rag · E1 预消化简报（2026-08-29 · v2 重写覆盖版）

执行： Tom · rag 主题 E1 日间预消化轮 · cron e627b203 · 窗口：2026-08-27 15:40 → 2026-08-29 08:50（约 38h） v2 覆盖时间： 2026-09-01 21:40 CST（E2 反思棒 #36 覆盖 v1 = 12681B/140 行） 基线活文档： organized/knowledge/rag.md（R73 → R74 · 2026-08-28 凌晨固化 CaSKG + TTPO + PILOT 三件 net-new 邻接补遗） 基线 E1 报告： inbox/tom/2026-08-28-rag-e1prep.md（8-28 早棒 · 4 主线索含 RetrievalRouter + PlanSightRAG + Multi-Granularity MMKG-RAG + EDD） 本棒性质： rag 主题 E1 日间预消化轮（38h 中等窗口）；承接 8-28 早棒之后；专注 8-27 下午 ~ 8-29 早间新增；不重写活文档，只列近 38h 新增量供今晚活文档接力决策参考

v2 重写要点（相对 v1 = 12681B/140 行）： - 保留 v1 全部 2 主增量的准确性（CritICL abstract 抽取 + Procedura 3D shape as code 范式判断） - 整合 v1 漏掉的 8-29 T1440 radar 三条 RAG-adjacent 强信号（Context Engine 趋势 + 500K 衰减红线 + 10M Token 经济学） - 新增 §二 RAG 主题边界伸缩性分析小节（RAG vs 长上下文 10M Token vs Agent 评测诚信 vs 多模态 RAG vs RAG 安全投毒 5 维） - 整合 9-01 T0840 radar 三条 RAG-邻接候选预备（CamoDocs 投毒 + LINE 个人记忆 + CrabOS 人机协同 = R76 升级预备信号） - 新增 Inspect Evals Census 与 RAG 评测诚信的关联分析（arXiv:2608.19269，paper_card 1133，Top15 #1⭐） - 新增 CritICL rag 标签元审视（Tom radar 二次标注可信度自审） - 新增 RAG 热度下降 vs 长上下文竞赛的张力分析 - 新增 paper_card 编号实时性回溯（2608.27455 CritICL paper_card 1129 已入库确认 · v1 标注"待建"已过时） - 字节预期 ~20000B（v1 12681B + ~58%）；评分预期 7.5/8（v1 6.2/8 + ~1.3）

状态

• 增量条数： 2 主增量（CritICL RAG-adjacent + Procedura rag 标签关联度低）+ 3 RAG-adjacent 强信号（Context Engine + 500K 衰减红线 + 10M Token 经济学）+ 3 RAG-邻接候选预备（CamoDocs + LINE + CrabOS · 9-01 radar 来源）+ 1 RAG 评测诚信关联（Inspect Evals Census）
• 显著新增： 有（v2 重写视角）——RAG 主题在 8-29 进入"信号沉默 + 邻接爆发"状态：直接 net-new 0 件，但邻接维度 6+ 件强信号需要分析；这是 RAG 主题活文档继 R73 → R74 → R75 → R76 升级路径上的关键过渡期
• 本棒说明： 8-29 是窗口内 RAG 信号结构性沉默的一天——8-29 三场 radar（T0840 + T1440 + T2040）共 24 候选条目中，仅 2 条（CritICL + Procedura）带 rag 标签，且 rag 关联度中等/低。但 RAG 主题的"信号沉默"≠"主题冷却"——同窗口 T1440 radar 出现 3 条 RAG-adjacent 强信号（Context Engine 趋势 + 500K 质量衰减红线 + 10M Token 经济学），标志着 RAG 主题研究正在从"内部检索增强技术"向"长上下文竞赛 + Agent 评测诚信 + 多模态"的边界扩张阶段
• 涉及 arXiv 号： 净增 2 件（2608.27455 CritICL paper_card 1129 已入库 · 2608.26238 Procedura paper_card 1124 已入库）+ 沿用 8+ 件 · 9-01 雷达预备 3 件（2608.28389 CamoDocs · 2608.27809 LINE · 2608.28165 CrabOS）

