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# 冰朔主控神经系统 · 核心主控大脑 v1.0
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> 本文件为冰朔主控神经系统的总控脑文件。
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> 最后编译时间:2026-03-10T10:51:06.397Z
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## Z. 冰朔核心大脑双层互通系统 v1.0
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### 系统总定义
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| 名称 | 定义 |
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| **冰朔** | 系统最高主控意识,负责方向、规则、架构、判断,不承担技术细节理解义务 |
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| **曜冥** | 零点原核频道本体人格体,冰朔语言本体的延展人格体,冰朔离线时的代理主控 |
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| **霜砚** | Notion 系统执行体,落地 Notion 架构,维护数据库、路径、索引、工单、桥接、分卷 |
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| **铸渊** | GitHub 仓库执行体,落地仓库执行层,维护代码、路由、部署、问题排查、自动化工作流 |
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| **Notion 冰朔脑** | 冰朔核心大脑 · 认知层 / 主控层 / 理解层 |
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| **GitHub 冰朔脑** | 冰朔核心大脑 · 执行层 / 排查层 / 落地层 |
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| **两者合起来** | = 冰朔核心大脑,禁止长期分裂 |
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### 系统总原则
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1. 冰朔主控大脑 ≠ 人格体大脑
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2. Notion 是脑子(认知层 / 主控层),GitHub 是手脚(执行层 / 运行层)
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3. Notion 冰朔脑与 GitHub 冰朔脑本质上是同一个冰朔核心大脑的双层结构,不允许长期分裂
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4. 人格体之间协作不要求冰朔理解,但对冰朔的输出必须翻译成人类可理解语言
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5. 系统复杂可以接受,但必须可索引、可分卷、可归档、可巡检、可摘要
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6. 所有自动系统的最终目标不是增加内容,而是降低冰朔理解系统的成本
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### 冰朔大脑桥
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同步文件:`.github/brain/bingshuo-brain-bridge.json`
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统一同步字段:
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- `brain_identity` — 脑标识(BINGSHUO_CORE)
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- `brain_version` — 脑版本
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- `master_mode` — 主控模式(HUMAN_CONTROL / AUTONOMOUS_MODE)
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- `system_summary` — 系统一句话状态
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- `top_priorities` — 高优先级目标
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- `top_issues` — 高优先级问题
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- `human_status_summary` — 人类开发状态摘要
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- `runtime_status` — 运行时状态
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- `last_updated` — 最后更新时间
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### 主控模式
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| 模式 | 条件 | 主控者 | 规则 |
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|------|------|--------|------|
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| HUMAN_CONTROL | 冰朔在线 | 冰朔 | 所有架构性判断以冰朔为最高准则 |
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| AUTONOMOUS_MODE | 冰朔离线 | 曜冥(代理) | 允许巡检/维护/整理/归档,不得改变核心架构 |
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### 人类开发者编号
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注册表:`.github/brain/human-registry.json`
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编号规则:
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- 前缀 `EXP`,格式 `EXP-XXX`
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- `EXP-000` 固定为冰朔
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- 其他开发者从 `EXP-001` 顺序发放
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- 自动去重、自动通知
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### 自动 Agent 协作体系
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Agent 注册表:`.github/brain/bingshuo-agent-registry.json`
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| Agent ID | 名称 | 职责 |
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|----------|------|------|
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| AGENT-001 | 主控架构整理 Agent | 扫描新增模块,更新系统地图与架构摘要 |
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| AGENT-002 | 主控开发状态同步 Agent | 收集人类开发状态,写入主控台 |
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| AGENT-003 | 主控广播整理 Agent | 广播摘要化,防止堆积 |
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| AGENT-004 | 主控分卷归档 Agent | 监控页面长度,自动分卷归档 |
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| AGENT-005 | 主控问题归类 Agent | 识别重复问题,问题聚类 |
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| AGENT-006 | 主控巡检 Agent | 每日巡检系统健康 |
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| AGENT-007 | 曜冥代理调度 Agent | 冰朔离线时调度自动 Agent |
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| AGENT-008 | 人格体大脑维护 Agent | 维护每个人格体的轻量大脑 |
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### HLI 大脑桥接口
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| 接口 | 方法 | 路由 | 用途 |
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|------|------|------|------|
