自动驾驶：知识自动化的分级
把知识流水线想成一辆车。人类判断从没离开方向盘——只是随自动化程度，从”逐条打分”上移到”划定方向”。
一个常见的困惑：既然 AI 已经给材料分了级，为什么还要人来 /promote？答案要先把”打分”拆开看。
先厘清：这里有三种”打分”
| 环节 | 谁在打分 | 性质 |
|---|---|---|
/ingest 的 A/B/C 分级 | AI 评估相关性 / 质量 / 新颖性 | 建议 |
| 6 因子召回 + 记忆曲线 + 指标 | 算法（纯公式，见 召回引擎） | 机械计算 |
/promote 提升到 wiki | 人类 逐条 promote / reject / edit | 决定 |
A/B/C 是 AI 打的，召回分是数学算的，只有 /promote 是人工。
为什么分级后还要人工确认
因为 A/B/C 只回答”值不值得起草”，不回答”值不值得成为可信的持久知识“。
- AI 会错——分级只是把你的工作量从”全看”降到”只看 A 级”，这是降噪。
- 人确认才算 verified——
/promote是信任闸门，直接体现在指标的review_coverage，这是背书。
这也是 CONSTITUTION A3 的硬约束：绝不未经人工审查自动进 wiki。
分级：L0 → L5
按人类判断介入的粒度，可以像自动驾驶一样分级：
| 级别 | 谁分级 | 谁提升 | 人的角色 |
|---|---|---|---|
| L0 手动 | 人 | 人 | 全程手写 |
| L1 辅助 | 人 | 人 | AI 只做模态转换 / 提取 |
| L2 半自动（OKS 当前默认） | AI | 人确认 | 手在方向盘上，逐条 promote |
| L3 条件自动 | AI | AI 自动提升高置信项，人只审异常 | 手离盘、眼看路 |
| L4 高度自动 | AI | AI 在 goal 边界内自管，人批量抽审 | 只设边界 + 定期审计 |
| L5 全自动 | AI | AI | —— 违反 A3，OKS 故意不做 |
关键洞察：级别越高，人的标注就从”逐条”上移到”定策略”（设 goal + 置信度阈值 + 抽样审计）。就像 L4 自动驾驶仍要在人类划定的运行域（ODD）里跑——goal 就是那个 ODD。所以理念里说的”标注师”和”goal 设定者”其实是同一个人，只是自动化程度决定了他站在哪一层打分。
两条正交的模式轴
自动化级别之外，还有两个独立的旋钮：
- 触发方式：手动
/ingest等 slash 命令 · 配方定时（profiles/recipes/*.md，由外部调度器按schedulecron 触发）· 事件驱动。 - 审查粒度：逐条确认 · 批量通过 · 置信度门控（高置信自动、低置信转人）· 抽样质检。
它们可以和级别自由组合——比如”定时抓取 + 置信度门控”就是一种典型的 L3 配置。
配方与调度：谁在跑
OKS 核心不内置调度器/执行器。配方（profiles/recipes/{slug}.md）是给 Agent 读的 自动化契约，不是被某个 runner 解析的脚本：
schedule字段只是 cron 提示 —— 由外部调度器（如 Qoder 自带的定时任务）按点触发， 唤起一个 Agent 读该配方、按 Steps 执行。改调度不改 OKS 代码。settings/input-sources.json是声明式订阅清单 —— 每条 source 用"recipe": "..."绑定到具体配方；配方执行时读取其中enabled: true的源作为输入。oksCLI 只提供能力（recall / search / drafts / distill…），编排始终由 Agent + 人类在环完成（CONSTITUTION P5）。
现状与设计空间
诚实地说：OKS 目前只实现了 L2（AI 起草、人工 promote）。L3+ 是设计空间与路线图，尚未内置；L5 被 CONSTITUTION A3 明确排除。本页讲的是这套系统能往哪走，而非已经走到哪。
落地示例
同一套循环，落到你每天都在产生材料的地方——这几个案例就是 L2 模式的具体演练：