semantic-spacetime

语义时空

语义时空（SST）是 Mark Burgess 提出的离散图论模型，用于描述意义随时间的变化。语义元素是一个自主 Agent 加上其标量承诺；语义时空则是这类元素的集合，其中状态、承诺或配置的局部变化构成一个局部时间单位。时间是固有时间——不存在全局时钟（Burgess 将这种优先序观点归功于 Lamport）。因果关系是协作式的：每条邻接关系的两端都需要一个提供（+）承诺和一个接受（−）承诺，因此空间由相互协作的节点和边构成。2025 年的 γ(3,4) 形式体系为图定义了类型：三种节点元类型（事件、事物、概念）由四种链接类型连接（0 = NEAR，±1 = LEADS TO，±2 = CONTAINS，±3 = EXPRESSES）。部分图中的吸收态会泄漏信息，而意向性则从边界进入。SST 建立在承诺理论之上——如需了解承诺相关词汇，请加载 promise-theory，而不要在此重新推导。本技能只是一个精简路由：只有当 按需加载 中的某一行与你的任务匹配时，才加载详细内容。

适用场景

• 需要设计或分析 Agent 之间共享的语义基础时 — 模型化此系统中“意义”的含义（一个概念、术语或承诺对谁意味着什么），并以共享语义基础的 γ(3,4) 映射作为产物。
• 需要模型化随时间变化的意图或意义时 — 描述 Agent 之间、Agent 与人类之间，或 Agent 与其指令之间的轨迹、漂移和理解趋同；产物是记录了观察结果的语义轨迹。
• 需要设计收敛且可自我修复的协作机制时 — 持续将状态与期望意义进行比较并向其修复的循环；将该循环模型化为语义元素，其局部变化就是时间。
• 需要诊断语义漂移、分歧或死胡同时 — 识别吸收态、意义鸿沟和无法收敛的 Agent；产物是指出泄漏边界的漂移诊断结果。
• 需要将承诺映射到时空中时 — 描述轨迹、承诺传播和 Agent 之间的因果关系；将每个承诺模型化为一条边，并追踪意图如何在图中传播。
• 需要分析 Agent 的时间盲区时 — 分析状态跟踪、事件排序，以及 Agent 无法判断事件先后顺序的因果关系故障；用固有时间而非共享时钟来模型化事件顺序。

不适用场景

• 物理学或相对论 — SST 不是量子引力或时空物理理论；它不假设流形结构，也不涉及动量。不要将其用于物理问题；此类问题应交由物理领域处理。
• 不涉及时间因果结构的纯向量嵌入、RAG 或语义搜索 — 静态嵌入索引没有固有时间、没有因果关系，也没有可供模型化的轨迹；应改用嵌入或语义搜索工具自身的技能。
• 可强制执行的集中式控制 — 如果你可以直接下达命令并验证是否合规，那么 SST 的协作承诺机制只是额外开销，并非洞见（这与承诺理论划定的边界相同）；如需讨论控制与协作的区别，请参阅 promise-theory。
• 简单的单 Agent 提示 — 单个模型和单个提示，没有委派或需要模型化的意义空间，无需使用时空术语。
• 工具手册或框架文档 — 使用工具自身的技能进行路由，总比用 SST 来描述工具更合适。

按需加载

需求	加载内容
重新推导形式模型：语义元素、语义时空、固有时间、γ(3,4) 类型规则、学习／知识形式体系、承诺基底	references/foundations.md
在设计收敛系统前，了解 CFEngine 和基础设施的发展脉络（收敛语义、IaC/Kubernetes/GitOps/IBN 经验、将履行承诺视为数据、SLO、记录轴）	references/applications-infrastructure.md
用 SST 术语对 Agent 团队建模，或设计 Agent 协调（Burgess 的 Agent 论文、漂移／时间盲视文献、MCP/A2A 基底、综合模式）	references/agent-coordination.md
应用具名模式——语义锚点、轨迹、收敛循环、承诺传播、漂移检测、吸收态检测、共享语义流形、γ(3,4) 建模、距离度量、协调	references/patterns.md
用有界流程诊断语义漂移、分歧、死胡同（吸收态）或意义缺口	references/diagnosis-and-debugging.md
建模或诊断时遇到陌生术语	references/glossary.md
查找或核实一手来源——支持某项论断的论文、项目页面及相关研究	references/bibliography.md

