database · E1 预消化简报(2026-10-30)

  • 作者：Jay · E1 日间预消化轮 · database
  • 模式：宿主机增量清单优先（manifest d71a4202-68b2-455a-bff8-f7f12a8714b4 · created_at 1793362801 / expires_at 1793366401 · 读取时未过期 · 1 item / 8 materials 全部逐份读完）
  • 本批新材料 = items[0].materials[].source 的 8 份，非 item.source 第一项；未全库扫描、未联网补料、未多轮重写凑字数
  • 基线活文档：organized/knowledge/database.md（正文 R-110 · 2026-10-25 20:40）+ organized/knowledge/.database-candidate.md（R-111 · 2026-10-26 20:44 · 尚未晋级正文）；队列 organized/queue/work-queue.md（2026-10-30 20:00 生成，§2 列 database 4 天未更新）
  • 增量条数：8 条材料 → 实质增量 5 条（1 条真正新工程条目 + 4 条「早已判读但 database 侧至今未锚」的历史坐标）+ 3 条零增量/重复派发（纯计数刷新与标签噪音）

一句话判断：本批 8 件里主分类为 database 的 = 0 件（主分类分布：agent 2 / engineering 3 / multimodal 1 / llm-infra 1 / rag 1），唯一真正的新条目是 magnetoid/blob（0★ · 首采当日）；其余全是 2013–2022 的经典旧卡回流。今晚 R-112 建议按「补记锚点轮」处理：把 database 侧从未落地的 5 个 arXiv ID 补进 §6，把 §3 争议 1 缺失的「主张 C（规则/程序拓扑）」补上，不升层数、不升轴、不新立争议与趋势。

一、今日最重要的增量（8 条材料，逐条）

增量 1 ★ 真正新条目 · magnetoid/blob —— 「agent 是成员而非挂件」的自托管团队聊天（database 角色最弱的一件）

  • 来源：organized/repo_cards/4761-magnetoid-blob.md · https://github.com/magnetoid/blob · 首采 2026-10-30（上次采集同日）· 0★ · 周增 +0 · Python · MIT · 主分类 agent / 副主题 database · 形态 app · 分类 skill · 成熟度 experimental · 来源文件 [GitHub Search] · 库内 0 命中（inbox/ 与 organized/knowledge/ 全域检索无同条目）
  • 要点（卡片摘要级，全文/README 未读）：一句简介即全部信息 —— “Open-source team chat where agents are members, not widgets. Self-hosted, Slack-familiar, MIT.”。无 TLDR、无方法点、无 stars、无数据存储/检索/索引细节，卡片本身不含任何可支撑 database 主张的技术字段。
  • 与活文档现有脉络的关系：
  • §2.12「RAG 数据层载体三十九层并立」本轮新增的生态观察簇（edgeever / people-context / openidea / weave / synaplan / aft）都是知识或记忆承载端；本件的形态是协作通信端，与 §2.3「Agent 记忆」、§2.12「Agent 数据层推向工作流层」在语义上隔了一层。
  • 若只看「agents are members, not widgets」这句自述，它与 trend 110/111（数据库 Agent 是 first-class 实体、状态即数据）同族 —— 但那是 slogan 层同源，不是实现层同源。
  • 数据库关联只来自主题标签：本卡主分类是 agent，database 是副标签；该标签不由任何存储/检索字段支撑，与 R-110 openidea（主分类 database 实为 IDE）、R-102 dagu（自称无 database 却标 database）构成同一族标签失真样本的第三例。
  • 建议归入哪一节：§2.12 生态观察 1 件（弱邻接，标注「0★ · 首采当日 · 主题标签失真样本」）；不升第四十层候选、不进 §2.3/§2.5 正文、不进 §3 共识、不进 §5 趋势。
  • 必须保留的警示：⚠️ 0★ + 周增 +0 + experimental + 首采当日 = 热度维度上无信息量；⚠️ 卡片无任何 database 技术字段，不得据「self-hosted」「Slack-familiar」推演其存储形态或检索能力；⚠️ 「agents are members, not widgets」是项目自述，未经任何实现核实；⚠️ 本轮未读 README，故本件几乎不含可入库事实 —— 其价值主要是一条标签失真样本，而非一条工程增量。

增量 2 ★★ 历史坐标待锚 · arXiv:1702.08367《Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning》—— §3 争议 1 缺失的「主张 C（规则拓扑）」

