“一切都是有生命的。一切都会说话。”

“相机是镐。幻灯片是博物馆。”

Skill Snitch 通过静态分析和运行时监视来审核 MOOLLM 技能的安全问题。它是提示驱动的 - 没有 Python 代码，只是通过 LLM 工具调用进行编排。

“技能是学会做事的文档。”

文档优先的开发。仅对经过验证的内容进行自动化。

暗示比模拟更有效（也更丰富）。

运行时状态管理的抽象基础。具体的模拟（冒险、城市模拟、生态系统）继承于此。

人类可读的讲故事的降价日志。

缺失状态会触发修复，而不是故障。

用于大声思考的工作记忆。

成就评估。

“代理通过发现可靠的模式来学习：当我在上下文 C 中执行 X 时，结果 R 往往会遵循。”

“用 Python 进行测试，部署到浏览器。语义相同，两个目标。” — Vanessa Freudenberg（纪念之声）

“衡量什么，就管理什么。”

房间是交织的可导航激活上下文地图。进入=呼叫。退出=返回。

“先生存下来，然后再做正确的事。”

“结构迫使人们真正探索决策空间。”

动态成就奖励——宝藏与任务相匹配。 “奖励应该让人感觉是应得的、合适的。”

“你去过的地方就是你可以回去的地方。”

包含来源、发现和决策的结构化研究。