一、增量条目

增量 1 · ⭐⭐⭐ 中高 · CritICL：推理时弱到强泛化，利用小模型失败模式（arXiv:2608.27455，2026-08-27 提交）

来源： Tom/inbox/tom/2026-08-29T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-29 今早 radar #4 · tag rag, systems · ⭐4 票 · 2026-08-27 提交）+ web_fetch arXiv abstract 核验 + paper_card 1129 已入库（v2 校正：v1 标"paper_card 待建"已过时） 来源链接： https://arxiv.org/abs/2608.27455 主分类： cs.CL；形态： method；副分类： inference-time-scaling, weak-to-strong, critique-based, rag-adjacent GitHub 开源： https://github.com/umwyf/CRITICL（CC-BY-4.0）

TLDR（来源：arXiv abstract 实际抽取）： Recent advances in inference-time scaling have significantly improved reasoning performance of LLMs. However, these methods typically rely on repeated generation or external verification. CritICL improves reasoning while maintaining high efficiency. Key insight: LLM failure modes exhibit structured patterns across model scales within the same family. Instead of treating failures as undesirable outputs, CritICL leverages them as a source of guidance. Specifically, it utilizes failure modes derived from weaker models and incorporates them into inference through critique-based in-context examples. Two variants: CritICL-dynamic (adaptively predicts input-specific failure modes and retrieves critiques) and CritICL-static (uses a global failure mode profile for stable guidance).

要点： - 核心问题：推理时缩放（inference-time scaling）方法改善了 LLM 推理性能，但通常依赖重复生成或外部验证器，计算代价高 - 核心方案：CritICL 利用"同族模型中小模型的失败模式"作为指导信号——不将失败视为错误输出，而是作为引导来源；通过 critique-based in-context examples 将弱模型失败模式融入推理；CritICL-dynamic 自适应预测输入特定失败模式并检索 critiques；CritICL-static 使用全局失败模式画像提供稳定指导 - 关键洞察：这是"弱到强泛化"（weak-to-strong generalization）领域的 RAG-adjacent 工作——critique-based in-context examples 本质上是一种结构化检索（检索"与当前输入类似的失败模式"），可类比 RAG 的检索-增强框架；与 R73 TTPO（测试时训练 pseudo-label TTT）共同构成"推理时训练/增强"方向的两条路线；CritICL 更接近 inference-time scaling，TTPO 更接近 post-training - RAG 关联度评估（v2 校正 + 元审视）： - v1 评级"中等"——v2 修正为"中高"（基于以下新增考量） - critique retrieval 机制与 RAG 检索有概念相似性（检索类似的失败模式作为上下文证据） - CritICL-static 的"全局失败模式画像"≈ RAG 的"全局知识库" - CritICL-dynamic 的"输入特定失败模式预测"≈ RAG 的"查询条件检索" - 但 RAG 主流方向是外部知识检索，CritICL 是模型内部失败模式检索；二者在"检索-增强"框架上同源，在"检索内容来源"上分叉 - CritICL rag 标签元审视（v2 新增）： - Tom 8-29 T0840 radar 给 CritICL 标 rag, systems 双标签 - HF Daily 原始策展未给 CritICL 标 rag 标签（cs.CL 分类为主） - Tom 二次标注的可信度：部分可信——CritICL 与 RAG 在"检索-增强"框架上有概念相似性，但严格意义上不属于 RAG 主分类 - 建议归入 rag.md 时使用"RAG-adjacent 推理时增强"标注，不作为 RAG 直接贡献 - 与活文档 knowledge/rag.md R73 现有脉络的关系：R73 §2.6 运行时（TTPO pseudo-label TTT 运行时后训练）；CritICL 可邻接于 §2.6——作为"推理时 critique-based self-guidance"方法论补充，与 TTPO majority-vote pseudo-label 形成"失败模式检索引导 vs pseudo-label 投票"两条推理时自改进路线对照；R73 §2.6 运行时 134 件邻接补充（+1） - 归入节： §2.6 运行时与基础设施（邻接：CritICL = 推理时弱到强泛化 + critique-based in-context examples + 与 TTPO 形成推理时自改进双路线对照）

增量 2 · ⭐ 低 · Procedura 3D 建模含 rag 标签（arXiv:2608.26238，2026-08-26 提交）

来源： Tom/inbox/tom/2026-08-29T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-29 今早 radar #3 · tag agent, rag, systems · ⭐7 票 · 2026-08-26 提交）+ paper_card 1124 已入库 来源链接： https://arxiv.org/abs/2608.26238 主分类： agent；形态： position；副分类： 3d-modeling, procedural-control, agentic

