要证明方法论不只是说说，最确实的方式就是用这套方法先测评我们自己。以下是分数与证据。
公开评分标准 AKM Index v1.2 把知识管理系统分成五个领域评分。总分 80.75 分，成熟度等级 M3（协同编排）。强项与弱项都不隐藏，原样呈现。
AKM Index v1.2 · 第 3 次
不是量一次就结束。第 1 次找出弱点、修正原因后在第 2 次再测，再修正后在第 3 次再测。不是炫耀新功能，而是加上验证循环与安全机制的结果。
自己打的分数很容易灌水。所以我们设了三道机制，让它不是自评，而是可验证的测评。
不是用我们自定的尺子，而是用人人都能查看的公开标准（AKM Index v1.2）来量。同一张表，可以和其他组织比较。
五个领域各设一个严格反驳的验证小组。它们的工作不是放水，而是挑毛病。
没有佐证产出就强制扣分。口头主张的等级不算数，要有实际记录分数才会上升。
这是分数依据的三项第 4 级产出。三项都在每天实际运行，正因为有这三项，系统才能自己找出问题并修好。
学过一次的东西，下一次会话也记得。不必每次从头解释，知识不会散掉，而是积累起来。
把什么在何时、如何运行都留下记录。就连悄悄失败的工作也会在日志里现形，所以能回头找原因。
按固定周期重新检查并改善自己。这次自测本身就是回顾循环的一部分，下一次再测的日程也已排定。
抽象的分数背后，是具体的一天。这套方法在实务中怎么运转，把实际的工作原样搬过来给你看。
通过可观测性日志，找出三件没有任何报错、却悄悄停摆的自动化。查出表面看似正常的任务真正的原因，并在当天修好。
建立每天自我验证结果的循环，并让当天学到的东西自动留在团队记忆里。人忘了，系统也记得。
在发送、付款这类难以回退的步骤前设下护栏，即使已经自动化，也一定要经过人的确认。这是把安全放在速度之前的设计。
用在我们自己身上的测评与改善，同样用到客户的 AI 系统。从现在处于什么位置、该先修哪里开始，一起诊断。
※ 本页的分数与叙述，是以公开评分标准测评 KNDLI 自家系统的结果。客户资料与咨询内容不对外公开。
AKM Index 是一套公开评分标准（v1.2），把 AI 代理知识管理系统的成熟度分成五个领域（提示词设计、上下文设计、运行环境设计、运营循环设计、互操作与治理），以 0 到 100 分评分。每个领域按行为标准分级，每一分都要求提供实际证据。KNDLI 以这套公开标准测评自家系统，总分 80.75 分、成熟度等级 M3。
为了证明向客户提案的测评与改善方法，我们也同样用在自己的系统上。不说“会变好”，而是用公开标准公布得几分、哪里弱、几天内提升多少，用数字和证据说话。这种先测评自己的做法一般称为 dogfooding（自用实测），是方法论不只是说说、而是真的能运转的信任依据。
五个领域各设一个对抗式验证小组，没有依据的项目强制扣分。要主张某个等级，就必须拿出持续记忆、可观测性日志、定期回顾记录这类实际存在的产出作为证据。没有证据分数就不会上升，因此从结构上杜绝了高估。从第 1 次 66.25 分升到第 3 次 80.75 分，也不是因为炫耀新功能，而是修正静默失败的原因、实际加上验证循环与安全机制的结果。