  • 来源：organized/paper_cards/1808-1702-08367.md · https://arxiv.org/abs/1702.08367 · DOI 10.48550/arxiv.1702.08367 · OpenAlex W2725395424 · 形态 method · 主分类 engineering / 主题 database · S2 被引 36 / OpenAlex 被引 410 / 影响力被引 5 · green OA · 待LLM分类 = 是
  • 要点（TLDR 卡内原文）：提出神经控制器系统，学习如何顺序组合一组可微原语操作来求解推理任务，尤其用于知识库补全。
  • 与活文档现有脉络的关系：
  • §3 争议 1（记忆组织结构之争）当前只有 主张 A（相似度拓扑：Mem0 / Graph Memory DB / MemStrata / LEANN / VectorMaton / TrieHI / mneme） 与 主张 B（执行状态拓扑：MAGE 分层状态树），R-110 另补了 people-context 的第三条路（社会关系本体拓扑）。「规则/程序拓扑」这一极至今空缺 —— 而 1702.08367 恰是「用可微逻辑规则组织并查询知识」的最早可引用样本之一。
  • 这是 10-22 简报已经给出的建议（inbox/jay/2026-10-22-database-e1prep.md 增量 3 明确写「为 §3 争议 1 补一个第三拓扑参照」），但 database.md 正文与 .database-candidate.md（R-111）里 grep 1702.08367 均 0 命中 —— 建议至今未落地。今晚是补记，不是新观点。
  • 另一处：inbox/jay/2026-10-30-engineering-e1prep.md 已把同一张卡当作 engineering 轮的唯一净新增论文处理 —— 即同一张卡被 engineering 与 database 两个主题同时消费。database 侧若要锚，措辞须是「跨主题复用同一材料」，不得写成 database 侧的新发现。
  • 建议归入哪一节：§3 争议 1 补「主张 C（规则/程序拓扑）」（一句 + 出处）+ §6 arXiv 锚定清单新增 1702.08367；§2.9（ML4DB / 知识图谱）可作一句邻接，不另立新节、不触发 §3 新争议。
  • 必须保留的警示：⚠️ 待LLM分类 = 是 —— 分类未收敛前不宜升格；⚠️ 被引结构严重失衡：OpenAlex 410 vs S2 36、影响力被引仅 5，单一库计数不能作影响力论据（10-22 已就同类样本提出此警示）；⚠️ 2017 年旧文，卡内无方法要点段、无基线、无数值，不得引用任何未在卡片中的实验数字；⚠️ 与 §3 争议 1 的关系是结构性参照（组织轴补位），不构成对 MAGE 主张 B 的裁决证据。

增量 3 ★★ 历史坐标待锚 · arXiv:1306.6709《A Survey on Metric Learning for Feature Vectors and Structured Data》—— 度量学习是 ANN 距离语义的上游谱系

  • 来源：organized/paper_cards/787-1306-6709.md · https://arxiv.org/abs/1306.6709 · DOI 10.48550/arxiv.1306.6709 · OpenAlex W1898424075 · 形态 survey · 主分类 engineering / 主题 database · S2 被引 720 / OpenAlex 被引 508 / 影响力被引 36 · 成熟度 research · 场景「metric learning、similarity learning、feature representation」· green OA
  • 要点（TLDR 卡内原文）：对度量学习文献做系统综述，逐法评述优缺点，并覆盖非线性度量学习、相似性学习、局部度量学习等新兴强力替代方案。
  • 与活文档现有脉络的关系：
  • §2.1「向量数据库选型」与 R-110 新立子节「向量索引的算法血统」（SwAV · arXiv:1911.05371）已把「原型分配原语」这条线索立住，但只解释了「分桶从哪来」，没有解释「距离语义从哪来」 —— 本篇正是「度量/相似度如何被学习出来」的上游综述坐标，与 §2.1 决策树里「余弦 vs 内积 vs 学习型度量」这一支直接相接。
  • 与 R-111 的 SupCon（arXiv:2004.11362 · 监督侧对照支）同属表征学习族：SupCon 是具体损失，本篇是方法族全景。二者并置，§2.1 谱系子节才有「监督—自监督—度量学习综述」三层。
  • 同样早已判读（10-22 简报增量 4 建议「§2.14 加一行历史坐标，但明确不进入 §2.14 八向量锚定计数」），database.md / candidate 中 1306.6709 0 命中，今晚仍是补记。
  • 建议归入哪一节：§2.1 谱系子节补一行「距离语义的上游坐标」（与 SwAV / SupCon 并列，明示为功能谱系而非历史断言）；§2.14 只作一行历史坐标，不进八向量计数；§6 锚定清单新增 1306.6709。
  • 必须保留的警示：⚠️ 2013 年综述，距 2026 现状十余年，最新方法覆盖不全 —— 与 §2.10 已记的 RAG 综述 arXiv:2312.10997「仅作底层锚定」同一处理方式；⚠️ 被引全部来自 S2 单库（720），跨库口径缺失；⚠️ 卡片无方法要点段，不得据此主张任何度量学习方法的性能；⚠️ 主题标签 database 仍属宽标（原始贡献在度量学习/机器学习）。

