steer-once 是一个用于把“反复纠正智能体”转化为持久修复的技能。资料强调：智能体的道歉改变不了下一次会话，只有被合并的规则才有用。它针对你输入过一次以上的纠正，寻找本可阻止这些问题的层级，在该层级落地最小的持久改动并附证据，一周后检查纠正是否真的停止；若没停止，就上升一层；若规则使情况变坏，则提出回滚。
用途与适用时机
- 快速路径：会话中你刚重复了某条纠正（如“again”“I told you”“why did you stop”“didn't I give you a skill”），立即处理这一条。
- 批量路径：“mine my corrections”、每周回顾，或提示镜像报告中某类在 ≥3 个会话累计 ≥N 次。
- 团队变体：仓库中智能体提交的 PR 上反复出现的评审反馈（见 Sources）。
- 不适用：一次性偏好、单个坏回合，或已有开放的 steer-once PR 正在处理的问题。
主要能力
- 采集与分类纠正：通过 prompt-mirror 的提取器从你输入的消息中挖掘（本地、脱敏、按来源过滤），命令为 python3 <skills-dir>/prompt-mirror/scripts/mine_sessions.py --since 21d [--repo owner/name]；使用 correction_classes、repeated_correction_phrases 及各消息的 classes/flags，并读取 messages.jsonl 查看实例。分类包括 gate（凭空发明审批、锁定、预检、“精确 GO”措辞）、over_ask（索要已有之物）、premature_stop（把里程碑当完成）、polling（空等而非并行工作）、status_gap（让人轮询状态）、verification_theatre（以检查替代交付）、stale_claim（基于过期克隆或缓存推理）、shallow_fix（压制症状）、letter_of_law（缩水雄心需求）、scope_creep（做未要求的支线）、process_default（缺少团队默认流程）、runtime_gap（提示词无法修复的问题）。同时统计同类上的让步开场白（“You're right”“Agreed”“Good catch”），让步后再次重复是最强的“规则缺失或未加载”信号。
- 发现复现：同类别、同底层期望，在窗口内 ≥N 次、跨 ≥2 个会话（默认 N=3）；合并近重复项，每个期望只留一条规则。
- 检查既有规则：搜索 .github/copilot-instructions.md、.github/instructions/.instructions.md（applyTo 范围）、AGENTS.md、.github/skills//SKILL.md、.github/lever.yml 及个人 ~/.copilot/copilot-instructions.md。规则已存在却仍复现，则结论为“规则存在但薄弱、放错位置或未加载”，先修位置或措辞，或升级层级，而不是继续堆文字。
- 选择最便宜的持久层：个人姿态→个人指令；仓库级默认姿态→.github/copilot-instructions.md（一行，含原因）；权限或自治→.github/lever.yml 中的旋钮而非文字；任务特定流程→限定范围的指令或技能规则；可机械检测→lint 或 CI 检查；行为性→今天会失败的测试；时序或活性→钩子或自动化；超出智能体控制→产品或基础设施缺陷报告。集中在某一旋钮的纠正应改为旋钮变更，而不是新增规则。
- 写规则：正面、具体、含原因与范围，最多 3 行，标明所设旋钮；不用全大写、不用“NEVER”墙，绝不为防关卡而加关卡。
- 开 PR 或提 issue：正文附证据块，包含类别、窗口/范围、计数、让步次数、现有规则、脱敏引语（每条 ≤20 词，3–5 条）、层级及取舍理由、保持门槛、未达标时的升级去向。个人指令无 PR：展示差异，仅在你同意或有记录授权时应用；发布到共享仓库前先给你看确切证据文本。
- 按自治旋钮落地：默认 L2 为人工合并的就绪 PR；仅指令类 PR 常属 L3 授权（“文档与指令 PR 绿灯可自合并”）；记录适用级别。
- 台账与复测：记录类别、规则、层级、PR、基线率、复测日期；K 天后（且在范围内至少 M 条输入消息）重跑提取器，按每 100 条输入消息的类别率与基线及前 4 周周间波动比较。显著下降则保留并在 PR 评论结果；未降则上升一层并与旧 PR 关联；相邻类别上升则给出数字并提出回滚或改写。
旋钮默认值
检测阈值 N=3 次、≥2 会话、21 天；模式为开放 PR（L2，人工合并）；目标为共享期望放仓库、姿态放个人；证据为脱敏引语加计数并在发布前给你看；复测 K=7 天且范围内 ≥150 条输入消息；保持门槛为 ≤基线的 50% 且超出噪声；最多 3 个开放 steer-once PR；严重度加权默认关闭。
输出
每个反复期望一个小 PR 或 issue，带 steer-once 标签和证据块；个人台账条目（默认 ~/.copilot/lever/steer-once.ledger.md，含保留、升级或回滚及前后比率）；原 PR 上的复测评论。
自反馈与防止的失败模式
按规则跟踪每 100 条输入消息的类别率前后变化；跨规则看保留、升级、回滚的比例，让步开场白应下降，从首次出现到合并修复的时间应缩短。若多数规则被升级，说明层级选得太便宜；若规则抬高了相邻类别，说明规则过宽。它防止：把“You're right”当作修复；用文字规则处理应归检查、测试、旋钮或缺陷报告的事；规则膨胀、重复、矛盾且无人复测；把个人姿态硬编码进共享仓库；未经你同意把私密文本作为“证据”发布。
资料给出的实例：某重度用户会话中智能体以“You're right”等开场 75 次，同类纠正持续数天，直到变成合并的指令或技能变更才停止；从沮丧消息到合并运营模型 PR 最快 16 分钟，而一条仅停留口头的纠正约 18 天才成为默认；挖掘约 200 条输入消息重写技能后，“why did you stop”从 27 降到 0，智能体消息中的关卡措辞从 31% 降至 3%，状态询问从约 24% 降至 7%，同时其消息量从每天约 50 条升至 87 条。部分纠正是缺陷报告：“重启停滞会话”在指令存在后仍复现 8 次，因为被中断会话属提示词无法修复的运行时缺口。