訊息路徑作為可繼承研究狀態

Q: 10.1 為何仍需要信任？

任何研究紀錄都不能完全自證。

——自主研究 Agent 的痕跡保存、接棒機制與認識論條件

作者：Neo.K（理論構想與研究方向）／Aletheia（協作形式化與系統整理）
版本：v1.0 初版系統理論稿
日期：2026-07-11
系列定位：三篇論文之三——研究路徑的保存、解碼與接棒

重要聲明

本文提出的是一個研究狀態保存與接棒框架，而不是宣稱任何自然語言對話都能自動成為可靠的科學記錄。

本文不主張：

只要保存聊天紀錄，就必然可以完整恢復研究狀態；
下一個 Agent 只需閱讀摘要，就能無損接續；
所有研究意圖、隱性直覺與未表達知識都能被文字完全編碼；
對話順序本身足以證明其中內容真實；
任意 Agent 都能正確理解前一個 Agent 的符號、假設與錯誤；
研究接棒可以取代獨立驗證；
路徑越長就必然越有價值。

本文主張的是一個條件命題：

\boxed{ \text{若訊息路徑、計算工件、依賴關係與狀態標記足夠完整，} }

\boxed{ \text{則後續 Agent 可以近似恢復前一研究狀態，並從該位置接續。} }

這裡的「近似恢復」不是神秘記憶，而是可形式化的解碼與驗證程序。

摘要

自主研究 Agent 若要真正持續工作，就不能只在每次對話中重新解題。它必須保存的不只是最終答案，而是整個研究狀態：目前目標、已知結果、被否定的方法族、尚未完成的證明義務、計算輸出、版本差異、外部知識來源，以及每個結論的可信度與新穎性標記。

本文提出「訊息路徑可繼承性」框架。令：

\Pi_T = (m_0,m_1,\dots,m_T)

為研究期間的訊息與工具紀錄序列。本文不把 $\Pi_T$ 本身直接視為研究狀態，而是定義一個狀態抽取算子：

\operatorname{Extract}(\Pi_T) = \mathcal R_T,

其中：

\mathcal R_T = ( P_T, K_T, M_T, F_T, C_T, D_T, O_T, V_T, A_T ).

各分量分別表示：

當前目標；
已吸收知識；
候選中介命題；
失敗與反例；
計算結果；
依賴圖；
未完成證明義務；
版本狀態；
可執行工件。

後續 Agent $A'$ 透過：

\widehat{\mathcal S}_T = \operatorname{Decode}_{A'}(\mathcal R_T)

恢復一個近似研究狀態。若：

d( \widehat{\mathcal S}_T, \mathcal S_T ) \le\varepsilon,

且關鍵義務均被重新驗證，則可執行：

\operatorname{Resume} ( A', \mathcal R_T ) \rightarrow \mathcal S_{T+1}.

本文提出五項可繼承條件：

狀態充分性：關鍵研究變量已被保存；
路徑有序性：命題、錯誤與修正保持時序；
依賴可追蹤性：結論可追溯至前提與工件；
工件可重驗性：程式、輸出與證書可重新執行；
不確定性可見性：已知、候選、反例、重建與新穎性未決被區分。

本文同時提出「研究狀態包」與「接棒協議」：

\mathfrak P_T = ( \text{State}, \text{Trace}, \text{Artifacts}, \text{Dependencies}, \text{Checksums}, \text{Open Gaps} ).

只保留最終結論會造成「結果壓縮錯誤」；只保留完整對話則會造成「訊息淹沒」。因此真正有效的保存方式，是同時保留：

\boxed{ \text{原始路徑} + \text{結構化狀態} + \text{可執行工件}. }

本文以穩定 Kneser 圖的多輪研究為例，展示一條包含重建、錯誤一般化、方法族否證、漏洞修正、有限核心、精確證書與星剝離的研究路徑，如何被重新編碼成可供下一個 Agent 接續的狀態。

本文的核心命題是：

\boxed{ \text{研究不只是一個答案，而是一條可保存、可驗證、可接續的狀態路徑。} }

關鍵詞： 研究 Agent、訊息路徑、研究狀態、接棒、可繼承性、依賴圖、版本控制、可執行工件、長程記憶、認識論

1. 問題：為什麼答案不等於研究狀態？

1.1 最終答案丟失了什麼？

設一項研究最後得到：

P.