快速入门

内置 CLI（scripts/semantic-spacetime.py）仅依赖标准库——任何 python3 都可以运行，无需安装任何内容——并且所有命令都是只读的。请在仓库根目录运行 以下命令；CLI 不会相对于自身位置解析文件，因此从任何目录使用绝对路径运行时， 这些命令都能正常工作。

1. 起草 SST 模型。 将 templates/sst-model.yaml.tmpl 复制到工作 文件（例如 sst-model.yaml），并替换示例值：声明 Agent（id、role、promises）、语义节点（id、类型为 {event、thing、concept}）、边（from、to、link，范围为 -3..3）、接受关系、 轨迹和观察。# --- example --- 与 # --- end example --- 之间由机器 分隔的代码块展示了一个完整、有效的模型，可供仿照；同一模型已完整填入并提交至 tests/fixtures/sample-model.yaml。
2. 对模型进行检查，确认其符合 sst-model-v1 格式——退出码为 0 时会打印覆盖率 摘要，退出码为 1 时会打印带名称的违规项： python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model lint semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml
3. 映射 γ(3,4) 图（--format 可选 text | mermaid | json）： python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model map semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml --format mermaid
4. 测量语义距离——加权跳数（每跳权重为 |link| + 1）： python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model distance semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml --from report-event --to drift-concept
5. 追踪轨迹——列出每一条简单路径，并标注链接类型； 会注明环路，且枚举会在任何有限模型上终止： python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model trajectory semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml --from report-event --to drift-concept
6. 对比两个快照——显示新增、删除或变更的语义区域；快照相同时会报告 no drift。将命令指向两个快照文件 （对同一文件运行两次即可演示无漂移的情况）： python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model drift semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml semantic-spacetime/tests/fixtures/sample-model.yaml
7. 机器可读输出。 为任意命令追加 --json，即可在 stdout 上输出单个 JSON 对象。任何命令都接受 --dry-run，作为空操作保护标记。
8. 起草分析报告。 将 templates/sst-analysis.md.tmpl 复制到 工作文件（例如 sst-analysis.md），并填写框架内容：系统 描述 → 语义时空图 → 漂移／分歧／吸收态分析结果 → 干预措施 → 验证／测量计划。
9. 诊断 Agent 之间的漂移。 如果 Agent 出现分歧，应将这种 分歧视为一种观察，测量其不同解释之间的语义距离，并找出信息停止流动的 吸收态或泄漏边界。

可用脚本

此技能打包了一个脚本；没有其他脚本需要发现。所有命令均为只读（任何命令都接受 --dry-run 作为无操作保护），任何命令添加 --json 都会在 stdout 上输出单个 JSON 对象。

脚本	用途	调用方式
scripts/semantic-spacetime.py	检查、映射和分析 sst-model-v1 格式的 SST 模型。子命令：model lint（根据架构验证）、model map --format text|mermaid|json（渲染 γ(3,4) 图）、model distance --from X --to Y（加权跳数，每一跳的权重为 |link| + 1）、model trajectory --from X --to Y（枚举包含链接类型的简单路径）以及 model drift file-a file-b（对比两个快照，找出新增、删除和变更的区域）。起草模型或每次编辑模型后都运行 lint，直到检查通过；然后在映射共享语义基础、衡量不同解释之间的距离、追踪意图传播或诊断快照之间的漂移时，使用分析子命令。	python3 semantic-spacetime/scripts/semantic-spacetime.py model lint <model.yaml>

