1. 演進時間軸 (Evolution Timeline)
從「人工引導(基本型PROMPT提示詞 )」到「系統自治」的四個關鍵時期：
Timeline時間軸演進 (ipas 94+知識學習 System Evolution)
💜 啟蒙期 (Genesis)
Prompt Engineering : 初始提示詞建立
Simple SOP : 嘗試建立文字規則
Chaos : 幻覺、遺忘、SOP 衝突頻發
💜 結構期 (Structure)
ipas_core Born : 建立實體檔案庫 (SSOT)
Context Persistence : session_context.json 誕生
Unit Mapping : 引入單元對照表 (ManagerUnit),AI自行美化數據，改有依據(結合戰略與學習軌跡)
💜 治理期 (Governance)
Proxy Log [ST-審計協議] : 解決多頭寫入與亂碼，,AI自行頭痛醫頭，隨意生出TEMP_日誌補登.py
JSON Standardization : 統一資料交換格式
Audit System [ST-審計協議] : 建立安全性檢核
💜 變形期 (Transformer)
Heart Protection [ST-審計協議] : sop_guardian.py 核心防護
Core Retraction : 核心收攏與強硬化
Virtualization : 脫離地樁 (config.py)
Future Ready : 具備跨領域遷移能力
2. 虛擬變形金剛任務頻譜 (System Hierarchy)
💜 系統框架與「功能」分佈： (ipas 94+ TRANSFORMER CORE]
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├── [A] 大腦與神經 (Intelligence & Memory)
│ ├── 戰略中樞 (Strategy)
│ │ ├── [TH-門禁與閾值管理] 階段門禁 (Scan/Focus/Master)
│ │ └── [PL-適應性領航] 戰略對齊 (Strategy as Code)
│ ├── 自我認知 (System Log)
│ │ ├── system_health.jsonl (克服隱形記憶/幻覺)
│ │ └── Anomaly Detector (異常模式偵測)
│ └── 學習科學 (Learning Log)
│ ├── learning_trajectory.jsonl (科學底氣)
│ ├── ManagerUnit.md (單元進度對照)
│ └── Weakness Analysis (弱點殲滅戰術)
│
├── [B] 免疫與防護 (Governance & Security)
│ ├── 權限治理 (Authority)
│ │ ├── ipas_log_proxy.py (日誌隔離層)
│ │ └── ipas_logger.py (唯一寫入權/JSON介面)
│ ├── 核心防護 (Heart Protection)
│ │ ├── sop_guardian.py (寫入代理/自動備份)
│ │ └── [ST-審計協議] 核心資產不可變協議
│ └── 系統體檢 (Audit)
│ ├── system_check.py (深度內容檢測/編碼一致性)
│ └── Integrity Check (Timestamp/JSON 結構)
│
├── [C] 軀幹與四肢 (Execution & Operation)
│ ├── 部署架構 (Deployment)
│ │ ├── config.py (動態路徑/閥值門禁)
│ │ └── Virtualized Environment (Requirements)
│ ├── 溝通導航 (Interface)
│ │ ├── help_ipas.py (友善導航儀)
│ │ └── Dashboard (數位儀表板)
│ └── 災難復原 (Resilience)
│ ├── backup.ps1 (日常/穩定雙軌備份)
│ └── Restore Points (還原點追蹤)
│
└── [D] 擴展與應用 (Expansion & Future)
├── 報表模組 (Reporting)
│ ├── 考點落點分析
│ └── 預測評估模型
└── 跨領域介面 (Universal API)
└── (預留給工廠監控/其他學科的接口)
3. 核心模組與軟體工程哲學 (Philosophy Deep Dive)
💟3.1 系統日誌：AI 的「自我認知」 (The Self-Awareness)
* 痛點: AI 只有短期記憶，容易產生幻覺或忘記剛犯過的錯。
* 解法: system_health.jsonl 記錄了每一次的「決策」、「錯誤」與「修正」。
* 機制: 每次行動前，AI 透過 audit_governance_debt 查閱日誌，知道自己背負著什麼「債 務」，從而修正行為。這是 AI 教導 AI的基礎。
