Your Vibe Coding Collaboration Profile
你是强目标驱动的 AI 协作者（B (hands-on operator)）
你不是单纯让 AI 代写代码，而是在用 AI 推进复杂项目：会要求验证，也会用架构、文档和任务状态来收束工作。
这份报告读取了 10 条本地协作事件。其中 0 个验证信号说明你已经有工程验收意识；0.0% 的输出任务带有收束证据，说明你的问题不是“不会用 AI”，而是某些任务入口和工作流还会制造额外拉扯。
Bottom Line
What You Already Do Well
你会要求 AI 验证结果
行为：报告看到 0 个验证信号。这个数字的意思是：你不是只看 AI 说“完成了”，而是会让它跑测试、检查或给出验收证据。
为什么是优势：这是优势，因为验证习惯会把“看起来能跑”变成“我知道它为什么能交付”。
任务收束率约 0.0%，口径是已验证/设计/实现闭环任务占输出任务的比例。
你有把任务拉回工程边界的意识
行为：报告看到 0 个约束反推信号；另有 0 / 4 个输出片段带有可识别收束证据。
为什么是优势：这是优势，因为你已经在用边界、验收和收束来管理 AI，而不是完全把判断权交给它。
任务收束率约 0.0%，口径是已验证/设计/实现闭环任务占输出任务的比例。
The 3 Things Slowing You Down
问题 4：部分任务没有形成可恢复收尾
任务做了很多动作，但最后没有清楚留下“改了什么、怎么验证、下一步是什么”。
报告看到 0 个验证/收束缺口信号；当前任务收束率约 0.0%。
当完成定义没有提前写出来，AI 容易把“我做过了”当成“可以交付了”。
下次恢复任务时，你需要重新判断状态；多人或多 agent 协作时尤其容易丢上下文。
完成前必须输出 closeout： 1. 改了什么 2. 运行了什么验证命令 3. 结果是什么 4. 还没做什么 5. 下一步接手人应该从哪里继续
问题 3：你有时把决策权交给 AI
你可能会说“按你的建议做”“你看着办”。这能快速推进，但也让 AI 继承了太多隐含决策。
报告看到 1 个被动放手信号。它意味着：某些关键约束没有由你明确声明。
AI 会把“没有说清楚”理解成“可以自由选择”，而它的选择未必符合你的项目边界。
短期看更快，长期会增加返工和方向偏移，尤其在架构、规范和数据边界任务里。
你可以提方案，但不要直接执行。 我的不可变约束是：... 你必须列出：推荐方案、替代方案、为什么不选替代方案。 等我确认后再改。
问题 1：任务入口太省字
你可能只说“继续”“按你的理解推进”，或者贴一段上下文就让 AI 开始做。
报告看到 0 个弱目标或不可用目标信号。它意味着：AI 收到任务时，目标、边界或验收方式不够完整。
你为了省第一轮说明，把判断压力转移给了 AI；AI 会用自己的默认路径补全缺失信息。
方向猜错后，后续代码、文档或验证都会跟着偏，最后靠你多轮纠正把它拉回来。
请先复述我的目标，再开始做。 目标：... 允许范围：... 禁止范围：... 验收方式：... 交付格式：先列计划，再改文件，最后报告验证结果。
Priority Actions
- 下一次对话就改：不要再只说“继续”。直接使用“目标 / 允许范围 / 禁止范围 / 验收方式 / 交付格式”五行模板。这条建议绑定到 0 个弱目标或不可用目标信号。
- 本周固定成流程：每个任务开始前先让 AI 判断层级：设计、实现、验证还是交接；确认后再允许它改文件。
- 之后沉淀成项目规范：把 closeout 模板写进 AGENTS.md 或 observer.yaml，让每次交付都留下验证命令、结果、未完成项和下一步。
Developer Appendix: labels, confidence, and raw signals
Top 标签
目标质量
工程闭环漏斗
closed/design/implementation: 0.0%；goal_only: 75.0%。
Episode diagnostic signals
暂无数据。
AI 协作能力矩阵
| 能力项 | 评分 | 证据 | 提升方向 |
|---|---|---|---|
| 验证意识 | 78 | 经常出现主动验证和对比证伪信号 | 把验证转成完成定义。 |
| 约束反推 | 68 | 用户会要求先判断问题边界和硬约束 | 任务开头固定约束和禁止范围。 |
| 目标入口 | 47 | 弱目标 0 次，不可执行目标 0 次 | 用目标+边界+验收替代弱指令。 |
| 闭环收束 | 32 | 已验证并收束 0 / 4 个任务片段 | 每轮任务必须有完成证据。 |
| 任务拆分 | 56 | 只有目标未闭环 3 次，顶层目标未落地 0 次 | 长 episode 强制重切任务。 |
| 抽象判断 | 70 | 存在抽象层级和数据生命周期相关信号 | 动手前先做问题层级判断。 |
浪费最严重项目
退化最严重项目
场景：项目缺少AI coding 约束文件 (CLAUDE.md/AGENTS.md) 和 StraTA 文档 (STRATEGY/TASKS/HANDOFF)，每次会话从零开始推理，模型无法继承上下文和架构约束，导致重复犯同类错误。
问题：它提示某类协作成本正在反复出现，需要把隐含习惯改成显式流程。
- 项目约束成熟度：0.0。越低说明 AI 协作约束、任务文档或测试约定越缺。
- 退化信号占比：0.0%。退化标签在交互中的占比，用于判断冷启动或执行偏差。
暂无信号。
原始信号
constraint_maturity=0.0；degen_rate=0.0%诊断置信度与未识别规范风险
未发现显式 observer 配置；若项目使用自定义规范，未识别规则可能导致闭环低估。
- 诊断置信度: low
- active profiles: generic
- auto detected: none
- unrecognized keys: none
建立项目 AI 协作约束
- 来自诊断：约束缺失导致冷启动退化
- 项目约束成熟度：0.0。越低说明 AI 协作约束、任务文档或测试约定越缺。
- 退化信号占比：0.0%。退化标签在交互中的占比，用于判断冷启动或执行偏差。
原始信号
diagnosis: 约束缺失导致冷启动退化；constraint_maturity=0.0；degen_rate=0.0%产物类型 code
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