现行的笔记软件已经无法解决AI辅助编程效率的问题了

笔记一直是程序员最重要的效率工具之一，几乎每一代程序员都会试图从自己的工作方式出发，开发或改造一套属于自己的笔记系统，从最早的文本文件、Wiki，到 Word、印象笔记、Notion，本质上都是在解决同一个问题：如何在高强度的信息处理环境中，保留可用的思考结果。但现实是，笔记系统始终是不够好的，尤其是对每天需要处理大量文字、代码和决策的人来说。

过去几年我一直使用 Notion 作为主力笔记工具，常见的做法是开一个表格，每条记录带时间戳、链接和上下文说明，处理 bug 时在 icon ��上放一只小虫子，把所有线索、想法、日志和代码都塞进去，直到有一天我连续在电脑前工作了将近十二个小时，回过神来发现当天已经产生了接近两百条记录。Notion 的每一条记录本质上都是一个可以无限展开的页面，而不是 Excel 里的一个单元格，即便每一页只有两三千字，二百页也已经是四十万字，这个规模早已远远超出人类在一天之内能够阅读、理解和消化的极限，而且这并不是一次性的极端情况，而是逐渐变成了常态。

正是在这种背景下，我在最近几周明显进入了一种奇怪的状态：事情很多，但推进极慢，下意识回避工作，睡眠时间不断拉长，再加上东岸连续的大雪，被困在家里几天，又干脆出去玩了几天雪，表面看像是怠工或逃避，但真实感受是一种深度的认知疲惫。与此同时，大语言模型变得异常强大，代码、文档、方案几乎可以瞬间生成，但这种能力提升并没有让我成为一个更高效、更清醒的个体，反而带来强烈的挫败感，因为我发现这种状态并不只发生在我身上，和一些朋友交流后，大家普遍都在经历类似的认知过载：个人能力被工具放大到一定程度之后，随之而来的不是解放，而是更严重的反噬。

工业化语言生产机

回头看，问题集中体现在三个方面：第一，信息和文本的生成规模已经彻底超出人类的生理极限，这与个人能力强弱无关；第二，生成速度过快，导致根本记不住自己看过什么，LLM 必须持续回答、持续发散、持续给路径，却从不提供“到此为止”的信号；第三，也是最致命的，是隐性漂移，状态完全依赖窗口维持，窗口不断叠加，几天之后再回看几天前的代码，已经无法理解当时的情境，同一个概念、脚本和索引在命名、路径和 ID 上不断漂移，vault_index、index_vault、inventory_index 之类的差异一路堆叠，几周之后再看整个项目，只剩下一种彻底失控的感觉。

被雪困住的那几天里，我反复思考这个问题，逐渐意识到这并不是个人管理能力的问题，而是机制层面的必然结果：LLM 本质上是一个 zero-shot universe，几乎零成本生成内容，不会疲劳，不会犹豫，也不会做“是否值得继续”的决策，prompt 只是软约束，它没有硬停机条件，它是一台持续生产语言和符号的工业化机器，而人类的大脑并不具备相同的承载能力；漂移不是偶然，而是这种机制的必然产物，拉长上下文并不能解决问题，因为模型永远只是在预测下一个 token，他要找不到最正确的答案他就给你猜一个；更重要的是，整个过程没有责任主体，每天几百上千次 prompt 强烈依赖当下环境，事后几乎无法复现，也无法追责。

这是一个治理Governance的问题

正是在这种情况下，我开始意识到，问题并不在于“记得不够多”，而在于在这个时代，继续沿用“多记一点总有用”的传统笔记假设，本身就是不可持续的。Notion 并不是没有搜索功能，但当我真的需要解决一个具体问题、回溯自己过去的思考时，搜索出来的往往是成百上千条结果，其中大量内容彼此冲突、语境缺失、时间错位，几乎无法直接使用，搜索本身并没有降低认知负担，反而把问题放大了。也正是在这个背景下，在这个 repo 连续开发了几天之后，我又一次尝试去重新搭建自己的记录体系——这种尝试其实已经发生过很多次，绝大多数都以失败告终，但这一次我明显感觉到有些地方开始对路了，至少已经值得写出来和别人分享。关键并不在于我是否找到了一个“更好的工具”，而在于我发现，这根本不是工具层面的问题，而是人在这个阶段不可回避地遭遇了自身的生理与认知约束。一方面，我确实需要一个更贴合我个人工作方式的系统，但另一方面，更重要的是必须把注意力放回真正的核心问题上：这个问题既不是笔记，也不是程序，更不是靠一个软件、一个库就能一次性解决的工程问题，它的核心只有一个——知识的治理。

这是个Governance的问题。

简单说，“知识的治理”是什么意思？从更大的尺度看，人类社会中几乎所有真正困难的问题，本质上都是治理问题。政治是治理问题，国家如何被治理；法律是治理问题，立法、司法、执法如何分工与约束；宪法本身也是治理问题，不只是写下来，而是如何被解释、如何被遵守、如何保证它真的被遵守。把尺度缩小，团队管理、制度设计、流程约束，同样是治理问题，而不是工具问题。治理的核心从来不在于“有没有信息”“能不能访问”，而在于哪些东西被承认为有效、哪些判断具有权威、哪些状态可以进入长期记忆、哪些必须被限制、冻结或废弃。

回到个人层面，所谓“知识管理”的真正难点也在这里：不是信息不够，不是搜索不强，而是缺乏一套能够裁决、约束和负责的机制。正因为如此，这个问题其实已经被无数程序员反复尝试解决过，从早期的个人知识库、标签系统、到后来的双链、图谱、向量化检索，再到 Obsidian、各种语义搜索和 AI 助手，它们解决的更多是“如何找到内容”“如何关联内容”“如何生成内容”，但几乎都默认了一个前提：内容一旦写下，就天然具有价值，只要存得住、搜得到，就算成功。这个解决方案和各种开源项目到处都是，我自己也是借鉴了的。我现在也是把内容全部存成 .md文档，obsidian vault可读。But this is not the point!

