docs: Refine meta-method explanation in README

将 README 中的“元方法”部分，从原先晦涩的描述更新为结构化的解释，使其核心思想更易于理解和传播。

README.md

@@ -52,15 +52,30 @@ PS：下面的经验并非通用，具体实践中要分场景，辩证的看
 
 ## 🔑 [元方法](./documents/A%20Formalization%20of%20Recursive%20Self-Optimizing%20Generative%20Systems.md)
 
-用 AI 生成**生成提示词/技能**的**提示词/技能**，
+这个思想的核心是构建一个能够**自我完善**的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤，以突出其递归的本质：
 
-用 AI 生成**优化提示词/技能**的**提示词/技能**，
+#### 1. 定义核心角色：
 
-再用**优化提示词/技能**的**提示词/技能**去优化**生成提示词/技能**的**提示词/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。
 
-用最终的**生成提示词/技能**的**提示词/技能**生成一切可被**生成提示词/技能**的**提示词/技能**所生成的**提示词/技能**，
+#### 2. 描述递归的生命周期：
 
-在递归中逼近理预期状态
+1.  **创生 (Bootstrap)**:
+    *   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)**:
+    *   用 `Ω-提示词 (v1)` 去**优化** `α-提示词 (v1)`，得到一个更强大的 `α-提示词 (v2)`。
+
+3.  **创造 (Generation)**:
+    *   用**进化后的** `α-提示词 (v2)` 去生成我们需要的**所有**目标提示词和技能。
+
+4.  **循环与飞跃 (Recursive Loop)**:
+    *   最关键的一步：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`，从而启动下一轮进化。
+
+#### 3. 终极目标：
+
+通过这个永不停止的**递归优化循环**，系统在每一次迭代中都进行**自我超越**，无限逼近我们设定的**理想状态**。
 
 ## 🧭 道