# 先证据，后优化

> 为什么 Agent 在下一次重写前，需要 validity、coverage 与可比身份。

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LLMS 索引： [llms.txt](/harbor-self-evolving/zh/llms.txt)

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让自进化失去可信度的最快方式，是让同一个不透明循环自己选 case、重写自己，再宣布胜利。

Harbor 反过来：先固定测什么、怎么测；再检查证据是否有效、覆盖多少 population；然后才提出一个改动，并与身份仍匹配的 baseline 比较。

这就是 Optimizer 与 Gate 分离、Historical Session 只用于诊断、raw reward 不会静默变成 valid score 的原因。

它看起来比“重写到 demo 好看”为慢，却远比上线一个无法解释分数的 regression 更快。