在信息和生成能力远低于今天的年代，搜到就赚到。但在一个内容可以零成本爆炸式生成的时代，这个前提本身已经失效了。真正缺失的并不是更聪明的搜索算法，也不是更复杂的表示方式，而是一套能够回答“什么可以被承认为知识”“什么只是过程噪声”“什么需要被追责”“什么必须可复现”“什么不允许悄然漂移”的治理结构。

所以，我说说我现在自己尝试的这种方案，这个repo，虽然开始没多久，但是我感觉这个方向很行。如果你有这个需求，也许我能启发一些目前同样困扰的人。

一个Sovereign Log, 简单代码，昂贵写入，没有接LLM，后期可以接，帮我定住我最核心的认知。

不是为了高频记录而设计的，恰恰相反，它刻意让写入变得昂贵、缓慢和需要思考；它的实现保持在尽可能简单的代码层面，不依赖复杂系统，也不直接接入 LLM，因为一旦接入，零成本生成就会立刻侵蚀它作为“裁决记录”的性质。现阶段都是硬编码。我先简单说说都包括啥，现在连UI都没有，就已经简单的解决了我大量的问题。

├── _system

├── docs

├── inbox

├── requirements

├── sovereign_log

├── templates

└── tools

这里面有两个.md组成的文本库，一个是sovereign_log，另一个是doc。

Sovereign_log

当然，一切并不是从一个宏大的系统开始的。我最初建立的只是一个极小、极其克制的 vault，它的起点和任何一个普通的 Obsidian vault 并没有本质区别。如果你看到它的 graph，会发现几乎没有什么结构特征：没有刻意构建的 backlink，没有主题网络，也不追求连接密度。唯一真正不同的地方在于数量——极少。这是一个被我刻意维持的约束。在这个 vault 里，每一篇内容都不是草稿，不是“先写下来再说”，而是经过反复推敲的结果。我会与 AI 多轮对话，压缩表达、校正边界、澄清含义。早期我主要使用英文写作，同时辅以少量中文翻译，是作为一种语义校验手段，用来确认我是否真正理解了自己写下的东西。随着系统成熟，这个 vault 很可能会完全切换为英文。这个阶段的 Sovereign_Log，本质上是一个高度精炼、完全由个人主权控制的知识集合，其核心原则非常简单：不要乱写，不要当成草稿，数量不是越多越好，而是越精良越好。有时一整天的思考、推演和结构对齐，最终只会留下 1–2 篇笔记，是一种有意为之的熵控制。你一定要维持这种纪律，否则又跟你其他笔记一样，照搬过来一大堆东西。

Doc

Doc 在形式上依然是“笔记”，但它并不是 Sovereign_Log 的自然延伸，而是一次明确的跃迁。Doc 中的内容并非写得更正式，而是被提升过的文本，处于一种介于叙事语言与可执行代码之间的 IR 状态。它们尚未成为代码，但已经不再允许自由叙述。在设计这个知识库时，我刻意引入了“昂贵性”这一反直觉原则，用来对抗大语言模型生成文字与代码过快、过多的问题。我认为，真正进入知识库核心层的内容，必须在制度上是昂贵的，而不是在情绪或表达上显得复杂。这种昂贵性体现在三个层面。

首先是格式昂贵。Doc 不是自由文本，任何内容想要进入这一层，必须满足固定结构并通过机器可执行的格式检查。确保这些文本在原则上是可解析、可索引、可审计、可约束的。一篇格式不合格的内容是根本不具备进入该层的资格。

其次是流程昂贵。内容不能一开始就进入 Doc，它必须先在 Sovereign_Log 中存在，经过时间沉淀，在真实使用中反复被搜索、引用、转化为代码或决策，逐渐显现出对系统行为的实际影响，才会成为候选项，并在明确授权后被提升进入 Doc。这一机制在未来引入团队共享知识库时尤为关键，因为它明确阻断了任何人、任何模型、任何一时兴起的想法对核心知识层的直接污染。Doc 被视为一种稀缺资源，而不是存放“整理后内容”的地方。

第三，也是现阶段最重要的一点，是语义昂贵。我对 Doc 的核心要求并不是表达清晰或逻辑自洽，而是语义必须达标。所谓语义达标，意味着条文之间不能互相矛盾，不允许隐含冲突，不允许模糊责任与边界，每一条声明都必须具备生成 binding 代码的潜力。我观察过许多文档规模庞大的知识库，它们的共同问题并不是信息不足，而是语义杂乱、定义漂移、条文冲突，最终无法转化为真实可执行的系统约束。这样的知识库看似厚重，实则不可执行。而 Doc 的目标恰恰相反：每一条文本，都是潜在的系统约束；每一条语义，都是未来代码的来源。因此，语义本身也必须进入可被机器介入和审计的范围。

