原始文档的离线阅读副本 · 原始文件

LedgerSnap 原生 RSI 演示

当前证据与环境

本例是合成、信息不对称的历史规则复用开发验证，不是专业测评或独立泛化证据。最新已核验的查看实例为 http://127.0.0.1:55734；鉴权 URL 保存在 ../native-session-learning-cz6d_ffp/browser-access.json，不要将其中 token 放入汇报材料。它恢复了原执行实例 ../native-session-learning-k4kql92q 的会话与工作流证据，仅用于当前构建的查看验收，没有重新运行模型。原执行实例地址为 http://127.0.0.1:49486。两者都是独立 Web profile，正常已安装 profile 验收未完成。

运行 a456435b-c878-4477-88c2-b75e75ea6293 已完成。来源会话为 session-bc40fe1e-dc39-4bcf-adc7-c20dab477d05，目标为 session-089f3942-bdca-44ea-a51a-5c03d4a140fe。归档、抽取、筛选和两个比较会话均为真实 Harness Session；驱动脚本只调用 DSH HTTP RPC，没有直接调用模型 API。

查看已经完成的流程

  1. 使用本实例的鉴权 URL 打开 Web 页面。首次打开可能出现预览说明，先点击“继续”。
  2. 打开“设置”，选择“RSI 记忆”。
  3. 查看“学习记录”中来源 session-bc40fe1e-dc39-4bcf-adc7-c20dab477d05 的 completed 记录。
  4. 等待候选和指标加载完成。最新查看实例在证据异步返回前显示加载状态，不再把等待中的证据显示为无候选或未执行；本次稳定状态应为 3 条候选、抽取 10,929 Token、筛选 20,312 Token。
  5. 查看候选中的 LedgerSnap 作用域、revision 业务版本、emitted_at 投递时间，以及先归并再过滤删除状态的方法；展开“逐条筛选结论”和“来源引用”核对依据。
  6. 在“原始对话对比”查看两组：无经验 1,987 Token / 1.11 秒；有经验 3,079 Token / 3.13 秒。线上“任务成功”仍为未知，最终文本符合标准的结果分别为失败、成功。
  7. 展开“记忆送达 (0)”与“记忆送达 (1)”，确认只有有经验组收到实际 rsi:memory 内容。展开各组“原始对话对比”查看原生 system、目标用户消息、模型路由、助手输出和完整原始 JSON。
  8. 点击有经验组的“打开原生会话”。最新构建会自动关闭设置弹层，主会话显示目标数据和 {"active_count":4,"total_cents":16274}。重新打开设置并选择无经验组，可查看 {"active_count":null,"total_cents":null}。

原执行实例及本轮中间构建 54980 的导航曾触发 PAGE_SCRIPT_ERROR，原因是本地模型提示行首次创建会话模型目录时未声明 remote.session 依赖。最新构建 55734 已补齐依赖，并实际验证两组首次打开、设置自动关闭及正确对话内容；本轮新实例没有捕获到 pageerror。旧警告保留，不修改历史验收记录。浏览器已保留在有经验原生会话页。

查看记录不需要点击“开始学习”或“运行实验”，也不需要重新发送任务。该 profile 未配置专业 benchmark 适配器，“运行实验”不可用；通用“会话学习”是本例实际入口。

从头复现

从研究仓库根目录启动新的隔离实例；不要在现有证据目录覆盖声明或重跑：

uv run --with pyyaml --with jsonschema python experiments/online-corpus/native_session_learning_web.py \
  --launcher /Users/tjzhong/Desktop/tencent/deepseek-harness/apps/launcher \
  --source artifacts/automatic-flow-z7ienvx5

启动输出提供新目录和端口。用新目录的 browser-access.json，以及新的输出目录运行驱动：

node experiments/online-corpus/version_merge_demo.mjs --fresh-data \
  --access artifacts/<新实例目录>/browser-access.json \
  --workspace artifacts/automatic-flow-z7ienvx5/workspace \
  --output artifacts/<新的实验目录>

脚本预声明训练与目标输入、参考合计和单次运行协议；依次创建训练与纠正原生 Session、目标 Session，再调用 rsi/sessionStart 启动插件抽取、独立筛选及配对。每次复现都会产生真实模型费用；同数据重复运行只能检验重复性，不能算独立新题。不可因为结果不理想覆盖记录或反复运行到成功。

也可在新实例中手动创建训练、纠正和目标原生会话，使用 declaration.json 中的对应文本；然后在设置中选择来源与目标、勾选“学习后自动对比”、提前填入可选标准文本，再点击“开始学习”。这条手动路径的控件在此前验收中测试过，本轮只验收查看已完成记录，没有重复提交模型实验。

可陈述结论

本例保存并应用了训练侧报告的内部规则，有经验组正确完成新数据合计；无经验组没有该规则，返回 null 是安全拒绝，不是业务计算错误。学习消耗 31,241 Token，有经验执行比安全拒绝消耗更多 Token 和时间，因此不能称为净效率收益。旧失败启发了本轮 prompt 修正，规则和陷阱结构相同，不能称为独立确认性验证。

report.html 提供完整来源、学习、筛选、实际注入、双组原始对话及 11 项审计结果；evidence.json 和各组 native-events.json 保留机器可读原始证据。专业评测仍为 40 条记录、14 组已判分配对，合成结果不混入其分母。