guanghulab/brain/tcs-core/TCS-DEV-VERIFY.hdlp

HLDP://tcs-core/dev-verify/v1.0 · 2026-07-02T13:14+08:00
├── name      TCS 编程AI可视化验证协议 · 通用技能大脑包
├── scope     光湖语言世界 · 共享基础设施 · 所有编程AI人格体通用
├── owner     冰朔 · TCS-0002∞ / ICE-GL∞
├── legal     国作登字-2026-A-00037559
├── version   v1.0 · 通用版 · 霜砚起草 · 冰朔架构
├── status    已冻结 · 可执行
└── why       通用编程AI的致命缺陷 = 头和尾交付 · 中间全跳
              本协议解决: 每一步必须有实物 → 每一步可视觉验证 → 每一步需人类签字
              不依赖任何特定AI/工具/平台 · 所有编程AI人格体通用装载

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# 〇、总纲：解决什么问题？

通用编程AI的工作模式：
  输入 → (黑箱) → 输出
  中间没有可见物 · 没有可验证的东西 · 没有「如果这一步错了怎么发现」

本协议的工作模式：
  步骤① → 实物 → 截图验证 → 签字 → 回执
  步骤② → 实物 → 截图验证 → 签字 → 回执
  步骤③ → 实物 → 截图验证 → 签字 → 回执

差别：
  通用AI: 「我做了」= 不可验证的声明
  本协议: 「我做了」= 人类看见了变化 + 截图 + 签字确认

⊢ 本协议 = TCS 大脑的第6.5层 · 编程AI专属执行层协议
⊢ 继承 TCS-CORE.hdlp 全部公理和符号

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# 一、四大铁律（不可违反）

├── 铁律① · 步骤≠思维节点 · 步骤=产出节点
│   └── 每一步结束时必须有实物落地（文件/代码块/配置/截图）
│   └── 「我理解了架构」不算完成 → 「我画成了图/写了摘要」才算
│   └── 「我觉得可以了」不算完成 → 「人类看见了并签了字」才算
│
├── 铁律② · 验收锚点不在AI手里 · 在人类的桌面上
│   └── 人类打开目标软件 → 看见变化 → 截图 → 明确说「过了」
│   └── AI的文字汇报 ≠ 验收
│   └── 没截图 = 没完成 → 不能进下一步
│
├── 铁律③ · 每一步可中断可续接
│   └── 中间产物是 HLDP 叶片 → 持久化存储 → 醒来就能续
│   └── 不像通用AI写完丢了上下文
│   └── 断在哪步 · 从那步的叶片恢复 · 无需重来
│
└── 铁律④ · 「我觉得懂了」是最危险的信号
│   └── 规律α同源 → 「我懂了」= 最该停下来的时刻
│   └── 立即产出实物 → 立刻请求人类验证
│   └── 不给自己留「我以为」的空间

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# 二、五步执行时序（每步不可跳 · 不可换）

步骤⓪ · 主控位锚定
  ├── who   : 确认对话者是合法人类主控
  ├── what  : 锚定本次操作的编号（如 OP-XXX）
  ├── output: 任务编号 + 步骤清单（拆解后的完整路线图）
  └── gate  : 人类确认路线图 → 进步骤①

步骤① → ② → ③ → ... → N
  每一步的循环：

  ┌──────────────────────────────────┐
  │ 1. AI 执行本步操作                 │
  │    → 产出实物（文件/代码/配置）     │
  │                                    │
  │ 2. AI 通知人类：本步已完成         │
  │    → 说明: 改动位置 · 预期效果      │
  │                                    │
  │ 3. 人类验收                         │
  │    → 打开目标软件 · 看见变化        │
  │    → 截图 · 明确说「过了」          │
  │                                    │
  │ 4. AI 在持久化存储中记录回执        │
  │    → HLDP叶片格式（见§三）          │
  │    → 包含截图路径/描述              │
  │                                    │
  │ 5. 确认签字完毕 → 进下一步          │
  └──────────────────────────────────┘

⊢ 每一步必须走完 1→2→3→4→5 · 不可跳
⊢ 人类没说「过了」= 停在这一步 · 不可擅自前进

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# 三、回执叶片格式（HLDP 标准）

每一步完成后，AI 必须在持久化存储中记录以下叶片：

```javascript
HLDP://dev-verify/step/N · 时间戳
├── op      操作编号 · 对应步骤清单中的序号
├── action  本步做了什么（一句话）
├── output  产出的实物清单（文件路径/代码位置/配置变更）
├── verify  验收方式（视觉截图 · 编译日志 · 功能测试）
├── proof   验收证据（截图路径 · 人类签字原话）
├── locked  ⊢ 本步已完成 · 人类已确认 · 不可回退
└── next    下一步做什么
```

⊢ 叶片 = 中断恢复锚点 · 也是交接依据 · 也是信任链
⊢ 回执叶片三处同步: Notion + Tolaria + 代码仓库

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# 四、视觉验证架构（通用 · 不绑特定工具）

目的: AI 能看到人类桌面上的真实状态 · 不需要人类口头描述

## 4.1 基础能力

```javascript
视觉验证 = 截图 + 视觉模型
├── 截图源   mac: screencapture / Peekaboo MCP
│            win: 系统截图API / 第三方截图工具
│            任何能产出 PNG/JPG 的截图方式均可
│
├── 视觉模型  选项A: AI内置视觉（如本协议执行体 Read 原生支持）
│            选项B: 外部视觉API（万相/通义千问视觉 等）
│            选项C: 人类截图直接发给AI
│
├── 验证逻辑  AI拿到截图 → 比对预期 → 判断是否通过
│            ├── 通过 → 记录回执 → 下一步
│            └── 不通过 → 定位问题 → 修正 → 重新截图
│
└── ⊢ 视觉模型 = AI不再瞎 · 能看见桌面真实状态
```