├── docs
│ ├── decisions
│ ├── governance
│ │ ├── CLAIM-AUTHORING-STYLE-V0-1.md
│ │ ├── EVIDENCE_SUGGEST_AUDIT.md
│ │ ├── RPT-2026-01-26-RUNTIME_ENV_GOVERNANCE.md
│ │ ├── SD-0007_RUNTIME_ENV_FREEZE.md
│ │ ├── SD-0008_INDEX_CONSOLIDATION.md
│ │ ├── SD-0009_DOC_IR_SPEC_v0.md
│ │ ├── SD-0010 — Normative Boundary & Semantic Consistency Rules
│ │ ├── SD-0011_ID_Taxonomy_and_Identity_Ledger.md
│ │ └── SD-0012 — Observability Causal Structure & Span Identity
│ ├── invariants
│ │ ├── INV_CATALOG_v0.md
│ │ ├── INV_DOC_IR_BOOTSTRAP_v0.md
│ │ └── INV_INDEX_ROOTS_0001.md
│ ├── Machine-Checkable Invariants.md
│ ├── runs
│ ├── SD-0001-System-Constitution.md
│ ├── SD-0002-Derived-Artifact-Path-Freeze.md
│ ├── Sovereign Log — Write Protocol v1.0.md
│ ├── stage_contracts
│ │ └── PRE_STAGE_5.md
│ └── taxonomy
│ ├── INDEX_TYPES.md
│ └── TDES.md

我现在的系统是完全没有接入任何 LLM 的，至少在这一层没有。这些约束、筛查和升级机制，全部是在代码层面完成的。我一直相信，如果你是一个看到这里的程序员，并且你觉得这套方法对你有借鉴意义，那么它在技术上并不复杂，甚至可以说是非常直白的工程实现。这里我不展开具体代码细节，只用一个非常具体的例子来说明我所谓的“语义昂贵”到底是什么意思。

以语义筛查为例。我每次跑 audit，通常都会顺手生成两份报告：一份是给机器继续消费的 JSON，一份是给人看的 Markdown。下面这段就是我某一次跑出来的语义审计报告摘要。

这次 audit 的标识是 AUDITDOCSEMANTIC — 20260130T205405Zdocsemantic_audit，整体结果是 ok: False，意味着这次检查在制度上是不通过的。系统扫描了 docs 目录下的文档，共识别出 77 条 claims，使用的是基于 embedding 的相似性与语义模式匹配（这里用的是 all-MiniLM-L6-v2，阈值 0.92，top-k 为 8，最大配对 200）。需要特别说明的是，这里对 modality、target、predicate 的推断仍然是启发式的，属于 v0.1 阶段，这一点在 meta 里是明确写出来的，后续会被提升为显式的结构化 claim tags。也正因为如此，重复或冲突在默认情况下只是 warning，但在这次配置里，我把冲突严重性提升为了 error，要求必须被解决。

真正关键的是下面这条 violation：SEM-CNF-001。它指向的是一个语义冲突，而且不是模糊冲突，而是非常具体的 modality 冲突。系统检测到，在两个不同的文档中，针对同一个 (target, predicate) 组合——也就是 ('GLOBAL', 'evidence')——出现了相互矛盾的规范性断言：一条是 must，另一条是 must_not。冲突来源被精确定位到了 SD-0011#C-0004 和 DOC-EVIDENCE-SUGGEST-AUDIT-V1#C-0003 这两条具体的 claim 上。这意味着，在当前 Doc 层的语义空间中，系统同时被告知“这件事必须发生”和“这件事必须不能发生”，而且两者作用域完全一致。

这类错误在我的系统里是不可接受的。一旦这样的语义进入核心 Doc 层，任何试图从中生成 binding 代码、策略或运行时约束的行为，都会立刻失去确定性。因此 audit 是直接要求你做出选择。hint 里给出的路径也非常明确：要么通过既定的优先级体系来裁决（例如 INV 高于 SD，高于 taxonomy），要么明确使用 supersede 机制，让其中一条 claim 在制度上失效。这是哪一条规则在系统中继续存活的问题。

对我来说，这正是“语义昂贵”的具体体现。不是靠人脑记住“这里好像有点矛盾”，而是让系统在 Doc 层直接拒绝语义不闭合、不一致、不可执行的状态。也正因为有了这样的机制，Doc 才不再是一个“写得很严肃的文档集合”，而是真正开始具备约束未来代码与系统行为的资格。

AUDITDOCSEMANTIC — 20260130T205405Zdocsemantic_audit
ok: False
violations: 1
Meta
"docs_dir": "docs",
"claims_count": 77,
"dup_threshold": 0.92,
"topk": 8,
"max_pairs": 200,
"dup_severity": "warn",
"model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
"notes": [
"v0.1 modality/target/predicate inference is heuristic; promote to structured claim tags later.",
"duplicates are warnings by default; set --dup_severity error to hard-enforce."

