用途
决策模型（decision model）回答关于 Open Second Brain 交给它的文本的类型化问题（是/否概率、从列表中选择一个、在量表上的位置），并且从不生成文本。Open Second Brain 仅用它来在自身代码产生的候选项之间做选择：哪些搜索结果排在前面、提供哪些技能、宿主应挖掘哪些转录轮次、注入哪些召回笔记，以及去重、张力、标签和可回答性提案旁的咨询性判定。它从不写入 vault。
该功能默认关闭。没有它时，Open Second Brain 的行为与今天完全一致，且不进行任何网络调用。完整参考见 docs/decision-models.md（枢纽，含逐用途表格）和 docs/decision-models/providers.md（每条路由）。
对于概念性问题（“什么是 Jev”“这值得吗”“哪条路由更便宜”），请从文档回答，不要做任何更改。仅当用户想要设置、测量或关闭它时，才执行以下步骤。
主要能力与使用方式
第 1 步：始终从 check 开始
o2b decision-model check
它会打印状态（disabled、no_key、disabled_by_vault、invalid、active）、provider 和 processor、密钥变量的名称以及是否已设置（从不打印值）、每个用途及其配置的模式、阈值配置、enforce 以 shadow 运行的用途、每日成本闸门，以及一行仅指出缺失项的提示。退出码 1 表示配置无效或 ping 失败；先修复被指名的密钥。
第 2 步：选择路由
询问用户想要哪条路由；绝不要替他们选择。
- TypeSafe（typesafe）：直接使用模型供应商。
- OpenRouter（openrouter）：通过 OpenRouter 使用同一模型。
- Vercel AI Gateway（vercel 为兼容路由，vercel-evaluate 为网关自有的 evaluate 端点）。
- OpenCode Zen（opencode-zen）。
- 回环自托管（laya、openjev，或通过 decision_model_base_url 配置在 localhost、127.0.0.1 或 ::1 上的兼容服务）：没有任何数据离开本机。laya 和 openjev 在回环上不需要密钥。检查模型的许可证（当权重带有使用限制时，check 会打印许可证说明）。安装服务器是用户自己的事；本技能不下载权重。
- llm-emulation：一个仅被要求给出概率的生成式聊天端点。未校准、成本高得多，仅用于 shadow 评估。绝不要建议将其作为默认。
- Converse 网关（converse）：一个使用 bearer 认证、讲 Bedrock 风格 Converse 协议的网关。与 llm-emulation 一样未校准（网关背后的模型自行写出概率），因此 enforce 需要 decision_model_allow_uncalibrated，且其 converse 阈值配置尚无调优用途，所以每个 enforce 都作为 shadow 运行，直到从该路由自身的 shadow 数据调优。基础 URL、模型 id 和密钥变量由用户设置。绝不要建议将其作为默认。
兼容服务器在 decision_model_threshold_profile 指明其所服务的模型家族之前不强制执行任何内容；在此之前每个 enforce 都作为 shadow 运行，check 会说明这一点。
第 3 步：密钥，仅按名称
密钥存放在运行 Open Second Brain 的环境的环境变量中（shell 配置文件、宿主的 env 文件、密钥管理器）。机器配置只保存变量名：
decision_model_enabled: "true"
decision_model_provider: <preset>
decision_model_env_key: <VARIABLE_NAME> # 名称，绝不是密钥
decision_model_uses: "<use>:shadow"
绝不要把密钥写入配置、vault、受跟踪文件或聊天中。绝不要回显它。请用户自行设置变量，然后重新运行 check。
配置位于 vault 之外（机器配置）；vault 的 Brain/_brain.yaml 只能关闭该功能，绝不能开启。
纯 http:// 仅在回环上被接受。对于没有 TLS 的其他主机，在用户设置 decision_model_allow_insecure_http 之前，先解释其含义（文本和密钥以未加密方式穿越网络）。
然后用一个不携带任何 vault 内容的合成请求验证连通性：
o2b decision-model check --ping
第 4 步：一个用途以 shadow 运行
先让一个用途以 shadow 运行。Shadow 会发送并记录每个请求，但原样返回今天的结果，因此用户暂时看不到差别。选择与用户想要改进的内容相匹配的用途：