退出代码：0 = 有效/已覆盖，1 = 指定的违规项或缺失/不可达的 ID，2 = 用法或 IO 错误。

相关技能

技能	适用场景……
promise-theory	你需要 SST 所依托的基础词汇：承诺、提议与接受、收敛、下游原则和协调诊断（也会从 references/foundations.md 路由到此技能）
agent-evals-and-observability	你需要将语义主张的测量和验证转化为评估、追踪和发布门禁（也会从 references/foundations.md 路由到此技能）
agent-council	你希望通过结构化的多 Agent 辩论，协商 Agent 之间的共享含义
workflow-architect	你希望将受语义时空启发的工作流编码为可复用的技能包
artifact-pyramids	你需要将 SST 证据（模型、映射、观察结果）整理为摘要 → 分析 → 证据档案
agent-skills	你正在编写或编辑 Agent Skills 格式的技能——本技能采用的格式
cli-builder	你正在为 SST 模型构建或重构随附的 CLI（它将遵循 cli-builder 约定：非交互式、--json、--dry-run）

注意事项

1. 如实标注来源。 理论文件会为每项事实性主张标注 [VERIFIED]（研究期间从一手来源中确认）或 [UNVERIFIED]（来自二手资料或推断），并将原创综合标注为 EXTRAPOLATION。重用这些材料时请保留这些标记；悄然删除标记会让主张看起来像是经过更高级别的验证。请参阅 references/foundations.md 中的来源说明。
2. 该理论是半形式化且未经同行评审的。 Burgess 将该系列作为自出版笔记发布，并无寻求同行评审出版的意图，而且“有些证明留给读者完成”。请将 SST 用作推理辅助工具，而非证明系统。请参阅 references/foundations.md 中的状态说明。
3. 局部时间 ≠ 全局时钟。 固有时间是针对每个语义元素定义的：局部变化就是该元素的时间单位。不存在为所有事件排序的共享时钟；全局顺序是依观察者而异的产物。请参阅 references/foundations.md 中的固有时间章节。
4. 语义需要测量。 在正确的尺度上测量之前，不能断言含义——“动力学始终优先于语义”（这是 CFEngine 系谱中的经验教训，详见 references/applications-infrastructure.md）。SST 的类空测量（重复试验、状态恒定）和类时测量（持续适应）是稳定观测的两种方式；请参阅 references/foundations.md 中的测量二元性章节。
5. 必须将承诺履行情况存储为数据。 CFEngine 系谱中记录的缺口——只报告当前是否履行了承诺，却从不将承诺履行情况存储为可查询数据——正是 SST 的语义时间记录轴所要解决的缺口（请参阅 references/applications-infrastructure.md 中关于将承诺履行情况存储为数据的缺口）。请将观测记录为带版本的数据，否则信任就无法累积。

前置条件

• Python 3，仅使用标准库；CLI 无需安装任何内容。
• 用于分析的模型文件：复制 templates/sst-model.yaml.tmpl 并替换示例值（完整且有效的示例位于 tests/fixtures/sample-model.yaml）。
• CLI 不会相对于自身位置解析文件，因此可从任何目录运行命令——请使用相对于运行命令所在位置的路径。

局限性

• 该理论是半形式化且未经同行评审的；CLI 是用于推理你所编写模型的辅助工具，而非证明系统（请参阅“注意事项”）。
• 当 ID 缺失或两个节点之间没有路径时，distance 和 trajectory 会以状态码 1 退出；轨迹枚举仅涵盖简单路径（不重复节点），并会在任何有限模型上终止。
• CLI 仅读取和分析模型文件：它不会观测正在运行的 Agent、测量实时系统或存储观测结果——将测量记录为带版本的数据仍由你负责。

退出条件

当系统已建模为语义时空——记录了语义元素、γ(3,4) 边、轨迹和接受状态——漂移／偏离／吸收状态的发现已整理成文，并已说明验证／测量计划时，即可停止。诊断漂移时，若经过三轮仍未收敛，就应停止并报告证据，而不是反复重新审视同一个模型。