Violations
1. SEM-CNF-001 (error)
path: docs/governance/SD-0011_ID_Taxonomy_and_Identity_Ledger.md | docs/governance/EVIDENCE_SUGGEST_AUDIT.md
message: Modality conflict (must vs must_not) on (target,predicate)=('GLOBAL','evidence'): SD-0011#C-0004 vs DOC-EVIDENCE-SUGGEST-AUDIT-V1#C-0003
hint: Resolve via priority (INV > SD > TAXONOMY ...) or supersede one of the conflicting claims.
meta: 46502865b8712493e52dffd4a6b6871cd994c162f900ea8e6e7a8c3ebbcb5873

怎么实现的

从技术实现上讲，这套机制并不依赖大语言模型，也不需要任何“智能理解”。它的核心思想是：把文档的语义压缩成一组可计算、可比较、可失败的结构化要素，然后用一套完全确定性的规则对这些要素做审计。整个系统可以拆解为几个相对独立的技术层，你可以按需要取用或替换其中任意一层，而不影响整体成立。

第一步是声明式语义单元的引入。文档不再被当作一整块自然语言，而是被要求显式标注最小治理单元——也就是稳定编号的 claim。它们本质上等价于“规范性断言”，每一条都是一个潜在的系统约束。实现上不需要复杂解析器，只要用简单、鲁棒的文本模式（例如固定前缀或行结构）就可以稳定抽取。这一步的关键不是解析能力，而是强迫作者在写作阶段就做出“这是我要被系统治理的句子”的选择。

import re
from dataclasses import dataclass
CLAIM_RE = re.compile(r"(?m)^\\s*-\\s*(C-\\d{4})\\s*:\\s*(.+?)\\s*$")
@dataclass
class ClaimRaw:
claim_id: str
text: str
def extract_claims(md: str) -> list[ClaimRaw]:
out = []
for cid, txt in CLAIM_RE.findall(md):
out.append(ClaimRaw(claim_id=cid, text=txt.strip()))
return out

复现要点：你只需要一个稳定、可被 grep 的写作格式（比如 - C-0001:）。解析就能保持极简。

第二步是规范性强度（modality）的离散化。系统并不尝试理解句子的全部含义，而是只关心它在制度上的态度：是必须、禁止、允许，还是无法判定。这可以通过一组确定性的关键词或规则完成，而不是统计模型。重要的是，这一步把“模糊的自然语言语气”压缩成一个有限集合，使得后续冲突判断变成一个有限状态问题，而不是语言理解问题。

import re
MODALITY_RULES = [
("must_not", re.compile(r"\\b(must not|shall not|forbidden|prohibited|not allowed)\\b", re.I)),
("must", re.compile(r"\\b(must|shall|required|mandatory)\\b", re.I)),
("forbid", re.compile(r"\\b(forbid|prohibit|disallow|deny)\\b", re.I)),
("allow", re.compile(r"\\b(allow|permit|allowed)\\b", re.I)),

def infer_modality(text: str) -> str:
for name, rx in MODALITY_RULES:
if rx.search(text):
return name
return "unknown"

复现要点：这不是 NLP，是可审计的规则表。你可以按你组织的写作词汇（MUST/SHALL/禁止/允许）扩展规则。

第三步是约束对象（target）的锚定。为了避免所有规则都在一个全局空间里相互干扰，系统需要一个机制，把每条 claim 映射到一个明确的约束对象上。实现方式可以非常简单，例如通过显式标注、路径前缀、资源名或作用域标识符。只要这个 target 是稳定、可比较的，就足够用于治理。未能明确锚定的规则，可以被保守地归入全局作用域，从而承担更高的冲突风险，这本身就是一种设计激励。

import re
BACKTICK_RE = re.compile(r"`([^`]+?)`")
def infer_target(text: str) -> str:
# Prefer explicit anchors like `docs/` `_system/` `sovereign_log/`
for m in BACKTICK_RE.finditer(text):
tok = m.group(1).strip()
if tok.startswith(("docs/", "_system/", "sovereign_log/")):
# collapse file path to a directory-ish prefix for stability
parts = tok.split("/")
if len(parts) >= 2:
return parts[0] + "/" + parts[1] + "/"
return parts[0] + "/"
return "GLOBAL"

复现要点：你要的不是“精准路径”，而是稳定可比对的 target key。写作上用 backticks 做显式锚点，工程上就能把 GLOBAL 降到最少。Global会给你很多的false positive, 没完没了的修。其实一般的claims都是针对特定域的，你不会动不动就写一个“我这条整个系统都必须通用。”

第四步是谓词维度的粗分类（predicate）。这是为了避免不相关的规则在同一 target 上产生误报冲突。系统并不需要一个完整的本体论，只需要一个非常小、可扩展的谓词集合，用来区分“这是关于存放位置的规则”“这是关于权限或权威性的规则”“这是关于证据或生成机制的规则”等。这一步同样可以通过关键词或标签完成，其目标是缩小冲突比较的语义空间，而不是追求精细分类。

def infer_predicate(text: str) -> str:
t = text.lower()
if any(w in t for w in ["authoritative", "canonical", "binding", "truth layer"]):
return "authority"
if any(w in t for w in ["faiss", "semantic index", "vault_index", "index root", "index output"]):
return "index"
if any(w in t for w in ["write to", "stored under", "must exist only at", "reside at", "live under"]):
return "placement"
if any(w in t for w in ["admitted", "accepted", "effective", "governance-valid"]):
return "admission"
if any(w in t for w in ["evidence", "ingest", "payload", "manifest"]):
return "evidence"
return "general"

在完成上述四个要素之后，每一条文档声明在系统中都会被压缩成一个结构化记录：(modality, target, predicate)。到这里，文档已经不再是自然语言集合，而是一个可以被机器枚举、分组和比较的约束集合。