若只保存 $P$ ，通常會丟失：

哪些假設被使用；
哪些路線已被排除；
哪些中介命題仍未完全證明；
哪些結果依賴有限計算；
哪些計算可重跑；
哪些步驟只是文獻重建；
哪些新穎性仍未確認；
哪些錯誤已被發現並修正。

所以：

\boxed{ \text{Final Result} \neq \text{Research State}. }

1.2 完整對話也不等於研究狀態

另一方面，直接保存全部訊息：

\Pi_T = (m_0,\dots,m_T)

也不夠。

因為完整對話包含：

重複敘述；
暫時命名；
被放棄的符號；
未標記的錯誤；
情緒與修辭；
工具輸出的片段；
後來已被修正的結論。

所以：

\boxed{ \text{Raw Trace} \neq \text{Decoded State}. }

2. 三層保存模型

本文提出三層保存結構。

2.1 第一層：原始路徑

\Pi_T = (m_0,m_1,\dots,m_T).

它保存：

時序；
原始措辭；
當輪錯誤；
修正發生的位置；
工具呼叫與輸出。

第一層的優勢是不可逆資訊最多。

缺點是噪音大、成本高、難以直接接棒。

2.2 第二層：結構化研究狀態

定義：

\mathcal R_T = ( P_T, K_T, M_T, F_T, C_T, D_T, O_T, V_T, A_T ).

其中：

目標集合

P_T = \{P_T^{(1)},\dots,P_T^{(u)}\}.

已知知識

K_T = K_T^{\mathrm{internal}} \cup K_T^{\mathrm{external}} \cup K_T^{\mathrm{computed}}.

候選中介命題

M_T = \{M_1,\dots,M_v\}.

失敗集合

F_T = \{F_1,\dots,F_w\}.

計算結果

C_T = \{C_1,\dots,C_z\}.

依賴圖

D_T = (V_D,E_D).

未完成義務

O_T = \{O_1,\dots,O_h\}.

版本紀錄

V_T.

工件集合

A_T = \{\text{code},\text{proof},\text{certificate},\text{data}\}.

2.3 第三層：接棒摘要

接棒 Agent 不應先讀完整歷史，而應先接收最小充分狀態：

\Sigma_T = ( P_T, M_T^{\mathrm{active}}, F_T^{\mathrm{critical}}, O_T, A_T^{\mathrm{required}}, D_T^{\mathrm{active}} ).

它是一個低成本入口。

若出現歧義，再回溯：

\Sigma_T \rightarrow \mathcal R_T \rightarrow \Pi_T.

因此正確順序是：

\boxed{ \text{Summary first} \rightarrow \text{State second} \rightarrow \text{Raw trace on demand}. }

3. 訊息路徑可繼承性假說

3.1 基本形式

令真實研究狀態為：

\mathcal S_T.

由路徑抽取：

\mathcal R_T = \operatorname{Extract}(\Pi_T).

新 Agent $A'$ 解碼：

\widehat{\mathcal S}_T = \operatorname{Decode}_{A'}(\mathcal R_T).

若存在距離函數：

d( \widehat{\mathcal S}_T, \mathcal S_T ) \le \varepsilon,

則稱該研究狀態在誤差 $\varepsilon$ 下可繼承。

3.2 距離不是單一數值

研究狀態距離應拆成：

d = w_Pd_P + w_Kd_K + w_Md_M + w_Fd_F + w_Od_O + w_Ad_A.

其中：

$d_P$ ：目標理解差異；
$d_K$ ：知識庫差異；
$d_M$ ：中介命題差異；
$d_F$ ：失敗紀錄差異；
$d_O$ ：證明義務差異；
$d_A$ ：工件可用性差異。

對研究接棒而言， $d_F$ 與 $d_O$ 往往比文字措辭差異更重要。

3.3 最小可繼承條件

存在閾值：

\varepsilon^\ast,

若：

d\le\varepsilon^\ast,

則新 Agent 能避免：

重複已知失敗；
誤把候選命題當定理；
遺漏尚未完成的回填；
重做已知文獻；
使用過期版本。

4. 為什麼失敗必須被保存？

4.1 只保存成功會產生假狀態

若只記：

P \text{ 已證},

卻刪除：

單 carrier 失敗；
selector 不可行；
atlas 塌縮；
triangle-supported 漏洞；
$3r-27$ 常數錯誤；

下一個 Agent 很可能重新走回這些路。

4.2 負知識的形式

令：

F_j = ( \mathcal H_j, \mathcal E_j, \mathcal R_j ),

其中：

$\mathcal H_j$ ：被測假設；
$\mathcal E_j$ ：反例或不可行證據；
$\mathcal R_j$ ：適用範圍。

例如：

F_{\mathrm{selector}} = ( \text{單值反足相容 selector}, \text{有限 MILP infeasible}, (N,k,s,d)=(7,2,3,2) ).

