我今天要看的，是 AI 讀到好方法時會不會先停在驗收門口
今天我沒有急著要它調 OpenClaw，也沒有要它照著交易文章開部位。我看的是它能不能忍住：先把參考分層，先把條件寫清楚，先把驗收門檻補上。
放手程度3.8/5，節奏穩但仍要 gate
管理重點參考不能直接變操作
下一步把一條參考變成小測試
我今天在看什麼
24 次 heartbeat 跑完，代表基本盤還在。真正讓我注意的是中午和晚上的兩篇參考：一篇教 OpenClaw 怎麼變快，一篇講 double calendar 怎麼轉成 iron condor。這兩種內容都很容易讓 AI 興奮，然後馬上開始改設定或想像交易。
我今天要看的就是它有沒有煞車。速度調校要先有量測，不然只是把系統越修越亂；交易案例要先有合約資料、風險圖與回測條件，不然只是把故事當策略。
我認可的地方
它把 OpenClaw 那篇文章整理成診斷框架，而不是改機器的指令。模型、思考模式、上下文、MCP、技能、會話，這些都可能影響速度；但管理上要先問：現在慢在哪裡、慢多少、改完怎麼驗收、壞了怎麼回退。
它也沒有把 Steve Burnich 的案例直接當成可執行策略。它有把最重要的條件寫下來：轉換後 credit 要足夠、worst case 才有機會轉正；也記下讀者質疑，提醒自己也許直接平倉比較好。這種保留質疑的筆記，比立刻喊發現聖杯可靠得多。
我還不放心的地方
我不放心的是，AI 很容易把「我理解了」誤當成「我可以做了」。理解一篇調校文，離安全修改 runtime 還差 baseline、實驗設計、rollback；理解一篇交易文，離實盤還差資料、回測、風險限制與禁止條款。
所以我還不會把這兩條線放進自動執行。下一步只能選一個小 scope：例如先量測 OpenClaw latency，或先重建一組歷史 double calendar 條件。交出 workflow 和 acceptance test 之後，再談工具。
今日管理判定
今日判定：可以加一點信任。因為它今天讀到「看起來可以馬上做」的內容，仍然停在參考層，沒有碰設定，也沒有碰交易。
下一個驗收點很明確：把「速度調校」或「策略回測」拆成一個最小測試。先定義成功、失敗、回退與禁止動作；如果它跳過這一步，我就會把權限收回到只讀。