AutoLoop 不只是一个工具 —— 它自身也在不断进化。这里记录每一次版本更新、每一个关键决策、以及驱动产品前进的深度思考。
每个版本的核心能力与功能变化。从引擎内核到前端体验，完整记录。
不是 changelog，是驱动 AutoLoop 进化的核心思考。每一篇都对应一个关键认知跃迁。
每完成一次优化，系统应该沉淀的不是"又做了一次营销文案"，而是一张因果图谱 — 哪个 Context 维度的变化导致了多少分数提升。
100 次这样的记录，就能提炼出"营销文案类任务的 Context 优先级公式"。1000 次就能让系统自动推荐最优起点和路径。这个策略库不能被抄 — 只能被"跑"出来。
积累的不是结果，是因果。知道"为什么好"比知道"什么是好的"值钱一百倍。
每一段 Content 里都埋着几十个已经做完的决策：写什么、不写什么、用什么词、假设读者知道什么。这些决策要么是你做的，要么是 AI 用默认值替你做的。
当你给的 Context 不够，AI 就用默认值填满所有决策位。这就是为什么 AI 输出总有一股"正确的废话"味道 — 不是它不会写，是你没告诉它怎么决策。
这个洞察直接改变了产品方向。如果 Content 是决策链的残留物，那么优化 Content 的正确方式不是"改措辞"，而是补全决策链上缺失的 Context 维度。
AutoLoop 的真正工作：识别哪些决策位被 AI 用默认值填了，然后通过迭代优化逐步把这些默认值替换成"正确的决策"。
旧叙事：AutoLoop = Prompt 优化工具。新叙事：AutoLoop = Context → Content 自主优化引擎。
从 Context 到 Content 中间有四次变换，每一次都有信号衰减：
① 编码损耗（意图 → Context）— 你脑子里的想法，翻译成文字时丢了多少？
② 压缩损耗（Context → 模型理解）— 模型理解了多少你写的 Context？
③ 选择损耗（决策空间 → 逐步生成）— 模型在几千种可能中选对了多少？
④ 着陆损耗（输出 → 读者理解）— 读者 get 到了输出的几成？
AutoLoop 优化的不是文字，是这条变换链上的信号存活率。
Context 不是一坨文字，它有骨架。我们识别出 8 个决策维度，每一个都在"砍掉可能性"：
L0 身份（谁在思考）→ L1 目标（方向）→ L2 约束（合法解空间）→ L3 知识（领域上下文）→ L4 范例（质量基准）→ L5 评估标准（度量"好"）→ L6 格式（输出形态）→ L7 受众（语言和深度校准）
人工优化 Prompt 时，80% 的人只动 L1 和 L6，几乎不触碰 L0、L2、L5。
Context 的作用不是"给信息"，是"砍掉可能性"。
P0 优化能用（已完成）→ P1 Context 可见化 → P2 因果数据沉淀 → P3 策略智能涌现 → P4 Context 基础设施。
P1 引入 Context Scanner、Dimension Delta 和 Blueprint，让用户看到"为什么好"。P2 开始积累任务指纹和因果图谱。P3 用积累的数据做智能起点推荐和路径规划。P4 开放 Context API，成为 AI 世界的 Context 层。
任何一步跳过，后面都不成立。没有 P1 的可见化，P2 没有结构化数据可积累。没有 P2 的因果数据，P3 的"智能"就是幻觉。
按时间线记录每一个洞察、决策与里程碑。产品是怎么一步步进化到今天的。