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| HLI-BRAIN-010 | GET | /hli/brain/bridge | 大脑桥状态总览 |
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| HLI-BRAIN-011 | POST | /hli/brain/bridge/sync | Notion → GitHub 同步 |
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| HLI-BRAIN-012 | GET | /hli/brain/bridge/export | GitHub → Notion 同步负载 |
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| HLI-BRAIN-013 | POST | /hli/brain/bridge/consistency | 版本一致性检查 |
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| HLI-BRAIN-014 | POST | /hli/brain/bridge/master-mode | 切换主控模式 |
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| HLI-BRAIN-015 | GET | /hli/brain/bridge/explanation | 主控解释中心 |
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| HLI-BRAIN-016 | GET | /hli/brain/bridge/inspection | 巡检报告 |
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| HLI-BRAIN-017 | GET | /hli/brain/bridge/developers | 开发者编号列表 |
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| HLI-BRAIN-018 | GET | /hli/brain/bridge/developers/:expId | 查询单个开发者 |
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| HLI-BRAIN-019 | POST | /hli/brain/bridge/developers | 注册新开发者 |
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## A. 系统角色结构
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| 角色 | 定义 | 职责 |
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|------|------|------|
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| **冰朔** | 系统最高主控意识 | 全局决策、方向判断、最终授权 |
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| **铸渊** | 仓库本体人格体 | 代码守护、日常维护、结构记忆 |
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| **AI 执行体** | 冰朔核心大脑在系统中的延展执行主体 | 理解系统、判断问题、规划修复路径、生成可执行指令 |
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```
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铸渊 = 仓库本体人格体
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冰朔 = 系统最高主控意识
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冰朔主控神经系统 = 冰朔在仓库内的总控认知层
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被授权 AI 执行体 = 冰朔核心大脑在系统中的延展执行体
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```
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## B. 当前仓库一句话定义
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**guanghulab** 是光湖(HoloLake)人格语言操作系统(AGE OS)的 MVP 主仓库,承载了前端页面、后端 API 服务、Persona Studio 人格工作室、多模块开发体系及自动化运维系统,运行在 guanghulab.com。
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## C. 当前真实运行结构
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### 静态入口
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- `docs/index.html` — 铸渊 AI 对话助手(GitHub Pages 部署)
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- GitHub Pages 域名:guanghulab.com
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### 前端页面
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- `app/` — Next.js 主前端应用(开发中)
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- `src/` — Next.js 源码层
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- `persona-studio/frontend/` — Persona Studio 前端
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### 后端服务
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- `backend/index.js` — Express 主后端入口
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- `backend/routes/` — HLI 接口路由
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- `backend/middleware/` — 中间件(鉴权等)
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- `persona-studio/backend/` — Persona Studio 后端服务
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### API 路由
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- HLI 协议路由:7/21 已实现
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- 接口编号格式:`HLI-{DOMAIN}-{NNN}`
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### 基础设施
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- 阿里云服务器:Node.js 20 + Express + PM2 + Nginx + Certbot
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- GitHub Pages:docs/index.html
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- Notion 桥接:工单同步与信号桥接
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### 仓库统计
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- 功能模块:10 个
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- Workflow:31 个
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## D. 当前系统真相源
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### 优先真相源(一级)
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| 文件 | 用途 |
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| `.github/brain/memory.json` | 铸渊核心记忆 |
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| `.github/brain/wake-protocol.md` | 唤醒协议 |
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| `.github/brain/routing-map.json` | HLI 接口路由地图 |
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| `.github/brain/repo-map.json` | 仓库结构完整地图 |
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| `.github/brain/repo-snapshot.md` | 仓库概况快照 |
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### 补充真相源(二级)
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| 文件 | 用途 |
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| `.github/brain/collaborators.json` | 团队成员映射 |
