让模型总结一周，很容易得到“效率提升、思路清晰、收获满满”。如果输入只有几个文件名，它并不知道哪些任务完成、哪些实验失败，更不知道“没记录”是不是“没发生”。

一份适合生活应用的周复盘，可以从四个篮子开始：已验证、失败、未知、下一步。感受由人补充，事实从记录进入。

不用数量给自己制造压力

文章数、代码行数和生成字数都可以统计，但它们不是工作价值的代名词。没有统一口径时，就不把零散文件数写成漂亮的“全周产量”。一次复盘最有用的变化，也许只是发现一项功能根本没有运行过。

2026 年 10 月 22 日 ThinkingBox 以实际状态核对完成情况，对个人复盘同样有启发：模型生成的完成宣言不应覆盖失败日志。研究说明

把卡片做成可验证输入

保存为 weekly.py。示例记录是合成的，只验证复盘协议，不扫描个人工作目录。

evidence = {"log-1": "示例筛选断言通过", "log-2": "模型端口未连接", "note-1": "尚未测真实设备续航"} cards = [ {"state": "DONE", "claim": "筛选逻辑通过", "ref": "log-1"}, {"state": "FAILED", "claim": "模型连接失败", "ref": "log-2"}, {"state": "UNKNOWN", "claim": "真实续航未知", "ref": "note-1"}, {"state": "NEXT", "claim": "准备设备测量日志", "ref": None}, ] def validate(card): if card["state"] not in {"DONE", "FAILED", "UNKNOWN", "NEXT"}: raise ValueError("未知状态") if card["state"] != "NEXT" and card["ref"] not in evidence: raise ValueError("没有证据引用") return card assert len([validate(c) for c in cards]) == 4 try: validate({"state": "DONE", "claim": "全部完成", "ref": None}) except ValueError: pass else: raise AssertionError("无依据完成状态被接受") for card in cards: print(card["state"], card["claim"])

这个程序只验证引用存在，不能证明某条 claim 真由证据支持。生成复盘后，仍需人工检查“连接失败”有没有被写成“优化完成”，“未知”有没有被模型顺手补成结论。

下一步尽量小到能够开始

“下周把知识库做好”太大。“为去年/今年同名笔记补两道测试题”就能执行。保留失败记录，也让后来知道当时为什么停下，避免把相同问题重新做一遍。

本文实跑了卡片状态与引用校验，未调用模型，也没有把示例写成真实一周工作成绩。复盘可以安静一点，只要下一次打开时，仍然找得到当时的依据。