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# RIA-TV++ 方法论总览
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本文是 cangjie-skill 所用 SOP 的设计说明,解释"为什么这么做"。执行时的具体步骤请读 `SKILL.md` 和 `methodology/01-*` 至 `07-*`。
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## 命名
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**RIA-TV++** =
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- **RIA** — 赵周 (《这样读书就够了》) 的便签拆书法: Reading / Interpretation / Appropriation
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- **TV** — Triple Verification,借自 nuwa-skill 的三重验证
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- **++** — 面向 agent 执行的扩展: E (Execution 可执行步骤) + B (Boundary 边界)
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## 思想来源
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| 来源 | 借鉴内容 |
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| Mortimer Adler 《如何阅读一本书》 | 阶段 0: 分析阅读三阶段 (结构/解释/批判) |
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| 赵周 RIA 拆书法 | 阶段 2: R-I-A1-A2 基本骨架, 尤其 A2 → trigger |
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| Niklas Luhmann Zettelkasten | 原子化 + 链接 + 用自己的话重写 |
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| Tiago Forte Progressive Summarization | 阶段 4 的"可验证压缩链条"思想 |
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| nuwa-skill | 阶段 1 并行 extractor + 阶段 1.5 三重验证 |
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| darwin-skill | 阶段 4 test-prompts.json 格式 + 可进化性 |
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## 根本洞察
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**现有读书方法论都是为人类读者蒸馏,不是为 agent 执行者蒸馏。**
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| 维度 | 给人看 | 给 agent 用 (cangjie-skill 目标) |
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| 关键字段 | 故事 / 金句 / 情感钩子 | trigger / 可执行步骤 / 判停标准 |
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| 失败模式 | 读完就忘 | trigger 不准 → 永不调用或乱调用 |
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| 成功标准 | 读者"有收获" | 真实问题被解决 |
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所以 RIA-TV++ 的所有"扩展"(TV / E / B / test-prompts) 都是为了解决这个目标迁移带来的新问题。
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## 流水线
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│ 阶段 0: 整书理解 │ Adler 四步
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│ BOOK_OVERVIEW.md
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│ 阶段 1: 并行提取 │ 5 个 sub-agent 同时跑
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│ candidates/
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│ 阶段 1.5: 三重验证 │ V1 跨域 / V2 预测力 / V3 独特性 (知识验证)
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│ 通过单元 + rejected/
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│ 阶段 1.6: 晋级门 │ 产品化验证: promoted / router 去向
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│ destinations.json
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│ 阶段 2: RIA++ 构造 │ R / I / A1 / A2 / E / B 能力卡
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│ .cangjie/capabilities/ (Capability Bundle)
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│ 阶段 3: 链接 │ Zettelkasten → Bundle 的 also_read
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│ 阶段 4: 压力测试 │ 触发/路由评测 + 盲测 + 回炉
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│ 阶段 5: 编译与交付 │ cangjie.py compile (single/pack) + DIGEST + 安装
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可喂给 darwin-skill 自动进化
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## 不变量 (任何迭代都不能违反)
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1. **原子性**: 一个能力只做一个方法论单元,不能"大而全"（single 的"一个"指一个发现入口,内部能力仍原子化）
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2. **可追溯**: 每个能力必须有原文引用,指向源书章节 (视频指向时间戳/分 P)
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3. **可验证**: 每个能力必须通过三重验证 + 压力测试
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4. **可进化**: 每个晋级 Skill 必须附带 darwin 兼容的评测用例
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5. **用户参与**: 阶段 0 之后必须让用户确认骨架; 阶段 1.5 之后必须让用户确认入选名单; 阶段 5 编译前必须让用户轻确认输出模式
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6. **可交付**: 流程终点是"用户能调用"— 编译产物必须被安装到 skills 目录,读者需求由 DIGEST.md 承接
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7. **单一事实源** (v2.1, ADR-002): single 与 pack 从同一份 Capability Bundle 编译,引用同一组稳定 capability_id;生成目录只读,检测到本地手改不得静默覆盖
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8. **能力不失联** (v2.1): 未晋级能力保留为来源路由入口内的能力卡,每个 active 能力在 destinations 中恰好一个去向
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