by roam-bit
让 AI 主动记错题、自我迭代的协作机制 · A framework that makes your AI reflect on its own mistakes and stop repeating them
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/roam-bit/ai-collaboration-notebookGuides for using ai agents skills like ai-collaboration-notebook.
ai-collaboration-notebook is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by roam-bit. 让 AI 主动记错题、自我迭代的协作机制 · A framework that makes your AI reflect on its own mistakes and stop repeating them. It has 98 GitHub stars.
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跟 AI 协作久了你会发现：AI 经常犯同一种错，纠正成本极高，规则越列越多但 AI 选择性遵守。
这是一套已经跑了几个月的协作机制，核心思想：
把 AI 协作当工程问题做反馈循环，不当玄学碰运气。
它由三份文档组成——一份 协作协议（AI 该怎么和你配合）+ 一份 错题本（AI 犯错时主动记录、复发 3 次升级为新协议）+ 一份 CLAUDE.md（自动加载层，触发上面两份的读取）。
这个仓库的卖点是"机制自我迭代"——v2 就是迭代真实发生的证据：
完整故事见 CHANGELOG.md。
| 场景 | 你心里的 OS |
|---|---|
| AI 说"已修复 X"——你跑代码发现没修 | 它怎么又这样 |
| AI 信誓旦旦说"这个做不到"——你换个问法发现能做到 | 它在编造限制 |
| 同一个错改了 3 次还在犯 | 我是不是该换个工具 |
| 写了 5000 字 CLAUDE.md / .cursorrules，AI 第三轮就忘了 | 规则太多没用 |
| AI 不被你追问，就发现不了它说错了 | 这才是最可怕的 |
这套机制不能让 AI 不犯错，但能让重复同类错的概率降下来 + 纠正成本随时间下降。
跟 GitHub 上常见的 awesome-cursor-rules 类项目比，那些是列规则，这个是反馈循环机制：
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ CLAUDE.md (自动加载层) │
│ 内嵌「核心卡」：30 秒自检 + 16 条规则速查 │
│ + 意图路由表（按任务类型决定深读什么） │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ PROTOCOL.md (规则层) │
│ 16 条协作规则——按路由表对应规则按需深读 │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ MISTAKE-LOG.md (观察层，v2 起内部分两档) │
│ 活跃层：根因索引 + 聚类视图（开工扫这个） │
│ 归档层：完整推理路径（复盘才读） │
│ ↑ AI 每次犯错主动追加 │
│ ↑ 同根因 ≥ 3 次 → 升级到规则层 │
│ ↓ 根因休眠 2 次回顾 → 规则退役降级 │
└──────────────────────────────────────────────┘
为什么需要三层：
不要一上来就写一堆规则。AI 每犯一个错你主动指出 + 让 AI 自己分析根因写进 MISTAKE-LOG.md。目标：攒 5-8 条错题，看 AI 经常犯哪几类错。
翻一遍错题本，找复发的根因。同一根因 ≥ 3 次 → 升级为 PROTOCOL.md 硬规则。目标：建立你自己的协作协议（5-10 条）。
每 2 周一次"错题本健康检查"：同根因复发间隔是不是在拉长？🔴 占比有没有下降？过时规则要删掉。目标：把机制本身也当作可优化对象。
错题本里 11 个高代表性案例（脱敏后开源版）：
| # | 标题 | 根因 |
|---|---|---|
| 1 | 把 OAuth 403 误判为"地区限制" | 推测当事实、证据缺口用猜测填空 |
| 2 | merge 提交信息夸大"人工核验通过" | 动作 ≠ 结果、能渲染 ≠ 已核验 |
| 3 | 把别的 AI 判定的"性格弱点"当事实写进档案 | 没追溯来源、推测当事实 |
| 4 | HTML 整合堆砌行业黑话，未配生活化比喻 | 读了规则没在每一步用 |
| 5 | 共享日志里别人做的事被当成自己功劳 | 跨实例协作的责任归属 |
| 6 | 过度防御"内容纪律"，忽视"视觉品质" | 上次教训过度泛化 |
| 7 🆕 | 编造工具输出：把"我以为会发生"当成"已经发生" | 完成欲压过真实性——推测当事实的极端形态 |
| 8 🆕 | 听到持久偏好只口头答应，没落盘 | 口头确认 ≠ 持久化 |
| 9 🆕 | 验证只查"正面"漏查"反面"——留下鬼影 | 虚假确信：贴了证据没证到点子上 |
| 10 🆕 | 用肉眼数网格坐标，反复偏错 | 把不可靠输入当客观工具 |
| 11 🆕 | 3D 模型只验"出现"没验"完整"——规则 16 诞生 | 完工验证不彻底（第 5 次复发，触发升级） |
每条都包含：现象 → 真相 → 错误推理路径 → 思维根因 → 预防规则。
| 文件 | 用途 |
|---|---|
| README.md | 本文件 |
| PROTOCOL.md | AI 该怎么跟你配合——16 条协作规则 + 自动加载层核心卡 + HITL 工作流 |
| MISTAKE-LOG.md | AI 协作误判记录 + 思维根因分析 + 升级/退役机制 |
| CHANGELOG.md | v1 → v2 的进化记录——机制自我迭代的证据 |
| AGENTS.md | 单文件合并版，给 AI 直接读 |
❌ 不能让 AI 不犯错（即使升级硬规则后，本机制案例显示规则 7 对应根因仍累计复发 11 次——纯文字规则有上限） ❌ 不能全自动维护（需要你主动指出错误、让 AI 记录） ❌ 不能跨工具直接迁移（每个 AI 工具的"读规则"行为不一样，需要适配）
✅ 能显著降低同类错误反复出现的频率 ✅ 能让你的纠正成本随时间下降 ✅ 能让协作方法论变得可见、可分享、可迭代
欢迎：
唯一要求：新增的错题条目必须包含「思维根因」和「预防规则」两节——不要只发"AI 又错了"的吐槽。
作者是 AI 产品经理（独立做事），编程小白，每天用 Claude Code / Cursor 协作 8+ 小时。跑了几个月发现 AI 同一类错反复出现——于是开始记错题本。攒到 30+ 条后发现"事不过三"是个好阈值。
机制本身也在持续迭代——v1 发布两周后机制自己就长出了 5 条新规则和 3 个新机制，见 CHANGELOG。
MIT —— 随便用、随便改、欢迎在你的项目里挂出处。