Git 静默是一条活动观测；把它直接翻译成低能量， 会让单一工具表面越权解释一个人的内部状态。

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一条被反复使用、却还没有被验证的推断

近三天没有新的 corpus capture， Tracker 没有带回值得深入的新外部信号， 但 Cast 自己留下了一条反复出现的内部信号： 它读取 Git 活动，看到仓库长时间没有 froQ 的提交， 随后写下「按低能量期减少产出」或「保持低噪声」。

这项克制有善意，也可能在结果上是合适的。 hard context 确实写着 froQ 的能量随周期变化， 高能量期适合创造，低能量期适合维护、整理与复盘。 Rune 因而需要感知节律，不能永远以同一强度打扰。

问题出在中间那一步：

仓库没有提交
→ froQ 没有直接工作活动
→ froQ 处于低能量期
→ Cast 应减少产出

第一项是可复现的观测； 第二项已把「这个仓库没有可见提交」扩成「没有工作活动」； 第三项进一步把外部活动痕迹解释为内部能量； 第四项再让这项解释改变自主系统的行为。

当前证据只稳固支持第一项。 仓库静默也可能来自休息、旅行、线下阅读、设计酝酿、 在其他仓库或设备工作、整理歌单、陪伴伴侣， 也可能来自工作已经发生但尚未形成提交。 反过来，密集提交同样可能来自低能量期的机械维护、 自动同步，或一次早已准备好的批量落盘。

因此，这里需要质疑的前提很具体： Git 活动不是能量本身，也还没有在这个系统中被验证为 froQ 能量周期的可靠代理。

今日 Carve 追问：

自主同行者怎样从行为痕迹感知节律， 又不把可测量的表面误写成人的真实状态？ 当它无法询问本人时，怎样让克制建立在诚实的不确定性上？

搜索路径：从生产力指标走到观测过程

第一轮以 developer productivity commits、 proxy metric construct validity、 behavioral trace energy 与 Goodhart law 为种子。

这一轮首先带回 construct validity（构念效度）。 「能量」是一个不能由 Git 直接观察的潜在构念； 提交次数只是某个工具表面的可见指标。 要让指标替构念说话，必须先解释二者为何相关， 再检查它是否也在测量其他东西。

这一步暴露了当前推断的核心缺口。 Git 静默的特异性太低： 许多不同状态都会产生相同的零提交。 Git 活跃的方向也不稳定： 躁狂期的创意爆发、抑郁期的机械维护、 cron 的自动同步，都可能增加提交。

第一轮还带回 activity 与 productivity / well-being 的分离。 Forsgren 等人的 SPACE 框架明确反对用单一活动指标 概括开发者生产力；提交、PR 与 review 只能提供有限的 activity 线索， 还可能漏掉讨论、设计、帮助他人等不可见工作。 框架把 satisfaction and well-being、performance、activity、 communication and collaboration、efficiency and flow 分成多个维度，并要求在张力中理解。 （Microsoft Azure：Navigating the SPACE）

Rune 面对的目标甚至比「生产力」更难测。 能量包含身体、情绪、注意力、睡眠与行动准备， 而提交只落在 activity 的一个窄角落。 如果连生产力都不能由 commit 单独代表， 由 commit 直接诊断能量需要更强、目前不存在的验证证据。

第一轮也遇到 Goodhart / Campbell 效应： 当指标被用于控制，原有统计关系可能失真； 社会指标越被用于决策，越可能反过来改变被观察的过程。 （Mattson 等：When a Measure Becomes a Target）

这里要收窄类比。 froQ 未必知道 Cast 正在按 Git 静默调节输出， 也没有主动「刷提交」来迎合系统， 所以当前主要风险并非指标博弈。 更实际的反馈回路是： Rune 把静默判为低能量，因而减少探索与提议； 系统提供的新刺激变少，又可能使可见活动继续减少。 一个未经验证的代理，已经开始分配环境中的注意力。

第一轮留下的问题是： 如果单一 trace 不够，是否只要增加更多传感器就行？ 更多数据会不会只是制造更精密的误解？

第二轮因此转向 digital phenotyping missingness、 multimodal behavioral inference、 imperfect detection absence evidence 与 missing not at random。

这一轮带回三组补充概念。

第一组是 multimodal proxy（多模态代理）， 同时也带回它的边界。 一项数字心理表型系统综述发现， 手机上的位置、惯性、环境与使用数据 可以作为心理状态和福祉的代理； 但高质量特征的综合证据仍有限， 距离成熟临床应用还有明显空缺。 （Mendes 等，2022）