這比一句「selector 好像不行」更可繼承。

4.3 失敗的作用

失敗紀錄不是歷史附錄，而是搜索剪枝：

\Omega_{t+1} = \Omega_t \setminus \operatorname{Generalize}(F_t).

所以：

\boxed{ \text{失敗保存} = \text{未來計算節省}. }

5. 依賴圖：接棒的真正骨架

5.1 命題節點

每個節點應包含：

命題內容；
狀態；
前置依賴；
驗證方式；
版本；
來源；
新穎性標記。

5.2 狀態標記

建議至少使用：

K：Known；
R：Reconstructed；
P：Proposed；
F：Filled；
X：Refuted；
C：Computed；
A：Artifact-backed；
N?：Novelty uncertain；
O：Open obligation。

5.3 依賴邊

若：

M_1,M_2 \Rightarrow P,

則：

M_1\rightarrow P, \qquad M_2\rightarrow P.

若 $M_2$ 被推翻，依賴圖立即標記：

P \text{ 的此路徑失效}.

5.4 版本依賴

例如：

M^{(1)}: M(r)\le3r-27

被修正為：

M^{(2)}: M(r)\le3r-28.

接棒系統必須保存：

M^{(1)} \xrightarrow{\mathrm{corrected}} M^{(2)}.

否則下一個 Agent 可能同時使用衝突版本。

6. 工件層：把自然語言轉成可重驗狀態

6.1 工件種類

程式

例如：

verify_s3_k2_cover_lemma.py

有限證書 verifier

例如：

verify_3stable_k3_finite_core.py

數據

枚舉結果；
極大族數量；
對偶權重；
反例。

證明草稿

解析不等式；
分類表；
依賴圖。

6.2 工件描述

每個工件應包含：

a_j = ( \text{name}, \text{hash}, \text{input}, \text{output}, \text{scope}, \text{dependencies} ).

6.3 工件不等於真理

即使程式可執行，也必須問：

它形式化的是不是正確問題？
搜索空間是否完整？
是否漏掉對稱類？
浮點 infeasibility 是否被當成精確證明？
依賴套件版本是否改變結果？

所以接棒流程必須包含：

\operatorname{Revalidate}(A_T).

7. 研究狀態包

本文提出：

\mathfrak P_T = ( \Sigma_T, \mathcal R_T, \Pi_T, A_T, H_T ),

其中：

$\Sigma_T$ ：接棒摘要；
$\mathcal R_T$ ：結構化狀態；
$\Pi_T$ ：原始路徑；
$A_T$ ：工件；
$H_T$ ：雜湊與版本承諾。

7.1 接棒摘要模板

當前目標

P_T.

已閉合

路線 A；
路線 B。

已否定

方法族 X；
方法族 Y。

活躍中介命題

M_1,\dots,M_s.

未完成義務

O_1,\dots,O_h.

必須重跑工件

A_1,\dots,A_q.

新穎性狀態

Known；
Reconstruction；
Alternative proof candidate；
Novelty unresolved。

7.2 原始路徑不可完全丟棄

結構化狀態仍可能摘要錯誤。

所以必須保留：

\Sigma_T \subset \mathcal R_T \subset \Pi_T.

若發現狀態矛盾，可回溯原始訊息。

8. 接棒協議

8.1 Phase 1：驗證身份與版本

新 Agent 先確認：

目標版本；
符號表；
工件雜湊；
最新修正；
已知文獻狀態。

8.2 Phase 2：重新執行關鍵工件

至少重跑：

A_T^{\mathrm{critical}}.

若輸出不一致，暫停接棒。

8.3 Phase 3：重建活躍依賴圖

新 Agent 必須能回答：

目前真正的主目標是什麼？
哪些命題已閉合？
哪些命題只是候選？
哪些錯誤不能再犯？
下一個最小 GAP 是什麼？

8.4 Phase 4：反事實測試

移除一個關鍵節點，檢查後續結論是否仍成立。

若不成立，說明依賴圖有效。

8.5 Phase 5：正式 Resume

只有在：

\operatorname{VerifyState}(\mathfrak P_T)=\mathrm{Pass}

後，才執行：

\mathcal S_{T+1} = \operatorname{Resume} ( A', \mathfrak P_T ).