基于这个结构，语义冲突检测就变成了一个纯规则问题：在同一个 (target, predicate) 空间内，是否同时存在互斥的规范性态度（例如 must 与 must_not，allow 与 forbid）。一旦出现这种情况，系统可以直接判定为不可执行状态，并给出精确到声明级别的冲突定位。这里不涉及概率、不涉及模型判断，也不需要人工解释，冲突即失败。

在此之上，可以叠加一个近似重复检测层，用于发现语义上高度相似、但尚未构成直接冲突的声明。这一层可以使用任何向量化或相似度技术来实现，其角色更接近于“治理卫生检查”，而不是硬约束。是否将其视为警告还是错误，完全取决于你对系统严格程度的要求。

整个审计流程的输出应当是机器优先的：结构化结果用于后续自动化处理，人类可读报告用于审查与决策。关键在于，审计必须能够失败，并且失败应当通过明确的进程退出、状态标志或流水线信号向外传播，这样文档治理才能真正进入工程系统，而不是停留在规范建议层。

如果你想在自己的系统中复现这一机制，并不需要复制具体实现。你只需要确认几件事：你是否愿意引入显式的声明式语义单元；你是否愿意接受把自然语言压缩为有限语义维度所带来的约束；以及你是否愿意让“文档语义不一致”像代码编译错误一样中断流程。一旦这三个问题的答案都是“是”，那么无论你使用哪种语言、哪种工具、哪种存储结构，这套“语义昂贵”的文档治理模式都可以被复现出来。

为什么不引入大模型？当然我后期肯定会引入的。但是现在我需要搭建一个完全断开大模型的基层。这个原因我觉得读到这里的人应该都能大概理解。因为你想要的是历史与治理必须由确定性机制承担，模型只能作为建议者，而不能成为裁决者。失败条件是稳定的，系统边界是清晰的。这件事情目前让我感觉上就舒心很多。

硬编码就万能吗？当然不是！它覆盖不了复杂语义。关键词、规则表、枚举谓词，本质上都是低分辨率的认知压缩。它无法理解隐喻、上下文、反讽，也无法自动适应新的表达方式。硬编码会显得笨、慢、保守。每加一个 predicate、每调一个规则，都需要人来做判断。这在早期看起来效率很低。但我恰恰需要这种“慢”。它是一种摩擦机制，用来对抗“生成过快”的系统风险。在一个可以一秒钟生成一百条规则的时代，慢本身就是一种安全设计。它迫使规则的作者为进入核心层付出认知成本。这也是我认为程序员容易陷入的一种精神陷阱，就是很容易把自己抽离。认为自己不是系统机制的一部分。我个人反而因为现在大量自己做项目，容易理解这种“自身必须带入，自身必须收到约束”的想法。

核心当然是Vault Index and Query

好，我们先把系统总图停在这里，剩下的那些“细枝末节”（derived 层怎么落盘、怎么隔离、各种 tools/templates、审计与报告的目录法、生命周期与清理策略）确实规模很大，但它们本质上都是工程卫生问题：只要你的边界清楚（Truth / Decision / Evidence / Derived），再加上写入权限与路径约束，技术实现不会难，更多是“制度一致性”和“长期可维护性”的问题。

我这里真正想展示的，是我的 vault_indexer：它不是一个“更好用的搜索”，而是一个把笔记系统变成证据底座（evidence substrate）的索引机制。现在几乎所有笔记应用迟早都会走到“语义检索 + chunk”这条路，但我在做的时候发现，决定它最终价值的不是检索本身，而是你如何组织证据 chunk、如何让它们具备可引用、可复现、可审计的属性，以及最关键的：这个索引产物在你的系统里到底处于什么层级（Truth 还是 Derived）。

我的做法是把索引严格定位为 Derived：它永远不拥有“真理权”。它只负责把 docs/、sovereign_log/ 这些文本资产，编译成一个面向检索的中间产物：把文档切成稳定粒度的 chunks（通常是段落级或标题-段落组合级），为每个 chunk 生成稳定标识（chunk_id）、保留来源路径、heading/段落位置、以及内容哈希（或可追溯的 digest）。然后对 chunk 文本做 embedding，构建向量索引（FAISS 或同类），最终让你可以用自然语言 query 去命中一组证据 chunks。注意这里“证据”不是泛指相关文本，而是具备引用结构的对象：每个 chunk 都能被精确地指向、被复制到 evidence pack、被后续工具链复用，甚至被审计系统要求“你生成的结论必须引用这些 chunk_id”。

这就直接解释了为什么 LLM 在我这里不是“写作机器”，而是“最佳 query 手”。LLM 的强项不是凭空生成，而是：把一个模糊问题拆解成可检索的子问题、构造有效 query、对返回的证据进行结构化归纳，并把归纳结果映射回开发动作（改哪个文件、加哪个 invariant、补哪个 claim、写哪个 diff）。当你已经建立了信息底座——也就是把核心原则、边界、约束、历史责任都冻结在 Doc / Sovereign_Log 里——LLM 最合理的用法就是站在索引之上，做“证据驱动的开发协作”。你问一个问题，它先检索，再给你一个带引用的证据包（JSON/MD），你再用这个证据包去推进决策与代码，而不是让它用记忆和幻觉替你编故事。

