SELF 协议

要解决什么问题

长期用 Agent 做研究、项目或知识管理时，常见痛点是：每天重复交代上下文、任务中途断链无人续上、记忆散落在对话里无法复用，且一旦某个 skill 默认写 MEMORY.md 或改其它 skill，工作区很快被「接管」污染。

SELF Protocol 的定位不是替代官方 Harness，而是给 OpenClaw、Claude Code、本地或企业私有模型等引擎加一层可关、可审计的润滑：把交互沉淀成记忆，但默认不抢 system prompt、不默认改其它 skill、不默认建 cron。

核心机制与试用路径

安装后 Agent 读到 SKILL.md 会走 Safe-Launch，而不是直接进入长期托管。首次激活须先说明边界，再让你从四个入口里自选（风险递增）：

• 只读体检：读必要上下文，输出「我看懂了什么 / 不会碰什么 / 建议沉淀什么」，不写记忆
• 一次性总结：对当前对话或指定材料做摘要与来源标注，默认不落盘
• 记忆沉淀试跑：先给候选条目（来源、理由、有效期、污染风险），确认后只写入 memory/self_protocol/ 等命名空间
• 长期托管：仅在你明确选择后，经目标引导产出 plan_v1.md 等个人方案，再进入排期与自主运转

协议侧强调 PLSD（Prompt-Level Self-Distillation） 改的是上下文而非模型权重；任务结果由 Critic/Reviewer 独立检查，文档对外发布另有 R-DOC 与 Pre-publish Reviewer 等守门思路。v1.7 还附带错误密度决策器：在错误率低的任务上开「纠错壳」可能接近零收益，可按 ρ_error 档位决定关壳或 tier-aware 省 token。

适用边界

适合研究助手、项目管理、知识整理、对外文档草稿等低风险、需长期共生的场景；不适合金融、医疗、支付、生产控制等高风险自动决策，也不适合希望 Agent 默认接管全部 skill 的用法。

随时输入「关闭 SELF」应停止本轮 SELF 流程；「暂停自动沉淀」「只读模式」等语义用于收紧写入与排期。skill 包版本、用户个人 plan_v1.0 与协议成熟度（文档中仍强调 Close Beta 样本局限）是不同概念，评估效果时别混为一谈。