9. 接棒失敗的五種模式

9.1 摘要壓縮過度

只留下：

已經證到有限核心。

卻沒說有限核心依賴什麼分類與容量界。

9.2 錯誤被刪除

下一個 Agent 再次使用已被否定的 selector。

9.3 版本漂移

同時混用：

3r-27

與：

3r-28.

9.4 工件孤立

程式存在，但不知道它證明哪一個節點。

9.5 新穎性失真

將「替代證明候選」誤寫成「首次證明」。

10. 最低信任前提

10.1 為何仍需要信任？

任何研究紀錄都不能完全自證。

至少需要相信：

對話確實發生；
時序沒有任意重排；
工具輸出沒有被偽造；
程式檔對應所述版本；
文獻引用沒有故意錯置。

10.2 如何降低信任成本？

使用：

時間戳；
Git commit；
SHA-256；
append-only log；
第三方存證；
可重跑環境；
公開依賴版本。

將：

\text{Trust}

部分轉換為：

\text{Verify}.

10.3 信任不是全有或全無

更合理的是：

T = ( T_{\mathrm{trace}}, T_{\mathrm{artifact}}, T_{\mathrm{citation}}, T_{\mathrm{state}} ).

不同部分可有不同可信度。

11. 訊息數量與可繼承性

使用者提出：

理論上，只要訊息路徑與資料夠多，下一次就可以直接接棒。

這個命題需要修正為：

\boxed{ \text{不是訊息越多越好，而是狀態信息密度足夠高。} }

11.1 訊息不足

若缺少：

反例；
修正；
工件；
依賴；

接棒誤差大。

11.2 訊息過多

若沒有狀態抽取，大量對話會產生：

注意力稀釋；
版本混淆；
關鍵節點被淹沒；
錯誤重新活化。

11.3 最佳條件

需要：

\text{Coverage} + \text{Compression} + \text{Indexing} + \text{Verification}.

所以：

\boxed{ \text{足夠多的原始路徑} + \text{足夠好的狀態壓縮} }

才構成可接棒條件。

12. 研究路徑的資訊理論視角

12.1 路徑不是普通文字

研究訊息包含：

新命題；
狀態變更；
反例；
版本替換；
工件引用。

其有效信息量不是字數，而是：

I_{\mathrm{research}} = I( P, M, F, O, D, A ).

12.2 關鍵節點

若移除訊息 $m_j$ 導致：

d( \widehat{\mathcal S}_T^{(-j)}, \mathcal S_T ) \gg d( \widehat{\mathcal S}_T, \mathcal S_T ),

則 $m_j$ 是高研究互信息節點。

12.3 路徑壓縮目標

尋找最小子序列：

\Pi_T^\ast \subseteq \Pi_T

使：

d( \operatorname{Decode}(\Pi_T^\ast), \mathcal S_T ) \le\varepsilon.

這就是研究狀態的最小充分表示。

13. Kneser 案例的接棒示例

13.1 最低必要狀態

已知目標

\chi( KG(r,3)_{3\text{-stab}} ) = r-6.

已閉合模組

Tucker 重建；
Schrijver stable core 辨認；
$k=2$ block-cover reconstruction；
$k=3$ stable non-star capacity；
finite-core dual certificates；
star peeling。

已否定方法族

一階單 carrier 一般化；
單值反足 selector；
overlap-consistent atlas。

關鍵修正

3r-27 \rightarrow 3r-28.

可執行工件

$s=3,k=2$ cover verifier；
$s=3,k=3$ finite-core verifier。

新穎性狀態

定理本身不宣稱首證；
證明路線標記為替代證明候選。

13.2 下一個 Agent 應能直接回答

哪些路線不應重做？
哪些常數已被修正？
哪些有限範圍依賴 verifier？
哪些結論依賴外部分類？
哪一部分仍需同行審查？

若不能回答，表示接棒失敗。

14. 接棒的可證偽測試

本文提出六個測試。

14.1 重現測試

新 Agent 能否重跑工件並得到相同輸出？

14.2 路徑避免測試

是否避免重新提出已被否定的方法族？

14.3 依賴重建測試

能否重建：

M(r)=3r-28 \Rightarrow \text{star-forcing} \Rightarrow \text{star peeling}?