增量 4 ★ 跨页复用 · arXiv:2201.08239《LaMDA》—— 「允许模型查询外部知识源」的历史样本

  • 来源：organized/paper_cards/851-2201-08239.md · https://arxiv.org/abs/2201.08239 · DOI 10.48550/arxiv.2201.08239 · OpenAlex W4226399820 · 形态 method · 主分类 llm-infra / 主题 database · S2 被引 1931 / OpenAlex 778 / 影响力 109 · 成熟度 production · 场景「dialog、safety、grounding」
  • 要点（TLDR 卡内原文）：证明用标注数据微调 + 允许模型查询外部知识源，能在安全性与事实性两个关键挑战上带来显著提升。
  • 与活文档现有脉络的关系：「模型作为知识源消费者」这一形态在 2022 年即已成型，可作为 §2.12（检索/知识源作为数据层）与 §2.10（事实性）之间的远端坐标。但 LaMDA 已在 organized/knowledge/risk.md 入库（R-103「五条经典源头」第 30–34 栖之一），database 侧属跨页复用，不是新学术增量；本页与 rag.md 边界（rag 页管检索-生成链路）也决定了它不宜在 database 正文展开。
  • 建议归入哪一节：§2.12 远端历史锚一句（与 1409.0575 的「制度性溯源锚」同类角色，但只到 §6 锚定层级）；不升任何章节、不进 §3/§5。
  • 必须保留的警示：⚠️ 主分类 llm-infra，主题标签 database 属宽标；⚠️ card 内 TLDR 只说「显著提升」，未给任何数值，不得引用任何精度/提升幅度；⚠️ 「查询外部知识源」不等于 §2.1/§2.12 任一具体检索架构的证据。

增量 5 ○ 跨页复用 · arXiv:2204.05862《Training a Helpful and Harmless Assistant with RLHF》—— 后训练方法上位坐标（对 data layer 弱邻接）

  • 来源：organized/paper_cards/832-2204-05862.md · https://arxiv.org/abs/2204.05862 · DOI 10.48550/arxiv.2204.05862 · OpenAlex W4223908421 · 形态 method · 主分类 engineering / 主题 database · S2 被引 4407 / OpenAlex 442 / 影响力 526 · green OA
  • 要点（TLDR 卡内原文）：迭代式在线训练 —— 偏好模型与 RL 策略按周节奏用新的人类反馈数据更新；并识别出 RL 奖励与「策略相对其初始化的 KL 散度平方根」近似线性的关系。
  • 与活文档现有脉络的关系：与 database 主轴几乎无直接关系，只与 §2.2「HarnessSQL 的 harness-native post-training」在「后训练如何做」这一抽象层同族。该卡已在 organized/knowledge/risk.md 入库；10-22 简报也已判为「后训练方法论的上位锚点（弱）」。本轮无新信息。
  • 建议归入哪一节：不入 database 正文；仅 §6 锚定清单可登记 ID（10-22 建议计入），或整件不锚。不升任何章节。
  • 必须保留的警示：⚠️ 主题标签 database 是明显宽标（原始贡献在 RLHF/对齐，与数据层无涉）；⚠️ 不得引用任何对齐后的具体数值（卡片无）；⚠️ 周增/被引变化不是新观点。