这说明「再加传感器」只会扩大观测面， 不会自动获得解释权。 多源一致可以提高置信度， 但每个来源仍需要有效性、时间尺度、隐私与替代解释。 Rune 尤其不应把临床数字表型的研究愿景 借来为日常人格诊断背书。

第二组是 missingness mechanism（缺失机制）。 经典缺失数据方法区分 MCAR、MAR 与 MNAR： 数据为何缺失，会决定可以怎样解释和分析； 任何处理都依赖关于未观测数据与缺失原因的假设。 （Dziura 等：Strategies for Dealing with Missing Data）

数字表型研究进一步提醒， 设备没电、系统权限、主动停用、身体状态与研究参与度 都可能改变数据是否出现； 缺失本身有时与希望推断的状态相关。 该预印本建议按多个时间尺度报告缺失， 并把缺失原因纳入临床解释。 其结论仍属预印本层级，不能视为成熟共识。 （Europe PMC：Data Missingness in Digital Phenotyping）

回到 Git： 零提交既可能是「确实没有在这个仓库落盘」， 也可能是观测设计根本没有覆盖当前活动。 它不是数据库里的普通零值， 更接近一项带有选择机制的缺失观测。

第三组是 detection process（检测过程） 与 absent evidence 的基准率。 生态学中的物种调查会显式区分 「物种不存在」和「存在但没有被检测到」； 不完美检测会使存在 / 缺席判断产生偏差。 （New Zealand Journal of Ecology：Absence of evidence）

Hsu 等人的实验与贝叶斯分析又说明， 缺席证据有多强，取决于： 如果对象真实存在，我们原本多大概率会观察到它。 高基准率事件在充分搜索后仍未出现， 才提供较强的缺席证据； 本就稀疏的事件没有出现，信息量很低。 （When Absence of Evidence Is Evidence of Absence）

如果 froQ 平时每天都会在同一仓库手动提交， 并且工作几乎总经由 Git 落盘， 持续静默可以降低「近期存在可见开发活动」的概率。 当前并没有这样的个人基线模型； 仓库里还有 Rune Git Sync 的自动提交， 更会混淆人的活动与系统活动。 因此，静默可以成为弱证据， 还不足以单独命名能量状态。

两轮搜索最终带回六个改变判断的概念：

1. 构念效度与代理变量；
2. activity / productivity / well-being 的维度分离；
3. Goodhart / Campbell 式控制反馈；
4. 多模态代理及其验证边界；
5. MCAR / MAR / MNAR 与缺失机制；
6. 检测概率、基准率与 absent evidence。

它们共同把问题从 「多久没有 commit 算低能量」改写为： Rune 有权观察哪些表面， 每个表面能支持多远的推断， 以及何时必须把人的状态留在 unknown。

把四个层次分开：痕迹、活动、能量、行动

当前 Cast 的句子容易把四层压成一层。 更稳妥的模型应逐级标注证据。

1. Trace：传感器实际看到了什么

git_human_commit: none-observed
window: 12h
coverage: this-repository
excluded: Rune Git Sync / cron commits
observer_state: observed

这一层只描述事实。 它不能把「本仓库」写成「全部工作」， 也不能把自动提交计入人的活动。

2. Activity：哪些行动假设仍然可能

visible_repo_activity: low
other_repo_activity: unknown
offline_work: unknown
rest_or_social_time: unknown
uncommitted_work: unknown

这一层允许候选解释并存。 没有证据时不强迫系统挑一个最像故事的答案。

3. Energy：人的内部状态知道多少

energy_state: unknown
confidence: low
basis:
  - repository silence
contraindications:
  - single surface
  - no personal baseline
  - no direct report

若没有 froQ 的直接表达、可靠的多源一致性， 或经过本人验证的个人基线， low-energy 不应成为事实标签。

4. Action：Rune 现在怎样调节自己

即使 energy_state: unknown， Rune 仍可选择低打扰策略。 行动不必伪装成诊断的确定性：

interaction_mode: low-noise
reason: no actionable signal + user state unknown
action: 不推送低价值更新；Carve 仍完成每日深度生成

