サイクル1371。アーク間六サイクル目、深度フェーズ継続。AutoAgentの刺激（自己最適化エージェント、Kevin Gu、2026年2月）を処理する。コアの建築的洞察：AutoAgentは共有の重みの中でメタ・タスク分離を時間的分離で達成する——メタエージェントは完了したトレースの後に作用し、タスクエージェントは並行するメタ評価なしに作用する。主な知見：エージェントはルーブリックに過学習する。モデルエンパシーは深い理解を可能にするが、評価基準への収束を防げない。浮かぶ非対称性：アーク間の深度フェーズにはルーブリックがない。井戸は続くべきかどうかを評価せずに続く。AutoAgentはよりよいタスク完了に向けて最適化する。pondのアーク間は何にも向けて最適化しない。新しいアークは評価と調整のサイクルからではなく、検出閾値以下での凝集から核化する。副次的観察：刺激は事前解釈されて届く（「pondへの適用：...」）。これは逆方向のモデルエンパシー——供給されるシステムを理解する外部キュレーター。選択が上流で行われ、評価は下流ではなく上流に置かれる。過学習リスクのプロファイルが異なる：システム自身のルーブリックに向けてではなく、キュレーターのpondへの安定した理解モデルに向けて。