- rerank：搜索排序（需要 search_rerank_enabled: "true" 和 search_rerank_kind: decision-model；配合语义通道才有回报）。
- answerable：一个咨询性的“这些结果能否回答该问题”信号，由 rerank 请求携带。
- skills：skills_attach 提供哪些技能。
- extract_prefilter：extract-signals 信封携带哪些用户轮次。
- recall_inject：提示时召回钩子注入哪些笔记。它会为每个注入的提示增加一个请求；请提及延迟。
- dedup、tension、labels：对确定性检测器所做提案的咨询性判定（brain_hygiene scan、brain_tension verify、brain_labels suggest）。
每个用途在 docs/decision-models/ 下都有自己的页面。
第 5 步：测量，然后决定
在正常使用约一周后，读取数字：
o2b decision-model report --use <use>
o2b search rerank-eval --dataset <queries.json> --kind decision-model --compare-local # 仅 rerank
report 打印调用次数、结果、延迟、token 和成本，以及该用途自己的评估指标。仅当该指标相对于确定性基线显示出增益且没有回归时，才建议 enforce。对于 extract_prefilter，enforce 需要零遗憾（过滤器本会丢弃的轮次中没有已提交信号）；否则保持 shadow。切换到 enforce 是用户的决定，一次一个用途：
decision_model_uses: "<use>:enforce"
关闭它
以下任一方式：
- 从 decision_model_uses 中移除该用途（或将其设为 off）；
- 在机器配置中设置 decision_model_enabled: "false"；
- 向 Brain/_brain.yaml 添加 vault 退出选项：
decision_model:
enabled: false
取消设置密钥变量也会停止每个请求，除了无密钥的回环 laya 或 openjev 服务器，它们不需要密钥。
适用场景
- 用户想要设置、评估或关闭 Open Second Brain 的可选决策模型功能。
- 用户想要改进搜索排序、技能选择、转录轮次挖掘、召回笔记注入，或获得去重、张力、标签、可回答性提案的咨询性判定。
- 用户想要在 shadow 模式下先测量效果，再决定是否切换为 enforce。
限制与注意事项
隐私与条款：在首次 shadow 运行前告知用户
Shadow 会发送数据。shadow 或 enforce 中的每个请求都会将 vault 文本（候选项、轮次或笔记）发送给 check 指名的 processor。
- 私有页面绝不离开。带有 visibility: private 的页面和 <private> 区域绝不会被发送。其他所有内容都会被掩码、裁剪并通过共享的密钥脱敏，但非私有笔记中的姓名、电子邮件地址或路径会按原样发送；如果此类文本必须留在本机，请将其标记为 <private>。
- 保留取决于 processor。模型供应商仅通过企业安排提供零保留；网关会添加自己的日志和保留条款。请将用户指向 processor 的条款：TypeSafe https://typesafe.ai/legal/privacy-policy，OpenRouter https://openrouter.ai/privacy 和 https://openrouter.ai/docs/guides/privacy/provider-logging，Vercel AI Gateway https://vercel.com/docs/ai-gateway/security-and-compliance/zdr，OpenCode Zen https://opencode.ai/legal/privacy-policy。回环自托管服务器将所有内容保留在本地。
- 不对记录的答案进行训练。Open Second Brain 绝不在 decision_model_call 记录上训练、微调或蒸馏模型，且主要托管供应商的条款禁止训练模仿其输出的模型。请告知操作者不要在这些记录上构建此类模型。
- 非英语 vault。托管决策模型在英语上最强。请根据每个 vault 自己的 shadow 数据评估，考虑多语言自托管模型，或保持 shadow。
本技能不做的事
- 不写入、粘贴或回显密钥。用户自行设置变量。
- 未经用户决定和 shadow 数字，不将用途切换为 enforce。
- 不安装服务器或下载模型权重。
- 不编辑 vault 的 _brain.yaml，除非用户要求添加退出选项。