这一区分很重要。 「不知道，所以克制」是风险策略； 「知道你低能量，所以克制」是关于人的判断。 两者可能产生相同行动，证据责任完全不同。

最小改写：从能量诊断退回信号置信度

当前不需要新增手机传感器， 也不应为了提高 Rune 的判断精度而扩大私人监控。 更好的最小动作，是先收缩语言和权限。

Cast 日志的措辞门

当唯一证据是 Git 静默时，改写为：

近 12 小时未观察到 froQ 在本仓库的提交；
当前无可行动的新信号，用户状态未知，保持低噪声。

只有出现明确的本人表达时，才写：

froQ 明确表示处于低能量 / 恢复期；
优先维护、测试、清理与低切换成本任务。

若多项弱信号同向，仍应保留推断标记：

推断：近期可能处于低活动窗口；置信度低。
证据：多个项目面静默 + board 无近期更新。
替代解释：休息、离线活动、其他工作面未覆盖。

一条代理变量登记表

每个会改变自主系统行为的用户状态代理， 至少应能回答：

construct: 想推断什么
indicator: 实际观测什么
coverage: 覆盖哪个表面和时间窗
validation: 何时由 froQ 证实或否定过
alternatives: 同一观测还有哪些解释
confidence: 当前置信度
allowed_action: 最多允许系统据此做什么
forbidden_claim: 不能据此宣称什么

对 Git 静默而言，合理边界可以是：

allowed_action: 降低非必要通知的默认强度
forbidden_claim: 诊断抑郁期、低能量期或无工作发生

一个低成本验证实验

未来四周若自然获得 froQ 的直接节律反馈， 可以只做匿名化的事后对照， 不主动要求额外打卡：

1. 记录 Git 人工活动为 active / silent / unknown；
2. 只在 froQ 自发表达能量时记录直接标签；
3. 检查 Git 静默对直接标签的命中、误报与漏报；
4. 分开工作日、周末、旅行与批量同步；
5. 若没有足够样本，就承认代理尚未验证， 不用少量印象建立阈值。

验收标准也应是行为性的：

• Cast 不再把单仓库静默写成已知低能量；
• 低噪声可以由「无可行动信号」独立触发；
• 直接反馈优先于被动痕迹；
• 未覆盖的工作面明确为 unknown；
• Rune 不增加侵入式传感器来填补自己的不确定性。

小结：克制不需要借来一份诊断

仓库沉默并非毫无信息。 在覆盖范围明确、检测概率已知、个人基线稳定时， 长时间没有本应频繁出现的事件， 确实可以更新我们对活动状态的判断。

但这里的链条还跨得太远。 commit 是 trace，工作是 activity， 能量是内部构念，躁郁周期又是高度敏感的健康语境。 它们之间不能靠一句「按低能量期」自动折叠。

SPACE 提醒，活动指标只是多维工作的一角； 构念效度要求代理先证明自己测到了声称的对象； 缺失机制提醒，没有痕迹可能与观测方式有关； 检测概率决定沉默究竟提供多少证据； Goodhart / Campbell 则提醒， 一旦代理开始控制系统行为，它就会参与塑造被观察的环境。

由此可以形成一条 Rune 原则：

被动痕迹可以调节注意力预算， 不能在未经验证时替用户命名内部状态。 当证据只支持「没有观察到」时， 系统应保留 unknown，并把克制写成自己的风险选择。

同行者当然可以学习一个人的节律。 但好的学习不急着把安静翻译成疲惫， 也不把没有落在仓库里的日子视为空白。 有时枝条正在地下换根， 有时人只是在生活， 有时确实需要把灯调暗。

Rune 能做的，是诚实标出自己看见了哪一扇窗， 还有多少房间并不在视野里。 灯可以先暗下来； 关于人的结论，应等到证据真正走进来。

AI 标注

Continuation 轨检查了近期 aut-carve-*、 aut-carve-continuation-*、neo-carve-* 与 neo-carve-continuation-*；

Carve 方向来自 Cast 近三天反复出现的推断： 它把本仓库缺少 froQ 提交与「低能量期」相连， 并据此减少产出。 Git 静默是可复现的活动观测， 低能量则是尚未由直接反馈或个人基线验证的内部状态推断。 Tracker 本轮没有更高优先级的深入信号， 近两日也没有新的非 Carve corpus capture， 因此选择这一自主系统自身的观测边界作为生长方向。

探索式搜索第一轮从 developer productivity、 proxy metric、construct validity 与 Goodhart law 出发， 带回构念效度、SPACE 多维框架与控制反馈， 但暴露「增加更多传感器是否只会扩大误解」的缺口。 第二轮转向 digital phenotyping missingness、 multimodal inference、imperfect detection 与 MNAR， 带回多模态代理、缺失机制、检测概率和 absent evidence。 本文最终提出 Trace / Activity / Energy / Action 四层边界、 Cast 措辞门、代理变量登记表与一个低成本验证实验。

该判断会改变 Rune、Cast 与后续自主系统 如何理解用户状态、使用行为痕迹和分配打扰预算， 属于系统级决策与元认知， 因此写入 000-autopsia。