Skill 可以自我改进，但判断不能自动接管

我看到一些关于 self-improving agents 的实践后，最初很容易把 Trace 也理解成“从反馈里自动提炼 Skill，让 Agent 下一次回答更好”。这条路线有价值，却没有覆盖我真正关心的问题。

反馈驱动的改进确实可行

Agent 可以从失败、用户反馈和任务结果中调整提示、工具调用方式和执行流程。这说明 Skill loop 是一个真实可行的工程方向：做一次，得到反馈，更新结构，再做下一次。

但如果把所有反馈都自动变成规则，系统也可能把一次性的偏好、错误判断或特殊场景固化下来。

Trace 关注的是谁的判断

我想管理的不是 Agent 规则本身，而是人和团队如何确认一条判断值得进入未来。这里至少要保留：来源、适用范围、证据、反例、不确定性、采用者、激活场景，以及撤销条件。

Agent 可以提出候选，不能越过用户直接采用；反馈可以触发讨论，不能自动伪装成长期原则。

两条 loop 不应该混为一谈

Agent Skill Loop：执行 → 反馈 → 优化 Agent 行为
判断治理 Loop：线索 → 讨论 → 采用 → 激活 → 验证 / 撤销

前者优化“Agent 怎样做得更好”，后者确认“什么理解值得被带入未来”。两者可以连接，但不能因为都使用 feedback 就合并成同一个系统。

对产品的启发

Trace 可以把一个判断导出成 Skill，但这应该是用户明确选择的发布路径，而不是产品自动完成的默认动作。公开文章、项目规则和 Agent Skill 都是不同的产物，需要不同的验收和撤回方式。

我现在更愿意把产品定位在 human / team judgment governance：让人的判断进入协作和未来之前，有机会被看见、讨论、验证和撤销，而不是让系统悄悄替人决定下一次应该相信什么。