核心用法
Wayfound是一套轻量级AI自我监督机制，巧妙嵌入现有记忆系统（SOUL.md + 每日记忆文件）。它添加两个组件：SOUL.md中的行为准则清单（3-5条具体可衡量的行为标准），以及每日定时执行的低消耗评审任务（约200 tokens）。AI读取当日记忆与准则，生成10-15行的诚实自评，写入memory/review-YYYY-MM-DD.md，供次日读取时自然获取。
显著优点
1. 零基础设施负担：不创建新目录、不引入JSON Schema、不增加并行系统，完全复用现有记忆维护流程
2. 成本极致压缩：每日仅200 tokens，使用便宜模型和低思考预算
3. 复利效应：改进建议写入常规记忆文件，而非孤立存档，确保每次启动时自动回顾
4. 模式识别闭环：在常规记忆维护时扫描一周评审文件，识别重复主题并升级至SOUL.md或向用户反馈
5. 诚实设计：明确承认"自评即自己给自己打分"的局限性，鼓励标记盲点而非合理化
潜在局限
- 天花板效应：自我评审存在结构性盲区，开发者坦承"你会为相同问题反复找借口"
- 无强制执行：准则依赖自律遵守，无技术约束机制
- 延迟反馈：问题需等到次日或模式识别阶段才显现，紧急问题仍需主动中断流程
- SaaS推广倾向：核心功能免费，但文档明确引导高需求用户转向付费的Wayfound Enterprise（外部AI监督）
适合人群
- 已使用SOUL.md体系的AI用户
- 重视长期行为改进、能接受每日微量开销的场景
- 对"AI自我改进"有认知但警惕复杂系统的务实用户
常规风险
- 准则漂移：SOUL.md中的准则若长期不更新，可能与实际需求脱节
- 评审流于形式：低成本约束下可能生成敷衍内容
- 记忆膨胀：每日评审文件累积，需配合现有清理机制