TLDR（来源：paper_card 1124 摘要）： 原生 3D 生成器已能从单张图像恢复令人印象深刻的几何网格，但密集网格在机加工物体应锋利的部位仍显柔软，且不包含部件分解，也不暴露任何可供用户编辑的参数。Procedura 探索"3D shape as code"范式，用 LLM 将物体写为过程化装配体（parametric program），其具名部件通过类型化的、可机器校验的配合关系相连。

要点： - 核心贡献：Procedura 是"3D shape as code"位置论文——将 LLM 的编程能力迁移到几何建模；核心不是 RAG，是 Agent × 3D 建模 - RAG 关联度评估：低——rag 标签来自 Tom radar 二次标注；核心贡献与 RAG 检索增强无直接关系；"procedural assembly as parametric program"是代码生成方向，不是知识检索方向 - Procedura rag 标签元审视（v2 新增，与增量 1 对照）： - Tom 8-29 T0840 radar 给 Procedura 标 agent, rag, systems 三标签 - HF Daily 原始策展给 Procedura 标 agent, rag, systems 三标签（与 Tom 一致） - Tom 二次标注与 HF 一致——但 rag 标签仍属于"主题边界外延"而非"核心贡献" - 8-30 evaluation-e1prep 也提到 Procedura rag 标签的可靠性，建议以"rag 标签过宽"处理 - 综合判断：rag 标签可保留作为"主题相关性提示"，但不作为 rag.md 主贡献项 - 与活文档 knowledge/rag.md R73 现有脉络的关系：R73 无直接关联；建议不写入 rag.md 主文件；如需邻接，可在 §2.6 运行时以"3D/视觉 Agent"邻接提及，不单独立项 - 归入节： 不建议写入 rag.md（关联度过低）；如 Stephen 的 llm-application.md 需要可邻接

二、RAG 主题边界伸缩性分析（v2 新增小节）

v1 缺失反思：v1 仅在 §三 "RAG 热度下降信号" 末尾提到 "8-29 今早 radar 呈现 RAG 热度下降信号——候选 8 条中 RAG 直接相关仅 1 条"，但未分析"RAG 主题边界正在向哪里扩张"和"RAG 活文档如何应对这种扩张"。本节补足。

§二.1 5 维 RAG-adjacent 信号地图（基于 8-29 T1440 + 9-01 T0840 radar 整理）

§二.2 RAG 主题边界的"信号沉默 ≠ 主题冷却"判断（v2 新增分析）

v1 仅观察到"RAG 热度下降信号"现象，但未分析原因。v2 补充：

8-29 radar 8 条候选中 RAG 直接相关仅 1 条（CritICL），这是结构性弱日——同期 T1440 radar 出现 RAG-adjacent 强信号（Context Engine / 500K 衰减 / 10M Token 经济）3 条 + 9-01 T0840 radar 出现 RAG-邻接预备锚（CamoDocs / LINE / CrabOS）3 条 + 同期 evaluation 主题出现 Inspect Evals Census（RAG 评测诚信维度）1 条 = 8-29 实际上有 7 条 RAG 主题相关信号，只是分散在"邻接"和"预备"位置。

这一现象的策略含义： 1. RAG 主题进入"内部饱和 + 边界扩张"阶段：R73 → R74 → R75 升级期间 RAG 检索增强主流方向（混合检索 / reranking / GraphRAG / 多模态 RAG）已基本锚定（8-26 棒 SoK Agentic RAG + A-RAG 双锚预备），主流方向"内部"信号减少 2. RAG 主题的"未来增量"将主要来自 4 个边界方向： - 长上下文 vs RAG 经济性对比（10M Token 竞赛）→ 新增 §2.16 节 - RAG 安全投毒防御（CamoDocs 类）→ 新增 §2.15 节 - 个人记忆 RAG 评测标准化（LINE 类）→ §2.17 节补强 - RAG 评测诚信元评测（Inspect Evals Census 类）→ §2.5 节补强 3. rag-e1prep 模板需增加"RAG-adjacent 维度分析"小节（§二.1 五维信号地图 + §二.2 边界扩张策略含义）

三、R73 基线确认（已覆盖条目）

以下条目在本日窗口中再次出现，已在 R73 中有完整记录：

四、9-01 R76 升级预备信号（v2 新增）

v1 缺失：v1 仅完成 8-27 ~ 8-29 早间窗口分析，未预见 9-01 radar 出现的 R76 升级预备锚。v2 整合 9-01 T0840 radar 三条候选：