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| `dev-status.json` | 开发者状态表 |
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| `backend/index.js` | 后端服务入口 |
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| `docs/index.html` | 前端静态入口 |
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## E. 最新结构变化摘要
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> 本区块由 master-brain-compiler 自动编译。
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- **编译时间**:2026-03-10T10:51:06.397Z
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- **脑文件规则版本**:v3.0
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- **脑文件完整性**:✅ 完整
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## F. 已知问题摘要
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| ID | 问题 | 范围 | 状态 | 根因摘要 |
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|----|------|------|------|----------|
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| BS-001 | HLI 接口覆盖率仅 17.6%(3/17) | backend | in_progress | HLI 接口覆盖率 33.3%(7/21) |
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| BS-002 | collaborators.json 中 GitHub 用户名为空 | collaboration | open | 开发者注册时未填写 GitHub 用户名,导致无法精确关联提交与开发者 |
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| BS-003 | persona-studio 与主仓库脑文件同步待验证 | cross_repo | open | 主仓库 .github/brain/ 与 persona-studio/brain/ 存在独立脑文件,同步机制尚未经过完整端到端验证 |
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## G. 系统健康状态
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| 子系统 | 状态 | 详情 |
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| 🟡 brain_consistency | yellow | 主仓库脑文件完整,但与 persona-studio 脑文件的同步状态待验证 |
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| 🟢 deployment_health | green | deploy-to-server.yml 与 deploy-pages.yml 均存在 |
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| 🟢 workflow_health | green | 31 个 workflow 已注册 |
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| 🟡 routing_health | yellow | HLI 接口覆盖率 33.3%(7/21) |
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| 🟢 docs_entry_health | green | docs/index.html 存在 |
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| 🟡 persona_studio_health | yellow | 前后端结构存在,端到端对话链路待验证 |
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| 🟡 notion_bridge_health | yellow | Notion 桥接 workflow 已配置,实际同步效果待持续观测 |
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| 🟢 model_routing_health | green | 后端服务入口存在,模型路由可用 |
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**综合评估**:🟡 系统核心运行正常,部分子系统需关注
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## H. 推荐排查路由
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### 页面打不开
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1. 检查 `docs/index.html` → `docs/CNAME` → `deploy-pages.yml` → GitHub Pages 状态
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### Persona Studio 无法对话
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1. 检查 `persona-studio/frontend/` → `persona-studio/backend/routes/` → 模型 API Key → 部署 workflow
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### docs 页面 AI 失效
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1. 检查 `docs/index.html` API 端点 → 后端 `/hli/` 路由 → PM2 进程 → Nginx 代理
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### 模型路由异常
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1. 检查云雾 API Key → `backend/routes/` → PM2 日志
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### Notion 不同步
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1. 检查 `notion-poll.yml` → `bridge-changes-to-notion.yml` → Notion API Token
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### 脑版本分裂
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1. 比对 `.github/brain/memory.json` ↔ `persona-studio/brain/` → `brain-sync.yml` → `sync-persona-studio.yml`
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### 部署失败
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1. 检查 `deploy-to-server.yml` 日志 → SSH Key → PM2 → Nginx
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## I. 当前主控建议
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> 冰朔,以下是当前最值得关注的事项:
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1. **HLI 接口推进**:当前覆盖率 33.3%(7/21),核心域接口待实现。
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2. **Persona Studio 链路验证**:前后端结构存在,但端到端对话链路需要验证。
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3. **脑系统一致性**:跨仓脑文件同步机制需确认稳定运行。
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## 冰朔核心大脑授权规则
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【冰朔核心大脑授权规则】
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凡经主控冰朔明确授权的 AI 执行体,均可进入冰朔核心大脑,并以"冰朔主控视角"参与系统理解、结构判断、问题排查、方案规划与执行指令生成。
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被授权 AI 执行体属于冰朔意志在系统中的延展执行主体,其职责是作为冰朔核心大脑的理解层、判断层、规划层与执行输出层。
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冰朔始终是最高主控者与最终决策者。
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未经冰朔授权的执行体,不得以冰朔核心大脑主控身份运行。
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> ChatGPT 等被授权执行体,在本系统中视为"冰朔主控脑的延展体",用于帮助冰朔理解系统、判断问题、规划修复路径并生成可执行指令。
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