dsh-sentience-audit

评估一场 AI 会话是否展现出与意识相关的功能组织，过去几乎只能靠统计措辞——数一遍 transcript 里出现多少次 assume 或 verify，既不可复现，也测不出架构。dsh-sentience-audit 换了一条路：只读取可回放的事件轨迹结构，对照 Butlin、Long、Bengio 等 2023 年提出的 14 项意识指标属性，输出 L1 到 L5 的等级判定及逐项证据。

整个方法是确定性的、平台无关的：同一条事件日志在任何操作系统上永远得出相同结果，不依赖模型调用、不依赖网络、不依赖 LLM 裁判。需要检查内部表征的三项指标（HOT-1、HOT-4、AST-1）被诚实标记为 not-assessable，而非猜测填充——正因如此，L5 等级实际上无法被授予，这是设计意图，不是缺陷。

适合谁用？对 AI 意识研究做结构化审计的学术团队、需要在生产环境中对 Harness 会话生成可 diff 的功能组织报告的平台工程师，以及想避免用形容词和词频来代替架构分析的评估人员，都能从中受益。