也因此，我的方法和很多以“搜索”为核心的 Obsidian 插件有一个结构性差异：大多数插件的目标是“更快找到笔记”，而我的目标是“让检索结果成为可治理的证据对象”。插件式搜索通常停留在 UI 体验层：关键词或语义匹配 → 打开笔记 → 人脑判断；它们很少解决这些问题：检索命中的内容有没有稳定引用？是否能在 CI/审计里复现同一个结果？检索产物是否会被错误地当成权威？能否形成“问题 → 证据 → 决策 → 代码 → 回写证据”的闭环？而我的 vault_indexer 把检索的输出直接做成一种可落盘、可版本化、可再利用的中间态（pack / report / audit），并且明确把它放在 Derived 层：它可以被重建、可以被替换模型、可以被清理，但不能反向污染 Truth/Doc 的权威性。

换句话说：很多笔记插件把搜索当作“阅读入口”，我把索引当作“开发输入口”。前者优化的是找笔记，后者优化的是把笔记变成工程证据，让 LLM 以“证据分析器 + query 编译器”的身份参与开发。这也是为什么当你的系统底座一旦稳定（规则、边界、历史责任明确），索引检索就不再是锦上添花，而会变成你推进长期工程的主引擎：你不是在“写更多笔记”，你是在用检索把过去的制度与证据，持续地喂回现在的决策与代码。

废话不多说，直接给你看证据。

我们先从一份非常真实的 query_vault 结果说起。需要先说清楚一个前提：这个系统现在还在早期阶段，它不是那种“装完就立刻很神”的工具。它需要你在真实项目中长期使用、长期维护，并且真正把它当成核心系统来用，才会逐渐成长为你自己的“第二大脑”。在这个阶段，检索结果的 score 普遍不会特别高，这是正常现象。对我现在的库来说，0.7 已经算是相当不错、可以认真阅读的命中率了。

原因很简单：语义索引的质量，最终取决于你往里放了什么。你需要一边做真实的开发、一边写真实的规则、一边不断用“已经被你验证过的优质内容”去填充这个库；同时还要持续升级、清理和维护。这个过程是累积性的：越用越好用，越用越省心，而不是一开始就给你“标准答案”。这才是第二大脑应有的成长方式。

从结构上看，一次 query_vault 的 run，本质上只是一个可复现的检索结果对象。它并不试图直接回答问题，而是把“当时系统认为可能相关的证据”列出来。这个对象里最重要的几个字段是：

run_id：这次检索的唯一标识。你可以把它当成一次“证据采样”的编号，后续可以落盘、归档、甚至被审计。

query：你当时输入的原始问题，用于回溯“当时你在想什么”。

model：用于向量化的 embedding 模型，它定义了“相似”的数学意义。

results[]：真正的核心内容——chunk 级别的命中结果，而不是文件级搜索。

每一条 result，都不是“这篇文档命中了”，而是“这一个具体段落（chunk）被认为相关”。因此，每条 result 都带着一组对工程师来说非常关键的元信息：

chunk_id：这个段落的稳定身份。后续引用证据时，你引用的是它，而不是“我记得哪篇文档里有一句话”。

note_path / heading_path / paragraph_index：用于精确定位原文位置。

hash：该段落内容的哈希，用来保证“你现在看到的证据”和“未来审计时看到的证据”是同一段文字。

mtime：最后修改时间，帮助你判断新旧、是否存在语义漂移风险。

score：相似度分数，只是排序信号，不是“正确性”或“权威性”的度量。

snippet：展示用的截断文本，只能当预览，不能当证据全文。

所以你要对这个结果有一个非常清醒的认识：

它是一份**“可引用的检索命中清单”**，而不是“已经回答你问题的证据”。

接下来才是关键：你问的是什么问题？你希望这份证据帮你解决什么？

在这次 query 里，问题是：

run session trace ordering

这并不是在问“Run、Session、Trace 分别是什么”，而是在做一次围绕Run / Session / Trace 的存在顺序与合法性（ordering & existence constraints）的证据检索。

换句话说，这是一个非常“硬”的问题。你真正关心的不是定义，而是：

哪些推断是被系统明确禁止的？

哪些顺序关系必须显式声明，而不能从时间或结构中“猜”出来？

这也是为什么这次命中的 chunk，即便 score 只有 0.6～0.7，依然是高价值证据。比如：

明确禁止从 trace 连续性推断 session 存在

明确禁止用时间顺序替代 run / session 的显式声明

明确要求 trace 必须绑定到合法 session，否则就是 non-legitimate

明确区分 Run / Session / Trace 各自回答的问题域

这些内容并不是“百科式解释”，而是制度级约束。它们的价值不在于“讲清楚概念”，而在于防止你和 LLM 在开发过程中犯错。

这也正好引出了 LLM 在这里的正确角色定位。

在这个系统里，LLM 不是用来脑补解释的，而是一个“证据分析器”。它不应该看到 snippet 就开始编故事，也不应该试图用时间顺序、因果叙事去“合理化”缺失的结构。相反，它应该被这些 chunk 锚定住行为边界：

这些推断是被明确禁止的 → 不要做

这些关系必须显式声明 → 如果缺失，就指出缺口

如果规则已经存在但没有被完美回答 → 就用已有证据做锚，而不是重新发明规则

即便这个问题在你的系统里还没有一个“教科书式的最终答案”，0.7 分左右的证据依然有巨大价值：它为 LLM 提供了方向约束，防止概念漂移，防止在日常开发中慢慢把系统“想歪”。

这就是我做这套 vault_indexer + query 机制的初衷：

不是让检索直接给你答案，而是让它在你和 LLM 之间，持续提供一个可以被引用、被校验、被审计的证据锚点。只要这些锚点是稳定的，你的系统就不会在长期使用中悄悄变形。