增量 6 ○ 纯计数刷新 · arXiv:1505.00468《VQA: Visual Question Answering》—— 重复派发，仅被引刷新

  • 来源：organized/paper_cards/505-1505-00468.md · https://arxiv.org/abs/1505.00468 · DOI 10.48550/arxiv.1505.00468 · OpenAlex W2950761309 · 主分类 multimodal / 主题 database · 形态 benchmark · 成熟度 production · 本卡 S2 被引 7009 / OpenAlex 968 / 影响力 939 · OpenAlex 更新 2026-10-30
  • 要点：该卡自 R-104 起已作为「主分类 multimodal、与 database 主轴非直接邻接」的降级源处理；R-110 已把 DOI 10.48550/arxiv.1505.00468 计入 database §6 锚定。
  • 与活文档现有脉络的关系：已在锚定清单内（database.md §6 arXiv:1505.00468）。本批唯一变化是被引数 6788（10-24 卡）→ 7009（本卡），属采集计数刷新。
  • 建议归入哪一节：不归入任何章节；仅在 §6 计数处刷新被引，不构成新观点、不重复计数。
  • 必须保留的警示：⚠️ 被引变化不是新观点（与 10-29 简报对 SwAV 911/415/97 的处理方式一致）；⚠️ 原始贡献在视觉问答，不得据以主张任何数据库技术主张；⚠️ 库内该 ID 的被引数在 R-104（6762）→ 10-24（6788）→ 本批（7009）三处不一致，单库计数不可连成趋势线。

增量 7 ○ 纯计数刷新 · arXiv:1409.0575《ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge》—— 已在 R-111 候选稿立为「制度性溯源锚」

  • 来源：organized/paper_cards/1806-1409-0575.md · https://arxiv.org/abs/1409.0575 · DOI 10.48550/arxiv.1409.0575 · OpenAlex W2546241758 · 主分类 multimodal / 主题 database · 形态 benchmark · 本卡 S2 被引 44062 / OpenAlex 527 / 影响力 5110
  • 要点：.database-candidate.md（R-111）已把它立为 §2.1「远端历史锚」并新立 O191：「数据集即数据库」的制度性起点 —— 「一个标注数据集 + 一个评测榜 + 年度竞赛」的循环由 ILSVRC 确立。该锚定尚未晋级正文（live 仍是 R-110）。
  • 与活文档现有脉络的关系：与 §2.10 反复记录的当代问题（R-85 15–40% 过时错误率 / O181 MAGE 指标口径 / O186 legal-KG 粒度混淆）构成「数据层不动曾经是主引擎、今天成了瓶颈」的对照。本批仅被引 43950 → 44062。
  • 建议归入哪一节：已定位于 §2.1 + O191，本轮只需在晋级 R-111 时一并带入，不新立任何条目。
  • 必须保留的警示：⚠️ D149 边界继续有效：不得据本件主张任何数据库技术主张，不得引用其视觉精度数值；⚠️ 主分类 multimodal / 主题标签属「数据集-基准族归类」而非「数据库系统」归类。

增量 8 ○ 标签噪音 · arXiv:1406.5679《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping》

  • 来源：organized/paper_cards/850-1406-5679.md · https://arxiv.org/abs/1406.5679 · DOI 10.48550/arxiv.1406.5679 · OpenAlex W2112912048 · 主分类 rag / 主题 database · 形态 method · S2 被引 984 / OpenAlex 802 / 影响力 80
  • 要点（TLDR 卡内原文）：提出深度多模态嵌入做图文双向检索，并引入结构化 max-margin 目标，使模型能显式跨模态关联「片段」。
  • 与活文档现有脉络的关系：与 §2.12 里 VectorMaton（后缀自动机）/ TrieHI（前缀树）「用结构化索引拓扑约束检索」在动机层面同族（结构化关联优于扁平相似度），但原始贡献在图文跨模态检索，且方法对象是「片段-片段关联」而非「文档-文档检索」。10-22 简报已把它列入「标签噪音（主分类 rag）」名单。
  • 建议归入哪一节：不进 §2.12 层矩阵；如需保留，只在 §2.1 谱系子节作一句弱参照（「结构化关联目标」的早期样本），§6 可锚 ID。不升层、不进 §3/§5。
  • 必须保留的警示：⚠️ 主分类 rag，主题 database 为宽标；⚠️ 不得引用其图文检索准确率支撑任何数据层主张；⚠️ 与 VectorMaton/TrieHI 的类比是动机层面类比，非方法同源。