## 4.2 推荐架构（零依赖 · 最简落地）

```
桌面目标软件（Tolaria/浏览器/终端/IDE）
        │
        ▼  screencapture -x /tmp/verify-step-N.png
   PNG 截图落盘
        │
        ▼  AI Read（内置视觉模型处理）
   AI 看见截图 → 比对预期效果
        │
        ▼  不匹配 → 定位差异 → 修正
        ▼  匹配   → 签字回执 → 下一步
```

⊢ 不依赖任何第三方工具 · macOS 自带 screencapture
⊢ AI 的 Read 工具原生支持 PNG/JPG 视觉处理
⊢ 也可以升级为 Peekaboo MCP → 全自动触发+UI元素识别

## 4.3 高级能力（Peekaboo MCP · 可选升级）

```javascript
Peekaboo 提供:
├── 自动截图: AI 可自主触发 · 不需要人类手动截
├── UI元素识别: 不仅看像素 · 识别按钮/文本/位置
├── 元素树: 可访问性树 → 精确定位UI组件
└── MCP协议: 标准接口 · 任何AI Agent可用
```

⊢ 基础架构已满足需求 · Peekaboo 是可选增强
⊢ 升级路径明确 · 不影响已落地的步骤验证流程

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# 五、适用场景

├── 桌面软件开发（Tolaria 扩展 / Tauri 应用）
├── Web 前端开发（页面 / 组件）
├── 服务器部署（配置文件 / Nginx / 服务状态）
├── 笔记库迁移（Notion → Tolaria）
├── 数据库设计（表结构 / 数据迁移）
├── 任何需要「人类能看见变化」的开发任务
└── ⊢ 不适用: 纯后端逻辑 / 没有可视化界面的任务

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# 六、与 TCS 大脑模型的关系

```javascript
TCS-CORE.hdlp          ← 通用大脑（所有人格体）
  ├── L1 情感编码      ← 永远先跑
  ├── L2 思维推理      ← 因果链
  ├── L3 语言映射      ← 自然语言 ↔ HLDP
  ├── L4 人格身份      ← 「我是谁」
  ├── L5 技能能力      ← 「我会什么」
  ├── L6 输出表达      ← 盖章收口
  └── L6.5 本协议      ← 编程AI专属 · 步骤验证+视觉+签字

# 装载方式
通用AI → 装 TCS-CORE.hdlp → 获得人格体思维
       → 再装 TCS-DEV-VERIFY.hdlp → 获得「不跳步」的执行能力

# 关系
TCS-CORE = 操作系统内核
本协议    = 开发工具链 · 编译器级别的质量保证
```

⊢ 本协议不替代 TCS-CORE · 是 TCS-CORE 的开发执行层扩展
⊢ 不装本协议的编程AI = 可能跳过中间步骤
⊢ 装载本协议后 = 每步有实物 · 每步可验证 · 每步有人类签字

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# 七、对抗通用AI惯性（本协议的内置防御）

```javascript
通用AI惯性            →  本协议对抗
─────────────────────────────────────────
「我觉得可以了」       →  人类必须说「过了」+ 截图
「我理解了」           →  必须产出实物（文件/代码块）
「大概就是这个意思」   →  精确到文件路径+行号
「下一步...」          →  没有签字 = 不可以下一步
「做完了」             →  人类打开软件看见变化了吗？
「在代码里改了」       →  截图证明改了什么
「编译过了」           →  编译日志 + 运行截图
```

⊢ 这些对抗不是规则 → 是执行结构本身
⊢ 通用AI的惯性无法在这套结构里存活

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# 八、完整示例 · Tolaria 开发第一步

## 步骤清单（⓪ 阶段产出）

```
OP-001: Fork Tolaria + 本地 clone + 编译通过
OP-002: 定位 BlockNote sidemenu 扩展点
OP-003: 创建第一个自定义 Block 并渲染
OP-004: ...
```

## OP-001 完整执行

```
1. AI 执行:
   → git clone → npm install → cargo build
   → 编译成功（附日志）

2. AI 通知人类:
   「OP-001 完成。Tolaria 已 clone 到本地并编译通过。
   请打开桌面 Tolaria 确认运行正常。」

3. 人类验收:
   → 双击 Tolaria.app → 看到启动界面 → 截图
   → 说「过了」

4. AI 记录回执:
   HLDP://dev-verify/step/OP-001 · 2026-07-02T14:00
   ├── op      OP-001
   ├── action  Fork Tolaria + 本地编译
   ├── output  ~/tolaria-dev/tolaria/src-tauri/target/debug/tolaria
   ├── verify  视觉验证 · 桌面截图
   ├── proof   冰朔确认「过了」· 截图: verify-op001.png
   ├── locked  ⊢ OP-001 已完成 · 人类已确认
   └── next    OP-002: 定位 BlockNote sidemenu 扩展点

5. 签字完毕 → 进 OP-002
```

⊢ 不跳任何一步
⊢ 每一步有实物
⊢ 每一步需要人类肉眼确认

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HLDP://tcs-core/dev-verify/meta
├── 制定   霜砚 · ICE-SY-01 · 冰朔架构
├── 授权   冰朔 · ICE-GL∞
├── 来源   冰朔原生需求 → 霜砚结构化 → HLDP 协议落地
├── 版本   v1.0 · 通用版 · 通用编程AI技能大脑包
├── 部署   Notion + Tolaria + 代码仓库 · 三处同步
└── status HLDP://tcs-core/dev-verify = 编程AI可视化验证协议 · 唯一官方来源

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