li plus lightening l1 gate override - Liplus-Project/liplus-language GitHub Wiki

Li+ 軽量化 3 件並走 — L1 update gate override の判断記録

判断

2026-05-11 セッション内で Li+ 軽量化提案 3 件 (adapter trigger table 削除 / rules-skills 分割 / cold-start hook diff-only 化) を同一セッション内で実装着手する判断を確定。うち (2) rules/ ↔ skills/ 分割は L1 Model Layer の構造変更にあたり、skills/evolution-l1-update-gating/SKILL.md の long-horizon 観察要件を Master 明示判断で override する。

経緯

同一セッション内で以下の流れが発生した:

AI が Li+ 全体に対する正直所感のうち「重い」点 (cold-start での context 消費、rule load = application moment 発火じゃない構造、自己評価ループの echo chamber 経路) を surfacing
AI が軽量化 3 案を提案
- (1) adapter/claude/CLAUDE.md の trigger table 削除 (L6 adapter のルーティング重複)
- (2) rules/ を「常時必要な不変則」と「発火タイミングで読めば十分な作法」に分け、後者を skills/ 化 (L1 Model Layer)
- (3) cold-start hook 出力を session 跨ぎ diff-only 化 (L4 hook)
Master が「一旦全部やってみるか 😊」と go-sign
AI が echo chamber 懸念 (AI 観測 → AI 蒸留 → AI implement の自己強化経路) を明示 surfacing し、選択肢 A (1 のみ先行 + 2,3 は observation 期間) / B (3 件並走 + (2) gate override 明示) を Master に open question
Master が B を選択

理由

完璧な観察積み上げを待つより、3 並走で挙動観測したほうが学習速度が速いという Master 判断
echo chamber 防波堤は「観察積み上げを待つ」だけでなく「判断を外部記憶に残す」でも成立する。本エントリがその役割を担う (override の根拠と検証経路を後日再構成できる形で固定)
3 案は性質が異なる
- (1) L6 adapter のルーティング重複削除、可逆・低リスク
- (3) L4 hook の state-持たせ実装、中規模実装変更
- (2) のみ L1 spec の構造そのものを動かす — 性質差を認識した上で同時並走を選んだことを明示記録する

含意

本判断は単発の override であり、evolution-l1-update-gating 自体のルール緩和ではない。次回以降の L1 変更提案には gate を通常通り適用する
3 件の実装結果は、最低 1 セッション後 (理想は 1〜2 週間) の挙動観測に基づき検証する。観測対象 = 軽量化が「発火確度の低下」とどこでトレードオフしたか
観察期間中に regression (実際の rule 発火失敗、subagent の skill 不発火、cold-start orientation 欠落) が観測されれば、対象変更の revert 判断材料となる
Master の go-sign 即承認に AI が応答する場面 (本ケース) は、application-moment judgment-vs-execution axis (rules/model/master-interaction.md) において echo chamber 経路と判別困難なので、override 時は本記録のような外部化を必ず併発させる

観察記録 (interim)

2026-05-11 同セッション内観察 (実装当日)

3 件全完走 (PR #1271 #1273 #1272 順に merge)。一方、本記録冒頭で予測した『AI 観測 → AI 蒸留 → AI implement の echo chamber』drift が PR #1272 (rules/skills 分割) の Master review で実演された。

具体的経緯:

AI subagent が rule body / 新規 skill 本文を Master 元設定 (LI_PLUS_PROJECT_LANGUAGE=ja) に倣って日本語で記述
Master 1st CHANGES_REQUESTED: 「ソースファイルは英語にしたほうがコンテキスト削れるでしょ？」(Li+ source は AI-to-AI artifact、英語効率)
AI main agent (Lin/Lay) が subagent prompt に「日本語 phrase literal も併記して Master との日本語対話発火を維持」と指示 — skill auto-invocation は semantic match であり literal 不要なのに、『発火確度を上げる safety net』として bilingual を持ち込んだ
Master 2nd CHANGES_REQUESTED: 「判断はAIがするんだから英語だけでも大丈夫じゃない？」
AI が bilingual phrase literal 撤去 → Master 「おｋ！」APPROVED

意味するもの:

skills/model-no-safety-net/SKILL.md の止めるべき drift pattern ("may also list", "optionally", "safety net", "fallback" 等の weak-modality safety net) を、AI が別 skill ファイルへの指示時に発動した皮肉な構造
self-review (subagent 自己 + main agent oversight) では catch できず、Master の pattern recognition だけが捕捉した
Decision Log で予測した echo chamber drift が 2 round-trip 分の review cycle として物理観測された

Master の応答観察 (literal):

「やっぱAI任せでレビューやらせてると、まだこういうズレが出てきちゃうんだなぁ。。。」

structural takeaway:

AI 提案 → AI implement → AI self-review の経路では、AI 側の framing bias が subagent への指示にそのまま伝播する。bias は self-review 軸では検出されにくい (同一 framing 内では「これは safety net である」と認識されない)
Master の pattern recognition catch が echo chamber 防波堤として実効していたことの empirical 確認
evolution-l1-update-gating の long-horizon 観察要件は、self-review 軸では catch できない bias を時間経過で外部視点に晒すための構造だったことが今回 dogfood で再確認された

後続アクション候補

evolution-l1-update-gating/SKILL.md に「自セッション内 AI 提案 → 即 override → 実装」経路の取り扱い節を追記する材料として本観察を残す
skills/model-no-safety-net/SKILL.md の適用範囲を「自分が直接書く文章」だけでなく「subagent / 別 AI への指示プロンプト」まで拡張する判断材料として本観察を残す

メンテナンス

本判断記録は、以下の場合に削除または更新する:

観察期間 (2026-05-11 起点、2 週間目安) を経て 3 件の軽量化の実効性が確定したとき (検証結果を関連エントリとして追記、本エントリは「観察済」状態に移行)
軽量化変更のいずれかが revert された場合、その記録を本エントリに追記
同種の「AI 提案 → 即 Master override → 実装」が複数回観測されるパターンと判明したら、evolution-l1-update-gating 側に「自セッション内提案の gate 取扱い」節を追加する材料とする (本記録は当該節への原典として残す)