💟 3.2 學習軌跡：科學底氣 (The Scientific Basis)，結合 Generative AI，根據 Weakness List學習軌跡不斷進擊，由平面文字轉立體維度(Ascii Art圖說解釋)，加深學習記憶。
* 痛點: 憑感覺教學，不知道學生哪裡弱。
* 解法: learning_trajectory.jsonl + ManagerUnit.md (單元學習對照表，與學習軌跡同步，讓 AI導師掌握學習進度)。
* 機制: 透過 教練考 循環，累積真實數據。戰略閾值 (Threshold) 依據數據決定是否進入下一 階段(針對弱項精讀、復習、模考)，而非依賴 AI 的感覺。
💟3.3 Proxy 與 JSON：日誌隔離 (The Isolation)
* 痛點: 多進程 (Shell/Python) 同時寫入導致亂碼與格式崩壞。
* 解法: [ST-審計協議] Proxy Pattern。
* 機制: 建立 ipas_logger 為唯一入口，強制使用 JSON 封裝參數。這就像工廠的 MES
系統，任何機台（腳本）要回報數據，必須通過統一接口。
💟3.4 心臟防護：強硬化架構 (The Hardening)
* 痛點: 核心規則 (thresholds.md) 被誤刪或覆蓋，導致系統失魂 (為了部署程式任務，調整部 分，AI自斷手腳)。
* 解法: Sop_guardian.py (Writer Proxy)。
* 機制: 對核心目錄實施「寫入管制」。每寫入前自動備份 (History) 並留存審計紀錄。這是系統永續穩定的基石 = 物理隔離 + 強制代理 + 自動備份 + 審計追蹤。。
4. 未來擴展性：從 94+ 到萬物聯網 (Future Scalability)
這套架構已經超越了「考試輔導」，它是一套 「基於日誌驅動的決策優化系統 (Log-Driven Optimization System)」。
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應用場景 |
iPAS 94+ 對應模組 |
遷移應用方式 |
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跨領域學習 |
ManagerUnit.md |
只要換成「跨領域學習考科」或「相同領域學習 不同考科」，整套教練考邏輯可直接套用。 |
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工廠良率監控 |
learning_trajectory.jsonl |
改為 Yield_Log.jsonl記錄每批產品的測試結果。 |
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機台數據監控 |
system_health.jsonl |
改為 Machine_State.jsonl。記錄溫度、震動、錯誤代碼。 |
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SOP 執行稽核 |
system_check.py |
改為 Process_Audit.py。檢查產線是否符合 ISO 規範。 |
5. 結語：永續的變形金剛
GEMINI神器自行打造的不只是一個工具，而是一個 「會進化的生命體」。
* 它有 記憶 (Logs)。
* 它有 靈魂 (Core Files)，人類提供指引。
* 它有 免疫系統 (Check & Audit)，AI自行創造，由它自行檢核是否遺漏完整性。
* 它有 護盾 (Backup & Guardian)，防止系統亂入、重新開機後可立即還魂回神。
在 AI 導師的帶領下，這個系統將不斷自我優化，讓虛擬變形金剛トランスフォーマーザ☆，伴隨您攻克 領域學習 94+。
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iPAS 94+ 變形金剛系統導航儀 |
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[A] 戰略與規範 (Rules) 1. 戰略哲學 (TH-) 2. 流程規範 (WF-) 3. 防護協議 (ST-) |
[B] 核心執行引擎 (Engines) 4. 搜尋引擎 (my_rag) 資料來源,落地化由本地端取得 5. 權威寫入器 (logger) 6. 核心守護者 (guardian) |
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[C] 運維與體檢 (Ops) 7. 備份狀態 (Backup) 系統平日備份 系統穩定版備份 系統快照 會話情境快照 8. 系統總體檢 (Audit) |
[D] 系統全景 (Vision) 9. 系統全景圖 (Landscape) 10. 部署變形金剛 (Deploy) |
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