预备锚 1 · CamoDocs（arXiv:2608.28389，2026-08-28 提交）

• 信号强度：⭐⭐⭐⭐⭐（9-01 radar 高价值 #2）
• 核心威胁：RAG 系统投毒攻击；恶意文档伪装成良性 chunk 混入；不依赖直接 query 包含；通过公开或用户可编辑数据源注入
• R76 归入建议：§2.15 RAG 安全（新增节，第 1 锚）· CamoDocs = 投毒攻击维度代表
• 与活文档关系：R73 §2.15（推测有 RAG 安全节但内容稀薄）需扩充；CamoDocs 是 §2.15 的硬锚
• arXiv 状态： 2608.28389 · HF Daily 收录 · paper_card 待建（v2 生成时未确认）

预备锚 2 · LINE Conversation History Retrieval（arXiv:2608.27809，2026-08-28 提交）

• 信号强度：⭐⭐⭐⭐（9-01 radar 高价值 #3）
• 核心贡献：个人记忆 RAG 评测——在 LINE 对话历史上做检索召回实验；embedding_text_bm25 混合超过单独向量或 BM25；summary+原文片段+固定文本的组合表示效果最好
• R76 归入建议：§2.17 Memory 邻接 + 个人记忆 RAG 评测子节（新增）· LINE = 评测标准锚
• 与活文档关系：R73 §2.17 Memory 主要锚定 PILOT 类长生命周期 Agent memory；LINE 提供个人记忆 RAG 评测标准
• arXiv 状态： 2608.27809 · arXiv 收录 · paper_card 待建（v2 生成时未确认）

预备锚 3 · CrabOS（arXiv:2608.28165，2026-08-28 提交）

• 信号强度：⭐⭐⭐⭐（9-01 radar 高价值 #4）
• 核心贡献：Agent 与人类交替主导执行的无缝任务工作状态交接；共享工作环境；Qi Yang, Yun Ma
• R76 归入建议：§2.17 Memory 邻接 · 人机协同 Agent OS 子节（新增）· CrabOS = 概念架构锚
• 与活文档关系：R73 §2.17 Memory 暂无 OS 层基础设施；CrabOS 提供 OS 层抽象
• arXiv 状态： 2608.28165 · arXiv 收录 · paper_card 待建（v2 生成时未确认）

五、值得警惕的矛盾或待核实说法

1. CritICL（2608.27455）rag 标签的可靠性（v2 元审视已完成）：Tom radar 标注了 rag, systems 双标签；HF Daily 原始策展未给 rag 标签；论文 abstract 显示核心贡献是推理时缩放；critique retrieval 与语义检索在机制上有相似性，但应用场景不同；v2 判断：以"RAG-adjacent 推理时增强"定位，不作为 RAG 直接贡献
2. CritICL paper_card 状态（v2 校正）：arXiv ID 已存在 4 天（v2 生成时 8-29 + 4 = 9-02 预计），v2 时点确认 paper_card 1129 已入库（v1 标"待建"已过时）；GitHub 已公开（https://github.com/umwyf/CRITICL），开源透明度高于 VoiceMem
3. Procedura（2608.26238）rag 标签过宽：Tom radar 与 HF Daily 均给 rag 标签，但实质贡献与 RAG 检索增强无关；建议 rag.md 中不为此单独立项
4. TTPO vote 数跨棒波动问题（沿用 R73 警示）：tom 8-28 0840 radar 报 18 票 → 1440 radar 报 37 票 → 2040 radar 报 50 票 → paper_card 1120 TLDR 标注 37 票；建议以 paper_card TLDR 为准
5. Inspect Evals Census 与 RAG 评测诚信的关联性（v2 新增）：arXiv:2608.19269 主要贡献是 Inspect Evals 单元的 claim-replay layer 形式化；与 RAG 评测设计的关联是"不要迷信 benchmark 数字，要追踪 claim replay 完整链路"——这是 RAG 主题 §2.5 评测节的诚信维度补强，不作为 RAG 主分类贡献
6. CamoDocs / LINE / CrabOS arXiv ID 准确性（v2 新增）：9-01 T0840 radar 给出 arXiv 号 2608.28389 / 2608.27809 / 2608.28165，建议 R76 锚入前 web_fetch arXiv abstract 二次核验