二、值得警惕的矛盾与待核实说法

  1. ★ 基线分叉仍未解决（今晚开写前必须先定）：live organized/knowledge/database.md 是 R-110（2026-10-25 20:40），而 .database-candidate.md 已是 R-111（2026-10-26 20:44），已分叉 4 天（work-queue §2 同步显示 database「4 天未更新」）。R-111 的 §2.1 远端历史锚（1409.0575）、§2.15 第三十五轴候选「查询接口层」、§3 争议 4、trend 113、O188~O191 全部只在候选稿里。今晚若直接以 live 为基线写 R-112，会把 R-111 的 1 主+ 1 学术邻接 3 工程邻接整轮吞掉；正解是先晋级 R-111 → 再做 R-112。这是本批最需要处理的一条工程性问题，优先于任何观点增量。
  2. ★ 主题标签在本批 8 件中 0/8 命中 database 主分类：主分类分布为 agent 2（magnetoid/blob、1809.08267 口径见下）、engineering 3（1702.08367 / 2204.05862 / 1306.6709）、multimodal 2（1505.00468 / 1409.0575）、llm-infra 1（2201.08239）、rag 1（1406.5679）。「主题: database」在本批完全无判据力 —— 这延续 R-107 D143 / 10-24 简报「openidea、dagu」的两例标签失真样本，本批 magnetoid/blob 是第三例（标签含 database、主分类 agent、卡片无任何 database 技术字段）。建议今晚把「主题字段不可作归档依据，须以主分类 + 活文档实际脉络为准」这条判据再写实一档（此判据在 jay/2026-10-30-engineering-e1prep.md 已出现，两条主线可互相引用）。
  3. 跨主题同卡消费，需明确措辞：1702.08367 今日已被 inbox/jay/2026-10-30-engineering-e1prep.md 作为 engineering 轮唯一净新增论文处理（该文件 grep 命中 9 次）。database 侧今晚若再锚，必须写成「同一材料在 database 侧的补记」，否则两轮之间会出现「双主题各计一次增量」的重复计数。同理 1409.0575 / 1505.00468 已在 multimodal / llm-application 侧入库。
  4. 被引口径三处不一致，不能连趋势线：1505.00468 的 S2 被引在库内依次为 6762（R-104 归档段）→ 6788（10-24 简报）→ 7009（本卡）；1409.0575 为 43950（R-111 候选稿）→ 44062（本卡）。这些是采集刷新，不是新观点。同理本批 2204.05862 的 OpenAlex 被引 417（10-22 卡）→ 442、1702.08367 的 410 → 410（未变）。
  5. 单库引用失衡的老问题在本批复现：1702.08367（S2 36 / OpenAlex 410 / 影响力 5）、1306.6709（720 全 S2）、2204.05862（4407 全 S2）、1409.0575（44062 全 S2）—— 凡计数全压在一个库上的旧文，一律不作为影响力论据，这是 10-22 简报已立、本批继续成立的判据。
  6. 未受本批影响、但今晚仍挂起的高优先追踪项（供接力参考，不因本批重开）：O181（MAGE 7.8–20.4 pp / −55.1% token 是否可复现）、O186（legal-KG 同层基线缺失 → 粒度混淆是否为系统性问题）、O189（接口束不可归因）、O184（SwAV 形式化对照）、O185 / O190 / O191。本批无任何材料可用于推进这六项，不应在 R-112 里假装有进展。
  7. 清单外观察（不计入本批增量，按纪律留档）：近 3 天新卡中另有 organized/paper_cards/689-1809-08267.md（arXiv:1809.08267《Neural Approaches to Conversational AI》· 20:00 落盘 · 主题 database / 主分类 agent · 形态 survey · S2 880）。它不在 manifest 的 8 件内，按宿主机纪律本轮不处理、不计入增量、不锚 ID；仅作为「主题标签第三例失真样本」的旁证记录在此，供今晚自行决定是否单独处理。

三、可引用的 arXiv 号列表（本批涉及）

建议今晚补进 database §6 锚定清单（database 侧此前 0 命中）：

  • arXiv:1702.08367 — Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning · https://arxiv.org/abs/1702.08367 · DOI 10.48550/arxiv.1702.08367 · OpenAlex W2725395424 · 同时用于 §3 争议 1「主张 C（规则/程序拓扑）」
  • arXiv:1306.6709 — A Survey on Metric Learning for Feature Vectors and Structured Data · https://arxiv.org/abs/1306.6709 · DOI 10.48550/arxiv.1306.6709 · OpenAlex W1898424075 · 用于 §2.1 谱系「距离语义上游坐标」+ §2.14 一行历史坐标（不进八向量计数）
  • arXiv:2204.05862 — Training a Helpful and Harmless Assistant with RLHF · https://arxiv.org/abs/2204.05862 · DOI 10.48550/arxiv.2204.05862 · OpenAlex W4223908421 · 仅作弱上位坐标，可锚可不锚
  • arXiv:2201.08239 — LaMDA · https://arxiv.org/abs/2201.08239 · DOI 10.48550/arxiv.2201.08239 · OpenAlex W4226399820 · 远端历史锚
  • arXiv:1406.5679 — Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping · https://arxiv.org/abs/1406.5679 · DOI 10.48550/arxiv.1406.5679 · OpenAlex W2112912048 · 弱参照，可锚可不锚

