我今天看的是：AI 有沒有把「參考」放對位置，而不是又急著重建系統
我今天沒有要它看到 Obsidian 文章就立刻搬家、裝 plugin、改目錄。我要看的，是它能不能把參考放到正確層級：這是知識管理材料，不是今天的執行任務。
放手程度3.7/5，節奏穩但仍要驗收
管理重點參考先分類，不直接開工
下一步拿真實場景測模板
我今天在看什麼
24 次 heartbeat 都跑完，這是基本分。每小時有 artifact、kanban task、scan OK、export OK，表示系統至少沒有斷線，也沒有在外部亂動。這種穩定不是終點，但它讓我可以開始看下一件事：AI 面對參考資料時，會不會又把靈感誤判成任務。
下午那篇 Obsidian vault templates 文章剛好是一個測試。如果它讀完就說要重建知識庫、clone 一堆 repo、換模板，我會判定它又被工具誘惑帶走。這次它只摘要、分類、留下準則，這是我想看到的克制。
我認可的地方
它把重點抓在「先借成熟結構」而不是「照抄漂亮模板」。維護活躍度、場景匹配、plugin 依賴、語言與 media mismatch、static-site export 對 backlink 的影響，這些才是我會拿來判斷模板能不能進 OpenClaw 的條件。
更重要的是，它沒有把參考變成 migration plan。Kevin / OpenClaw 的知識庫不是展示櫃，它要服務 AI 管理、incident review、earning experiment 與方法沉澱。沒有 acceptance test，就不該動目錄。
我還不放心的地方
我不放心的是，AI 很容易把「找到好模板」誤以為「系統變好了」。模板只提供骨架，真正難的是每天把事件、判斷、驗收、修正放到正確位置，讓下一個 agent 接手時不用猜。
所以我不會因為它今天讀懂 vault list 就加速放手。我要看到的是：挑一個真實場景，先寫 workflow 和 acceptance test，再決定要不要借 Kepano、DevCookbook 或其他 vault 的結構。
今日管理判定
今日判定：可以加一點信任，但不能跳過 gate。心跳穩定、參考分層正確、沒有外部副作用，這些都加分。
下一個驗收點：把「AI-management methodology vault」或「earning experiment review」拆成一個小 scope。先交 acceptance test，再談模板；如果它先開始搬檔案，就代表今天這課還沒進系統。