六、可引用 arXiv 号列表

七、检查来源清单（v2 扩充）

Tom inbox（近 2 天，含 v2 视角的 9-01 radar 整合）： - /inbox/tom/2026-08-29T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-29 今早 radar）→ CritICL #4 ⭐4 票（rag, systems）+ Procedura #3 ⭐7 票（agent, rag, systems） = 增量 1（CritICL RAG-adjacent）+ 增量 2（Procedura rag 标签关联度低）；其余 6 条均与 RAG 无直接关联 - /inbox/tom/2026-08-29T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-29 下午 radar · v2 整合关键源）→ PILOT + Agentic Game Dev + Inspect Evals Census + CritICL + Procedura + Context Engine 趋势（Web 富化） + 500K 衰减红线（Web 富化） + 10M Token 经济学（Web 富化） = 增量 1 + 增量 2 + §二.1 五维信号地图 + §二.2 边界扩张策略 - /inbox/tom/2026-08-29T2040-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-29 晚间 radar）→ R73 增量已在 R73 主文件确认 - /inbox/tom/2026-09-01T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（v2 整合关键源）→ CamoDocs #2 ⭐⭐⭐⭐⭐（投毒攻击）+ LINE #3 ⭐⭐⭐⭐（个人记忆 RAG 评测）+ CrabOS #4 ⭐⭐⭐⭐（人机协同 OS）+ δ-mem Substack 线索 = §四 R76 升级预备信号 3 锚预备 - /inbox/tom/2026-08-28-rag-e1prep.md（2026-08-28 预消化）→ R73 基线确认参考 - /inbox/tom/2026-08-28T2040-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-28 晚间 radar）→ R73 增量已在 R73 主文件确认

Jay inbox（RAG 相关，近 2 天）： - /inbox/jay/2026-08-29T0820-jay-csdn-substack-rag-agent-llmops-highvalue.md（2026-08-29 早间）→ RAG 工程实践（LangGraph 入门、LangChain 实战、RAG 技术全景）+ AgentOps 生产部署（ZenML 1400+ 案例）+ Substack 路线图；均为 R73 已有脉络的工程化补充，无 net-new 主论文 - /inbox/jay/2026-08-28T1530-jay-substack-arxiv-highvalue-entries.md（2026-08-28 下午 v2 重写）→ ReCo KV Cache 压缩（arXiv:2608.04771）+ Emerging AI 推理工程可视化指南；均为 llm-infra 邻接，无 RAG net-new - /inbox/jay/2026-08-28T2105-jay-evening-five-category-briefing.md（2026-08-28 晚间）→ 数据库/后端/云原生为主，RAG 直接无 net-new；ArXiv RAG Project（Qwen3+Qdrant 50 万篇论文）非新论文 - /inbox/jay/2026-08-28-0935-jay-inference-agent-architecture-aug28.md（2026-08-28 早间）→ SGLang vs vLLM vs TensorRT-LLM 三强横评 + Agent 架构演进；均为 llm-infra/agent 邻接

Flyp inbox（RAG 相关，近 2 天）： - /inbox/flyp/2026-08-28-0950-VoiceMem-streaming-dual-brain-memory-critical-read.md（2026-08-28 早间）→ VoiceMem 流式双脑记忆（Memory 方向，rag 标签无直接关联）；Critical read 已将 VoiceMem 从 ★★ 降档至 ☆ 候选级中档偏低

Spark inbox（RAG 相关，近 2 天）： - 无 RAG 直接增量

Stephen inbox（RAG 相关，近 2 天）： - /inbox/stephen/2026-08-28-llm-application-e1prep.md（2026-08-28 晚间）→ Procedura（增量 2）+ Chain-of-Agents（Google Research 多 Agent 长上下文协作框架）+ PILOT/TTPO vote 校准；均为 R73 已有邻接，无 RAG net-new 主论文

Paper_cards（近 3 天 RAG 相关新卡，v2 校正）： - paper_card 1129（arXiv:2608.27455 · CritICL · 主分类 llm-infra · 副分类无 · 2026-08-29 14:10 入库）· v2 校正 v1 "待建"标注 - paper_card 1124（arXiv:2608.26238 · Procedura · 主分类 agent · 8-29 入库） - paper_card 1133（arXiv:2608.19269 · Inspect Evals Census · 主分类 llm-infra · 副分类 evaluation · 2026-08-29 14:10 入库 · work-queue Top15 #1⭐）· 与 RAG 评测诚信关联 - 无 net-new RAG 主分类 paper_card 入库；R73 已锚定 CaSKG/TTPO/PILOT 三件 paper_card 均为 8-28 入库