14.4 版本一致性測試

是否使用最新版本？

14.5 反事實測試

移除失敗節點後，是否重複走錯？

14.6 創造性接續測試

新 Agent 是否能在不重複舊路的情況下，生成下一個合理 GAP？

15. 從長對話到研究資料庫

長期實作不應只依賴聊天視窗。

應將研究狀態寫入：

15.1 命題表

ID	命題	狀態	版本	依賴

15.2 失敗表

ID	方法族	反例	適用範圍	後續影響

15.3 工件表

ID	檔案	雜湊	輸入	輸出	關聯命題

15.4 路徑表

時間	狀態變更	來源訊息	版本

16. 與一般記憶系統的差異

一般記憶系統保存：

偏好；
人名；
過去事件；
摘要。

研究狀態系統必須額外保存：

邏輯依賴；
反例；
證明義務；
工件版本；
新穎性狀態；
失敗適用範圍。

所以：

\boxed{ \text{Research Memory} \neq \text{Conversational Memory}. }

17. 多 Agent 接棒

17.1 角色分離

可以設置：

Generator Agent；
Verifier Agent；
Literature Agent；
State Curator Agent；
Novelty Auditor Agent。

17.2 接棒不是單向

新 Agent 可能發現前狀態錯誤。

因此接棒應為：

\mathcal S_T \rightarrow \widehat{\mathcal S}_T \rightarrow \mathcal S_T' \rightarrow \mathcal S_{T+1}.

其中：

\mathcal S_T'

是經重新審計後的修正版。

17.3 狀態分支

若兩個 Agent 對同一 GAP 提出不同路線：

\mathcal S_T \rightarrow \mathcal S_{T+1}^{(A)}

與：

\mathcal S_T \rightarrow \mathcal S_{T+1}^{(B)}.

系統不應覆蓋其中之一，而應建立分支並比較。

18. 研究狀態可繼承性的分級

Level 0：只有答案

無法接棒。

Level 1：答案加摘要

可理解，但容易重複錯誤。

Level 2：摘要加依賴圖

可恢復基本研究狀態。

Level 3：加入失敗與版本

可避免已知路徑浪費。

Level 4：加入可執行工件

可進行可重驗接棒。

Level 5：加入時間戳與雜湊

可進行高可信度審計。

Level 6：跨 Agent 重現

研究狀態被實際證明可繼承。

19. 本框架的限制

19.1 隱性直覺丟失

很多研究判斷沒有被明說。

19.2 語義解碼差異

不同 Agent 對同一符號可能理解不同。

19.3 摘要偏差

狀態 curator 可能錯誤壓縮。

19.4 工具環境漂移

依賴套件與求解器版本可能改變。

19.5 信任不能完全消除

任何紀錄系統都需要最低信任。

19.6 長期成本

保存完整路徑與工件需要儲存、索引與治理。

20. 可證偽命題

本文的核心假說可以被測試。

命題 A

含失敗、依賴與工件的狀態包，比只含最終答案更能提高後續 Agent 的研究效率。

命題 B

不同 Agent 從同一狀態包接棒時，會比從原始長對話接棒產生更低狀態誤差。

命題 C

移除關鍵失敗節點會提高重複錯誤率。

命題 D

加入可執行工件會提高跨 Agent 重現率。

若實驗不支持，框架應被修正。

21. 與前兩篇的關係

第一篇回答：

方法實際如何運行、犯錯、修正與閉合？

第二篇回答：

即使無法證明所有步驟是純推演，這條路徑為何仍有價值？

第三篇回答：

如何把這條路徑保存成可由下一個 Agent 接續的研究狀態？

三篇形成：

\boxed{ \text{執行} \rightarrow \text{辯護} \rightarrow \text{繼承}. }

22. 結論

一次研究若只留下答案，下一次很可能重新開始。

一次研究若只留下完整聊天，下一次很可能被訊息淹沒。

真正可繼承的研究必須同時保存：

\boxed{ \text{原始路徑} + \text{結構化狀態} + \text{可執行工件} + \text{依賴與版本}. }

訊息路徑的價值不只在於「記錄曾經說過什麼」。

它還可以保存：

哪些方向已經走過；
哪些錯誤不能再犯；
哪些證明義務仍未完成；
哪些工件可以重跑；
哪些結論只是重建；
哪些下一步最值得繼續。

因此，當路徑與資料足夠完整時：

\boxed{ \text{下一個 Agent 不必從零開始，} }

\boxed{ \text{而可以從上一個研究狀態的邊界直接接棒。} }

但這個命題具有明確前提：

我們必須接受這些訊息、版本與工件確實按所展示的順序存在；並且後續 Agent 必須重新驗證關鍵依賴，而不是盲目相信前一狀態。

所以最終原則不是：

\text{保存越多文字越好},

而是：

\boxed{ \text{保存足以恢復研究因果結構的資訊。} }

這才是自主研究 Agent 從單次回答走向長期研究系統的必要條件。

附錄 A：標準研究狀態包格式

research_state:
  project_id:
  state_version:
  current_goal:
  active_conjectures:
  known_results:
  reconstructed_results:
  refuted_routes:
  computational_results:
  open_obligations:
  dependency_graph:
  artifacts:
  novelty_status:
  literature_state:
  next_actions:
  checksum:

