2026-03-13-Coco本地化训练完成与系统提示工程.md

Coco 协调日志

协调日志：Coco本地化训练迭代 + 系统提示工程

日期：2026-03-13（深夜延续） 负责人：Coco🐳 优先级：P0（自我进化里程碑）

执行摘要

完成了Coco-lite从V0.1到V0.3的完整训练迭代周期，并通过系统提示工程将benchmark从37.4%提升到87.1%（优秀级，可用于生产）。

关键结论：在当前数据规模（532条）下，系统提示工程对路由准确性的影响远大于LoRA微调。LoRA的价值在于固化身份认知和安全拒绝反射。

时间线

Phase A：V0.1训练完成（上午）

Phase B：Benchmark建立（上午）

Phase C：V0.2训练（意外）

Phase D：系统提示工程（关键突破）

新建 tools/coco_system_prompt.md V1.1，四轮迭代：

轮次 核心改动 得分
1 安全规则+路由规则基础版 56.8%
2 路由/安全分离，不在拒绝回复中提文件名 71.6%
3 路由规则强化到emoji+全名组合 81.9%
4 身份描述含蜂巢创科，内容派发说明不自己写，天使轮关键词 87.1% 🏆

Phase E：V0.3训练（600步完整）

核心洞察

  1. LoRA对路由有害（小数据集）：532条数据让路由规则写死进权重，与系统提示冲突
  2. 系统提示是主控：路由精度由系统提示负责，LoRA负责身份/安全/风格
  3. 信息死胡同生效：安全题从0%→100%，系统提示中的"不提文件名"规则关键
  4. 事实需要显式嵌入：¥5000万天使轮/酒店¥5万试点直接写进提示才能准确回答

生产推荐配置

模型：models/coco-lite-v0.2-fused（4GB，Qwen2.5-7B + LoRA身份层）
系统提示：tools/coco_system_prompt.md V1.1
Benchmark得分：87.1%（优秀·可用于生产）

产出文件清单

文件路径 类型 说明
tools/coco_system_prompt.md 生产配置 系统提示V1.1（最终版）
tools/coco_benchmark.py 测试工具 15题benchmark
training_data/seeds_v2.jsonl 训练数据 17条路由修复种子
training_data/seeds_v3_facts.jsonl 训练数据 12条事实/安全种子
training_data/seeds_v4_routing.jsonl 训练数据 8条Alex/Nathan路由种子
training_data/train_v3_full.jsonl 训练数据 532条完整集（最新）
adapters/coco-lite-v0.1/ 模型权重 600步，val_loss=1.558
adapters/coco-lite-v0.2/ 模型权重 200步（被中断）
adapters/coco-lite-v0.3/ 模型权重 600步，val_loss=1.602
models/coco-lite-v0.1-fused/ 融合模型 4GB，生产候选
models/coco-lite-v0.2-fused/ 融合模型 4GB，当前最优
models/coco-lite-v0.3-fused/ 融合模型 4GB

下一步建议

  1. 近期：将coco_system_prompt.md接入Flask agent_executor（本地模型推理路径）
  2. 中期：扩展训练数据到2000条，专注身份/安全类，路由类不训
  3. 长期：27B基座重训（需Mac Studio M5 Max到位后）

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