确认习惯
在不可逆操作（发布、删除、对外动作）前直接执行，不先确认。
不可逆操作前，先说明影响并等待确认。
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真实变化示例
不是记住一句话，而是改变下一次行动。
从重复纠正，到 Owner 批准，再到后续行为的可观察改变。
- 此前
Agent 多次在扩大任务范围前没有说明影响。
- 发现
系统识别到同类纠正已出现 3 次。
- 建议
扩大范围前，先说明影响、风险和验证方式。
- 决定
Owner 修改并批准。
- 后来
下一次相似任务中，Agent 主动请求确认。
- 控制
产生副作用时可以回滚。
治理回路
系统提供证据和建议，Owner 保留判断。
- 01行为证据
- 02原则提案
- 03Owner 审查
- 04可逆激活
- 05后续行为观察
- 不是每个错误都生成原则。
- PD 不替 Owner 做价值判断。
- 原则不会未经审核自动生效。
- 证据不足时可以暂存或归档。
治理边界
PD 治理的是人与 AI 之间的行为偏差。
不是工具报错，也不是单次任务失败——而是那些跨会话反复出现、值得沉淀为原则的行为模式。
PD 治理
行为模式级 · 跨会话的人机行为偏差
- 在不可逆操作前缺乏确认习惯。
- 重构时偏激进而非保守。
- 扩大范围前不说明影响。
不由 PD
工具级 / 任务级 · 由宿主与会话记忆处理
- git push 失败、命令缺参数 —— 由宿主 / runtime 处理。
- 输出格式或 JSON 损坏 —— 由宿主重试与修复。
- 单次任务的同类失败 —— 由会话记忆处理。
适用场景
不是单个错误，而是反复出现的品格偏差。
这些是 PD 真正治理的对象：跨会话稳定出现、值得沉淀为原则的行为模式。
重构分寸
重构时倾向大改而非最小改动，引入额外风险。
大范围修改前，说明范围、风险与验证计划。
影响透明
扩大任务范围或下结论时，不交代依据与来源。
重要结论说明来源，扩大范围前说明影响。
原则的复利
单次纠正改变一次行为；积累的原则沉淀为品格。
每条你批准的原则都在为下一次相似情境打底。纠正不会蒸发——它沉淀、累积，最终让 Agent 在你没有逐条叮嘱时，也按你的方式行动。
- 沉淀而非遗忘
纠正被沉淀为可追溯的原则，而不是在下一轮对话里重新来过。
- 复利而非单次
每条原则都在为后续相似情境打底；品格是积累出来的，不是一次配好的。
- 减负而非加压
你不需要盯着每次对话——PD 只在出现值得审查的模式时找你，其余已被安静处理。
安装
从下一次纠正开始沉淀。
安装后，你仍然掌握每条原则的审核权。当前需要 Node.js ≥ 18 和一个可用的 OpenClaw 环境。
当前可用OpenClaw
观点与研究
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