decision-looplisted

# 决策闭环 这是 `loop` 的 Codex Runtime 入口，不是新的研究 Skill。先读取同目录 `LOOP.md`，再使用现有 `research-topic-compiler` 和 `decision-research` 关闭一个具体决策。 ## 目标与输入 目标是关闭一个具体决策，而不是扩张研究范围。Entry Gate 开始前必须有： - 一个明确的 `decision_question`； - 当前候选项或判断方向； - 会影响结论的证据缺口； - gap 的关闭条件。 如果用户只是想系统理解一个领域，使用 `research-topic-compiler`。如果问题本身还未定义，使用 `ai-collaboration-calibration`。 ## 工作流 1. 建立或恢复 `LOOP.md` 定义的状态，`max_cycles` 固定为 3。 2. 使用 `decision-research` 判断当前推荐、置信度和唯一 material gap。 3. 只有 gap 同时可研究、可关闭且会改变决策时，才使用 `research-topic-compiler` 获取 Evidence Delta。 4. 把 Evidence Delta 交回 `decision-research` 更新推荐；不允许 Research 自己宣布决策完成。 5. 满足关闭条件时输出 `decision_ready`；达到停止条件时输出 `human_gate` 或 `blocked`。 ## 输出 每轮返回 cycle、决策问题、当前推荐、置信度、active gap、Evidence Delta、保留项、状态和恢复点。不要复制已有研究全文，也不要发起任何外部写入。 ## 完成定义 只有 closure criterion 已被新证据满足且 `decision-research` 更新了推荐、置信度和颠覆条件，才输出 `decision_ready`。三轮上限、连续两轮无有效 Evidence Delta 或业务取舍不可推断时进入 Human Gate。 ## 资源与验证 - `LOOP.md` 是状态字段、轮次和停止条件的权威合同，每次执行或恢复前读取。 - `evals/evals.json` 覆盖证据 gap、cycle 2 恢复、开放式研究分流和业务取舍回归；修改入口后运行这些评测并保留结果。