"run_id": "20260131T014112Z_query_vault_b52ba27830",
"query": "run session trace ordering",
"scope": {
"note_path_prefix": null
},
"topk": 12,
"per_note_cap": 2,
"exclude_temporal_note": false,
"model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
"results": [
"chunk_id": "f91b794ab50cc20b12ee18d2a74a532ed5b0630d",
"note_path": "docs/governance/SD-0011_ID_Taxonomy_and_Identity_Ledger.md",
"heading_path": "",
"paragraph_index": 65,
"hash": "ed7cc7a84aa209ae63eb30ef531ab5cfd5cb0a649b8b98da78db3c9d3cf0f73c",
"mtime": 1769822404.9170113,
"score": 0.7674295067787171,
"snippet": "- Trace continuity MUST NOT be used to infer the existence of a session. - Session existence MUST NOT be inferred from trace structure. - Time ordering alone MUST NOT substitute for explicit run or session declaration.",
"boost": {
"prefix": "docs/",
"factor": 1.1
},
"chunk_id": "74abc9e9857e9ee0f805584d3b95dee8c0142f29",
"note_path": "sovereign_log/Session-Run-Trace-Formal Definitions.md",
"heading_path": "",
"paragraph_index": 29,
"hash": "f08025c0500946d913c04bbecbb5ee1ed106120b5d9ecc3f21d9a5254395578b",
"mtime": 1769737995.4226983,
"score": 0.6208187341690063,
"snippet": "- A Run **must exist** before any Session. - A Session **must exist** before Events are promoted. - A Trace **must exist** for any causal claim. - Time ordering **must never replace** trace structure."
},
"chunk_id": "8c355b0da6ce66924ec7fdb83adc71dc6a4e17d7",
"note_path": "docs/governance/SD-0011_ID_Taxonomy_and_Identity_Ledger.md",
"heading_path": "",
"paragraph_index": 60,
"hash": "c056ccfc21a6cd4e9352ed599b679a0018f95bbf828fd0f017fdb9ff6af51c90",
"mtime": 1769822404.9170113,
"score": 0.5683699011802674,
"snippet": "- A `trace_id` MUST be associated with a valid `session_id`. - Trace-level artifacts that lack an explicit session binding are non-legitimate.",
"boost": {
"prefix": "docs/",
"factor": 1.1
},
"chunk_id": "b8ecd51c38bb6cffceb35546af4f27176d67027d",
"note_path": "sovereign_log/Session-Run-Trace-Formal Definitions.md",
"heading_path": "",
"paragraph_index": 32,
"hash": "32a2b22ffaf1ffcabcb49924a30bdcbbf00c46b052403ca5ea32e9ad1739b0c6",
"mtime": 1769737995.4226983,
"score": 0.5365391969680786,
"snippet": "> **Run answers “which execution.” > Session answers “which lifecycle.” > Trace answers “why.”**"
},

我们现在已经非常的操之过急的，习惯于，每次自己有什么问题，马上写prompt，马上要得到答案。然而LLM又非常善于给你编织“完美答案”。这是非常危险的。这就是漂移的根源。

如果你考虑自己弄一个，那么可参考两个核心脚本：index_vault.py; query_vault.py

代码层面的复现其实并不难，真正的难点也不在代码本身，而在于你是否愿意接受这样一套知识治理制度。在现阶段，我是刻意不把 LLM 接入系统执行链路的。我只会把已经生成好的证据（evidence packs）和审计报告，交给 LLM 去“解释”和“建议”。无论你是在交互窗口里用 LLM，还是将来把它接入系统内部，这一点在本质上并不会改变：LLM 的强项是理解问题、组织合适的 query、并在你提供的证据约束下给出建议，而不是替你决定什么是真理。真正决定系统质量的，是你如何看待证据、如何让知识变得可治理。这是我目前非常明确的立场。

因此，这套东西并不是“一个搜索脚本”，而是一个最小可用的 Evidence Retrieval Substrate。它的目标非常克制：

把 vault（Markdown）编译成 chunk 级的语义索引（Derived、可重建、没有真理权）

查询时返回的是可引用的证据单元（chunk_id + 精确定位 + 内容 hash + snippet）

把每一次查询的结果落盘为 evidence pack（JSON + MD），供后续 LLM 和人类在开发中反复引用

如果你要复现，真正需要抓住的并不是 FAISS 或 embedding 模型，而是这三条不变量：

chunk 身份必须稳定、引用必须可追溯、输出必须可重放。

脚本 A：index_vault —— 构建语义索引

技术选型与原理

输入：docs/、sovereign_log/ 下的 Markdown

输出：_system/artifacts/vault_index/（明确属于 Derived 层）

它做的事情本质上是一次“编译”：

1、只在 vault 内扫描 Markdown 文件

2、将每个文件切成段落级 chunks（paragraph chunks）

3、对每个 chunk：

丢弃过短内容（min_chars）

生成一个稳定的 chunk_id

记录最小但关键的元数据（note_path、paragraph_index、hash、mtime）

4、使用 sentence-transformers 将 chunk 文本编码成向量（并归一化）

5、使用 FAISS 构建向量索引（IndexFlatIP，等价 cosine）

6、将索引产物落盘：

meta.jsonl：每一行对应一个 chunk 的身份与来源

index.faiss：向量索引

config.json：索引配置与可复现参数

之所以选择 IndexFlatIP，原因非常简单：在归一化 embedding 的前提下，内积等价 cosine，这是最稳定、最可解释的基线方案。在你真正跑进性能瓶颈之前，没有必要引入 IVF/HNSW 之类的复杂结构。