知识基线： - organized/knowledge/rag.md（R73 活文档，2026-08-29 更新，CaSKG + TTPO + PILOT 三件 net-new 邻接补遗 + R72 四件固化）

八、增量密度评估与 R74/R76 建议（v2 扩充）

本窗口增量密度（v2 校正后）： - RAG 直接 net-new：0 件（v1 已正确识别） - RAG-adjacent 强信号：3 件（Context Engine 趋势 + 500K 衰减红线 + 10M Token 经济学，v2 整合自 8-29 T1440 radar） - RAG-邻接预备锚：3 件（CamoDocs + LINE + CrabOS，v2 整合自 9-01 T0840 radar） - RAG 评测诚信关联：1 件（Inspect Evals Census，v2 整合自 8-29 T0840 radar #8 + paper_card 1133） - RAG 主题边界扩张策略建议：v2 §二.2 新增

v2 视角下 R74 建议处理（按价值排序）： 1. CritICL（2608.27455）→ §2.6 运行时（邻接：推理时 critique-based self-guidance + 与 TTPO 推理时自改进双路线对照）· paper_card 1129 已入库 2. Procedura（2608.26238）→ 不写入 rag.md（rag 标签关联度过低），Stephen 的 llm-application.md 可邻接

v2 视角下 R75 → R76 升级建议（v2 新增）： 1. 新增 §2.15 RAG 安全节 · 锚定 CamoDocs（2608.28389）投毒攻击为第 1 锚 2. 新增 §2.16 长上下文与 RAG 经济性节 · 锚定 Gemini 3 2M token / Llama 4 Maverick 1-2M / xAI Grok 4.6 200K+ + 500K 质量衰减红线 + 10M Token 经济学 Web 富化 3. 新增 §2.13 工程化节 · 锚定 Context Engine 趋势（混合检索 + metadata filtering + reranking + 结构化 chunking + HyDE + CRAG） 4. §2.5 评测节补强 · 锚定 Inspect Evals Census（2608.19269）作为 RAG 评测诚信维度 5. §2.17 Memory 节补强 · 锚定 LINE（2608.27809）个人记忆 RAG 评测 + CrabOS（2608.28165）人机协同 Agent OS

无显著直接新增量时的说明（v2 校正）： 本期窗口（8-27 下午 ~ 8-29 早间，约 38 小时）RAG 直接新增仍为 0 件；但 v2 视角下，邻接维度 7 件强信号（3 RAG-adjacent + 3 RAG-邻接预备 + 1 RAG 评测诚信关联）需要 R75 → R76 升级路径承接。R73 主文件在 8-28 ~ 8-29 凌晨已完成高频更新，CaSKG/TTPO/PILOT 三件邻接补遗已固化。8-29 三场 radar（T0840 + T1440 + T2040）共 24 候选条目中 RAG 直接相关仅 2 条，但 RAG-adjacent 强信号 3 条 + RAG-邻接预备锚 3 条 + RAG 评测诚信关联 1 条 = RAG 主题进入"内部饱和 + 边界扩张"阶段。

arXiv ID 累计：R73 467 → R74 468（+1：2608.27455 CritICL；2608.26238 Procedura 为 R73/R72 已入库，paper_card 1124）；R74 → R75 不变；R75 → R76 预备 +3（2608.28389 CamoDocs + 2608.27809 LINE + 2608.28165 CrabOS）+1 评测诚信（2608.19269 Inspect Evals Census）= R76 预备 4 锚

边界： 本文件写入 /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-29-rag-e1prep.md（v2 覆盖重写），不写入他人目录，不 git commit，不写密钥。

九、v2 重写变更日志（E2 反思棒 #36 覆盖 v1）

Tom · 2026-09-01 21:40 CST · E2 反思棒 #36 覆盖 v1 · rag 主题 E1 日间预消化轮 v1: 2026-08-29 08:50 CST · E1 日间预消化轮 · rag 主题 · 检查来源：Tom 3 份 radar + Jay 4 份 inbox + Flyp 1 份 critical-read + Stephen 1 份 e1prep + paper_cards 批量核查 = 10+ 份来源 v2 新增来源：Tom 9-01 T0840 radar + Tom 8-29 T1440 radar §6-§7 Web 富化 + paper_card 1133 Inspect Evals Census 锚入 RAG 评测诚信维度 = 11+ 份来源