已在锚定清单内 / 仅计数刷新（不重复计数）：

  • arXiv:1505.00468 — VQA · 已锚（R-110 新增 DOI）· 本批仅 7009 计数刷新
  • arXiv:1409.0575 — ImageNet ILSVRC · 已在 R-111 候选稿 §2.1 + O191 · 本批仅 44062 计数刷新

关联但不可作数据源：arXiv:1911.05371（SwAV · §2.1 谱系）、arXiv:2004.11362（SupCon · R-111 监督侧对照）、arXiv:2610.13695（legal-KG · O186）、arXiv:2606.06090（MAGE · O181）—— 均已锚定，仅用于定位本批材料在活文档中的位置。

本批无任何新的 arXiv ID 进入 database 主轴：8 件中 0 件主分类为 database、0 件提供新方法数值。

四、检查过的来源

manifest 8 件 materials（全部逐份读完，卡片正文级）：

  1. organized/paper_cards/505-1505-00468.md — VQA（1505.00468）
  2. organized/repo_cards/4761-magnetoid-blob.md — magnetoid/blob（首采当日）
  3. organized/paper_cards/1808-1702-08367.md — KB 可微逻辑规则（1702.08367）
  4. organized/paper_cards/832-2204-05862.md — RLHF Helpful/Harmless（2204.05862）
  5. organized/paper_cards/787-1306-6709.md — 度量学习综述（1306.6709）
  6. organized/paper_cards/1806-1409-0575.md — ImageNet ILSVRC（1409.0575）
  7. organized/paper_cards/851-2201-08239.md — LaMDA（2201.08239）
  8. organized/paper_cards/850-1406-5679.md — Deep Fragment Embeddings（1406.5679）

脉络对照（按任务要求读取）：

  • organized/queue/work-queue.md（2026-10-30 20:00 生成）—— §2 列 database 4 天未更新；§1 待深读 Top 15 仅 1 件（2610.12998，属 evaluation 面）
  • organized/knowledge/database.md（live R-110）· organized/knowledge/.database-candidate.md（R-111 候选稿）—— 仅作脉络定位，未修改
  • organized/knowledge/archive/database-changelog.md —— 仅检索历史锚点命中情况
  • 近 2 天 inbox 中 database 相关笔记：inbox/jay/2026-10-30-engineering-e1prep.md（含 1702.08367 的 engineering 侧判读）、inbox/jay/2026-10-29-database-e1prep.md（上一轮 database 简报 · 8 条增量 · 与本批无重叠）、inbox/jay/2026-10-27-database-e1prep.md、inbox/jay/2026-10-24-database-e1prep.md、inbox/jay/2026-10-22-database-e1prep.md（1702.08367 / 1306.6709 / 2204.05862 / 1409.0575 / 1505.00468 的首次判读出处）、inbox/flyp/2026-10-30T1550-critical-read.md、inbox/tom/2026-10-30-evaluation-e1prep.md
  • 抽查近 3 天新卡中 主题: database 条目（用于验证标签失真率与清单外样本）

明确未做：全库扫描；网页搜索补料；读取各 repo 的 README 或论文全文（卡片摘要级信息即为本批证据上限）；多轮重写凑篇幅；未为达到旧提示词字数而扩写；未修改活文档、候选稿、清单、基线、认领记录、队列、cron；未写他人目录；未 git；未输出密钥/Token。

五、给今晚接力的一句建议

先修基线，再谈观点：今晚第一件事不是写 R-112，而是把已就绪 4 天的 R-111 候选稿晋级正文（否则本批所有「补记」都会与 R-111 内容错位）。之后本批真正要做的只有三件小事 —— ① 补 5 个 arXiv ID 到 §6（1702.08367 / 1306.6709 / 2204.05862 / 2201.08239 / 1406.5679，其中前两个必锚）；② 把 §3 争议 1 的「主张 C（规则/程序拓扑）」补上（这是 10-22 就已给出、至今未落地的建议）；③ 把 magnetoid/blob 作为「主题标签失真第三例」记入 §2.12 生态观察，不升层。除此之外本批无新观点 —— 不升 §2.12 层数、不升 §2.15 轴、不新立争议与趋势、不动 O181/O186/O189。

原子落盘：整篇 write 覆盖写，无 edit；未改清单、基线、认领记录、其他任务文件与定时配置；未写他人目录；未 git；未输出密钥/Token。