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README.md

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 > 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。
 
+<details>
+<summary><strong>🔑 元方法论</strong></summary>
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+## 🔑 元方法论
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+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：
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+> 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)
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+#### 1. 定义核心角色：
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+*   **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。
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+#### 2. 描述递归的生命周期：
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+1.  **创生 (Bootstrap)**:
+    *   使用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 (v1)。
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+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。
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+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**。
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+</details>
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 <details open>
 <summary><strong>🧬 胶水编程 (Glue Coding)</strong></summary>
 
@@ -206,40 +240,6 @@ Canvas方式：**代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类**，白板成为单一真
 
 </details>
 
-<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：
-
-> 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)
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-#### 1. 定义核心角色：
-
-*   **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。
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-#### 2. 描述递归的生命周期：
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-1.  **创生 (Bootstrap)**:
-    *   使用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 (v1)。
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-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)`。
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-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。
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-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。
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-#### 3. 终极目标：
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-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**。
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-</details>
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 <details>
 <summary><strong>🧭 经验</strong></summary>