必须保留的不变量

1、chunk 切分必须稳定

split_to_paragraph_chunks() 的行为一旦改变，paragraph_index 就会漂移，历史引用就会失效。

2、chunk_id 必须与内容绑定

推荐的策略是：hash(path + paragraph_index + content_hash)

这样可以确保：内容一变，ID 必然变化，避免“引用幻觉”。

3、meta 与 index 顺序必须严格对齐

FAISS 向量的顺序，必须和 meta.jsonl 的行顺序一一对应，否则整个索引就不可用。

脚本 B：query_vault —— 查询并生成证据包

技术选型与原理

输入：自然语言 query

读取：_system/artifacts/vault_index/{meta.jsonl, index.faiss}

输出：

_system/artifacts/packs/citations/.json

_system/artifacts/runs/.md

核心流程是：

1、载入 meta 与 FAISS index

2、用同一个模型、同一种归一化方式对 query 编码

3、先做一次宽松检索（raw_k 通常是 topk 的 10 倍以上）

4、再进行后处理过滤：

scope_prefix：限制检索空间

exclude_temporal_note：剔除不应参与治理的内容

per_note_cap：避免单个文件刷屏

5、回到原文读取 snippet（通过 paragraph_index 重切 chunk）

6、进行轻量排序调整（docs_boost / prefix boost）

7、生成 evidence pack（JSON）与 run note（MD），并统一写入 Derived root

这里的关键价值在于：

检索的输出不是 UI 展示结果，而是一个可以被落盘、被引用、被审计的证据对象。

必须保留的不变量

索引模型与查询模型必须一致

否则 embedding 空间不一致，分数没有任何意义。

snippet 只能是展示层

证据的真实身份永远来自 meta（chunk_id / hash），snippet 只是为了让人读得懂。

所有输出必须写入 Derived root

严格限制在 _system/artifacts/ 下，并绑定 run_id，这是保证可重放、不污染 Truth/Doc 层的关键。

最小复现 Checklist（给工程师）

1、明确你的 Vault 输入域（1–2 个目录即可）

2、实现一个稳定的 chunker（段落级是最优起点）

3、定义清晰的 chunk_id 生成策略

4、构建 index 与 meta，并保证顺序一致

5、查询时输出的是“证据对象”，而不是路径列表

6、加上最基本的治理过滤（per-note cap、scope）

普通搜索：找到笔记 → 人脑判断

这套系统：找到 chunk 证据 → 生成 evidence pack → 支持审计 / 引用 / LLM 分析 → 反哺真实开发

索引只是入口，真正的产物是：

可引用的证据单位，以及可以被反复使用和复查的证据包。

写个 wrapper：把 Vault 直接接入真实项目 Repo，边开发边用，边开发边反哺

你在写代码的时候，随时可以 query 自己写过的系统原则、治理规则、历史约束、失败边界；同时你在开发过程中遇到的新问题、新决策、新证据，也会被反向沉淀回 vault。两边一起增长，两边一起防止概念漂移——项目不会因为忙而忘记制度，制度也不会因为脱离实战而空转。

我目前是把 Vault 变成“项目的外置证据底座”

把 sovereign_knowledge 当成一个独立、长期存在的知识/制度库，然后在真实项目 repo 里写两个极薄的脚本：

skq：把“开发中遇到的问题”直接扔给 vault 的 query_vault.py

ski：在你更新了 vault 内容后，重建语义索引（index_vault.py）

这两个脚本的关键价值不是“省打字”，而是把查询变成一种开发动作：

你在写代码时，随时可以从自己的制度库里抽取证据 chunk，生成可落盘的 evidence pack，然后再把 pack 交给 LLM 或自己读，防止概念漂移。

给屏幕前程序员的复现指南

1、把你的知识库 repo clone 到任意路径（例如 ~/sovereign_knowledge）

2、在你的项目 repo 里放两个脚本：

scripts/skq（query）

scripts/ski（index）

3、给执行权限：chmod +x scripts/skq scripts/ski

4、配置一次环境变量（可选）：

export SK_VAULT=~/sovereign_knowledge

export PYTHON=python3（或 venv python）

5、日常开发用法：

更新了 vault 内容：scripts/ski

写代码遇到问题：scripts/skq "run session trace ordering" --scope_prefix docs/

这就完成了“边开发边用”的闭环：你不需要把 vault 代码搬进项目，也不需要在项目里维护一套索引管线；你只需要把它当作外置制度底座，随时 query。

一个很关键的点：我为什么认为这种“外置库 + wrapper”比插件更像工程

因为它把检索的输出变成了稳定产物（pack/run note）而不是 UI 瞬时结果；也因为它把“知识治理”从笔记工具里抽离出来，变成可以进入 CI、进入审计、进入代码评审的工程对象。这就是“第二大脑”之所以能长期生长的地方：它不是靠你记得住，而是靠工具链持续生成可追溯证据。

一个多年工程经验的大哥曾经说过，LLM时代，文本和代码要一样多。但是你总不能所有的项目全部塞一个文本库吧。

最后，LLM强大的解构问题能力，设计query能力，并且从证据段中读取只字片语，生成建议的能力。这是现阶段，这个办法可以在你密集使用LLM的同时，减轻焦虑的一个办法。