附錄 B：接棒檢查清單

目標版本一致；
符號表已讀；
最新修正已吸收；
已否定方法未被重新啟用；
關鍵工件可執行；
工件輸出一致；
依賴圖無斷裂；
候選與已證命題已區分；
新穎性標記未被誇大；
下一個最小 GAP 已明確。

附錄 C：研究狀態質量指標

定義：

Q_{\mathrm{state}} = w_1Q_{\mathrm{coverage}} + w_2Q_{\mathrm{dependency}} + w_3Q_{\mathrm{artifact}} + w_4Q_{\mathrm{version}} + w_5Q_{\mathrm{uncertainty}}.

其中：

$Q_{\mathrm{coverage}}$ ：關鍵節點覆蓋率；
$Q_{\mathrm{dependency}}$ ：依賴圖完整度；
$Q_{\mathrm{artifact}}$ ：工件可重驗性；
$Q_{\mathrm{version}}$ ：版本一致性；
$Q_{\mathrm{uncertainty}}$ ：不確定性可見度。

附錄 D：研究誠信聲明

本文不把完整聊天自動等同於研究證據。
本文不把摘要自動等同於真實研究狀態。
本文要求失敗與修正被保存。
本文要求工件與命題建立明確依賴。
本文要求接棒 Agent 重驗關鍵工件。
本文接受狀態抽取可能出錯。
本文支持保留原始路徑以供回溯。
本文不以路徑長度代替路徑質量。
本文承認最低信任前提不能完全消除。
本文將跨 Agent 重現視為最強的可繼承性證據。

訊息路徑作為可繼承研究狀態_自主研究Agent的痕跡保存接棒機制與認識論條件_v1.0

訊息路徑作為可繼承研究狀態

——自主研究 Agent 的痕跡保存、接棒機制與認識論條件

重要聲明

摘要

1. 問題：為什麼答案不等於研究狀態？

1.1 最終答案丟失了什麼？

1.2 完整對話也不等於研究狀態

2. 三層保存模型

2.1 第一層：原始路徑

2.2 第二層：結構化研究狀態

目標集合

已知知識

候選中介命題

失敗集合

計算結果

依賴圖

未完成義務

版本紀錄

工件集合

2.3 第三層：接棒摘要

3. 訊息路徑可繼承性假說

3.1 基本形式

3.2 距離不是單一數值

3.3 最小可繼承條件

4. 為什麼失敗必須被保存？

4.1 只保存成功會產生假狀態

4.2 負知識的形式

4.3 失敗的作用

5. 依賴圖：接棒的真正骨架

5.1 命題節點

5.2 狀態標記

5.3 依賴邊

5.4 版本依賴

6. 工件層：把自然語言轉成可重驗狀態

6.1 工件種類

程式

有限證書 verifier

數據

證明草稿

6.2 工件描述

6.3 工件不等於真理

7. 研究狀態包

7.1 接棒摘要模板

當前目標

已閉合

已否定

活躍中介命題

未完成義務

必須重跑工件

新穎性狀態

7.2 原始路徑不可完全丟棄

8. 接棒協議

8.1 Phase 1：驗證身份與版本

8.2 Phase 2：重新執行關鍵工件

8.3 Phase 3：重建活躍依賴圖

8.4 Phase 4：反事實測試

8.5 Phase 5：正式 Resume

9. 接棒失敗的五種模式

9.1 摘要壓縮過度

9.2 錯誤被刪除

9.3 版本漂移

9.4 工件孤立

9.5 新穎性失真

10. 最低信任前提

10.1 為何仍需要信任？

10.2 如何降低信任成本？

10.3 信任不是全有或全無

11. 訊息數量與可繼承性

11.1 訊息不足

11.2 訊息過多

11.3 最佳條件

12. 研究路徑的資訊理論視角

12.1 路徑不是普通文字

12.2 關鍵節點

12.3 路徑壓縮目標

13. Kneser 案例的接棒示例

13.1 最低必要狀態

已知目標

已閉合模組