随时推翻重写”的实验性方法与范式：先看一眼，觉得对你有用再深入。
+
+**建议阅读顺序（从抽象到落地）**
+1. 🔑 元方法论：用“生成器/优化器”的递归闭环让系统自我进化
+2. 🧬 胶水编程：复用成熟轮子，把注意力放在“连接方式”
+3. 🎨 Canvas白板驱动开发：让白板成为单一真相源，降低协作与上下文成本
+4. 🐝 AI蜂群协作：让多个 AI 在 tmux 下互相感知、协作、分工
+5. 🔮 哲学方法论工具箱：把抽象方法论落到可验证、可迭代的工程动作
 
 <details>
 <summary><strong>🔑 元方法论</strong></summary>
 
-## 🔑 元方法论
-
-该思想的核心是构建一个能够**自我优化**的 AI 系统。其递归本质可分解为以下步骤：
-
+> 一句话：用“生成器/优化器”的递归闭环，构建一个能持续自我优化的 AI 系统。
+>
 > 延伸阅读：[A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems](./documents/00-基础指南/A%20Formalization%20of%20Recursive%20Self-Optimizing%20Generative%20Systems.md)
 
-#### 1. 定义核心角色：
+### 核心角色
+- **α-提示词（生成器）**：一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。
+- **Ω-提示词（优化器）**：另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。
 
-*   **α-提示词 (生成器)**: 一个“母体”提示词，其唯一职责是**生成**其他提示词或技能。
-*   **Ω-提示词 (优化器)**: 另一个“母体”提示词，其唯一职责是**优化**其他提示词或技能。
+### 递归生命周期（最小闭环）
+1. **创生（Bootstrap）**：使用 AI 生成 `α-提示词` 与 `Ω-提示词` 的初始版本（v1）。
+2. **自省与进化（Self-Correction & Evolution）**：用 `Ω-提示词（v1）` 优化 `α-提示词（v1）`，得到更强的 `α-提示词（v2）`。
+3. **创造（Generation）**：使用进化后的 `α-提示词（v2）` 生成目标提示词与技能。
+4. **循环与飞跃（Recursive Loop）**：将新产物（甚至包括新版本的 `Ω-提示词`）回灌系统，再次用于优化 `α-提示词`，启动持续进化。
 
-#### 2. 描述递归的生命周期：
-
-1.  **创生 (Bootstrap)**:
-    *   使用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 (v1)。
-
-2.  **自省与进化 (Self-Correction & Evolution)**:
-    *   使用 `Ω-提示词 (v1)` **优化** `α-提示词 (v1)`，从而得到一个更强大的 `α-提示词 (v2)`。
-
-3.  **创造 (Generation)**:
-    *   使用**进化后的** `α-提示词 (v2)` 生成所有需要的目标提示词和技能。
-
-4.  **循环与飞跃 (Recursive Loop)**:
-    *   将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 `Ω-提示词`）反馈给系统，再次用于优化 `α-提示词`，从而启动持续进化。
-
-#### 3. 终极目标：
-
-通过此持续的**递归优化循环**，系统在每次迭代中实现**自我超越**，无限逼近预设的**预期状态**。
+### 终极目标
+- 通过持续的递归优化循环，让系统在每次迭代中实现自我超越，逼近预设的预期状态。
 
 </details>
 
 <details>
 <summary><strong>🧬 胶水编程 (Glue Coding)</strong></summary>
 
-> **软件工程的圣杯与银弹**
+> 一句话：能抄不写，能连不造，能复用不原创。
 
-胶水编程是 Vibe Coding 的终极进化形态，可能完美解决三大致命缺陷：
+胶水编程是 Vibe Coding 的终极进化形态，目标是把注意力从“造轮子”迁移到“连接方式”，从而缓解三大致命缺陷：
 
 | 问题 | 解法 |
 |:---|:---|
@@ -169,8 +164,6 @@
 | 🧩 复杂性爆炸 | ✅ 每个模块都是久经考验的轮子 |
 | 🎓 门槛过高 | ✅ 你只需要描述"连接方式" |
 
-**核心理念**：能抄不写，能连不造，能复用不原创。
-
 👉 [深入了解胶水编程](./documents/00-基础指南/胶水编程.md)
 
 </details>
@@ -178,7 +171,7 @@
 <details>
 <summary><strong>🎨 Canvas白板驱动开发</strong></summary>
 
-> **图形化AI协作的新范式**
+> 一句话：让白板成为单一真相源，用“图形”降低协作与上下文成本。
 
 传统开发：代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控
 
@@ -199,7 +192,7 @@ Canvas方式：**代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类**，白板成为单一真
 <details>
 <summary><strong>🐝 AI蜂群协作</strong></summary>
 
-> **基于 tmux 的多 AI Agent 协作系统**
+> 一句话：把多个 AI 变成“可互相感知与协作的集群”，人从瓶颈变为调度者。
 
 传统模式：人 ←→ AI₁, 人 ←→ AI₂, 人 ←→ AI₃ (人是瓶颈)
 
@@ -220,7 +213,7 @@ Canvas方式：**代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类**，白板成为单一真
 <details>
 <summary><strong>🔮 哲学方法论工具箱</strong></summary>
 
-> **把 Vibe 系统化为可验证、可迭代、可收敛的工程产出**
+> 一句话：把抽象方法论落到可验证、可迭代、可收敛的工程产出。
 
 23 种哲学方法论 + Python 工具 + 可复制提示词，覆盖：