让模型总结一周很容易得到“效率提升、思路清晰、收获满满”。如果输入只有几个文件名它并不知道哪些任务完成、哪些实验失败更不知道“没记录”是不是“没发生”。一份适合生活应用的周复盘可以从四个篮子开始已验证、失败、未知、下一步。感受由人补充事实从记录进入。不用数量给自己制造压力文章数、代码行数和生成字数都可以统计但它们不是工作价值的代名词。没有统一口径时就不把零散文件数写成漂亮的“全周产量”。一次复盘最有用的变化也许只是发现一项功能根本没有运行过。2026 年 10 月 22 日 ThinkingBox 以实际状态核对完成情况对个人复盘同样有启发模型生成的完成宣言不应覆盖失败日志。研究说明把卡片做成可验证输入保存为 weekly.py。示例记录是合成的只验证复盘协议不扫描个人工作目录。evidence {log-1: 示例筛选断言通过, log-2: 模型端口未连接, note-1: 尚未测真实设备续航} cards [ {state: DONE, claim: 筛选逻辑通过, ref: log-1}, {state: FAILED, claim: 模型连接失败, ref: log-2}, {state: UNKNOWN, claim: 真实续航未知, ref: note-1}, {state: NEXT, claim: 准备设备测量日志, ref: None}, ] def validate(card): if card[state] not in {DONE, FAILED, UNKNOWN, NEXT}: raise ValueError(未知状态) if card[state] ! NEXT and card[ref] not in evidence: raise ValueError(没有证据引用) return card assert len([validate(c) for c in cards]) 4 try: validate({state: DONE, claim: 全部完成, ref: None}) except ValueError: pass else: raise AssertionError(无依据完成状态被接受) for card in cards: print(card[state], card[claim])这个程序只验证引用存在不能证明某条 claim 真由证据支持。生成复盘后仍需人工检查“连接失败”有没有被写成“优化完成”“未知”有没有被模型顺手补成结论。下一步尽量小到能够开始“下周把知识库做好”太大。“为去年/今年同名笔记补两道测试题”就能执行。保留失败记录也让后来知道当时为什么停下避免把相同问题重新做一遍。本文实跑了卡片状态与引用校验未调用模型也没有把示例写成真实一周工作成绩。复盘可以安静一点只要下一次打开时仍然找得到当时的依据。