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# Foundation: Context Engineering
## Purpose
定义稳定知识、运行时上下文和 handoff 摘要之间的边界,避免把会议纪要、长文档和临时报错直接堆给所有 agent。
## When to Use
- 设计 `CC Switch` 多 agent 协作方式时
- 某个线程上下文越来越大、输出开始发散时
- 需要决定什么该进入知识库、什么只留在本轮执行时
## Inputs
- 当前阶段的源材料
- 上一阶段的高密度产物
- 当前任务的范围边界
## Outputs
- 边界清晰的 handoff 摘要
- 可复用稳定知识
- 可丢弃的运行时噪音
## Primary Agent/Model
`GPT-5.4 Pro xhigh`
## Secondary Agent/Model
`Claude Opus 4.6`
## Required Skills
- 无强制 skill;遵循本知识库的 handoff 和阶段模板
## Steps
1. 区分“长期规则”和“单次执行信息”。
2. 只把可复用、可稳定引用的内容写入知识库。
3. 每个阶段结束后,把长上下文压缩成 `ANALYSIS.md``SPECS/*.md``.plans/*.md` 或 handoff 摘要。
4. 进入下一阶段前,优先开新线程,让新线程只读取高密度产物,而不是带着旧对话继续滚动。
## Exit Criteria
- 下一阶段不依赖上一阶段的完整长对话
- handoff 内容短、准、可执行
- 知识库只保留长期有效的规则
## Failure Recovery
- 如果模型开始引用过时讨论、已废弃方案或混乱术语,立即 reset 线程并只提供高密度产物
- 如果手头信息无法压缩成一句目标、一个范围、一个来源清单,说明当前上下文还没整理好,先回到计划阶段
## Related Templates
- [`../templates/analysis-template.md`](../templates/analysis-template.md)
- [`../templates/agent-handoff-template.md`](../templates/agent-handoff-template.md)
## Stable Knowledge
- 设计哲学、命名规则、阶段流程、技术栈白名单、技能映射、模板、ADR
## Runtime Context
- 当前会议摘录
- 单次探索结果
- 临时报错和实验结论
- 某一轮对比参考仓库的细节
## Handoff Rule
- 任何 handoff 必须能回答:要做什么、不能做什么、以什么为准、交付什么、怎么验收。
- handoff 不是全文转发,更不是把整个聊天记录交给下一个 agent。

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# Foundation: Human And Agent Boundaries
## Purpose
定义人在这套流程中的职责,以及主 agent、研究 agent、计划 agent、实现 agent、审查 agent 的边界。
## When to Use
- 团队要分清“谁做判断、谁做执行”时
- 需要决定什么时候必须人工接管时
- 要设计多 agent 并行时
## Inputs
- 当前阶段目标
- 上一阶段高密度产物
- 当前范围边界
## Outputs
- 清晰的职责分配
- 并行和接管规则
## Primary Agent/Model
`CC Switch` 主控 + `GPT-5.4 Pro xhigh`
## Secondary Agent/Model
`Claude Opus 4.6`
## Required Skills
- 阶段相关 skill
## Steps
1. 先由主 agent 定义目标、边界、产物和分工。
2. 研究 agent 只收集和压缩事实,不直接替代最终决策。
3. 计划 agent 把事实整理成阶段化产物。
4. 实现 agent 只按照已批准的产物实施。
5. 审查 agent 负责第二视角发现遗漏、过度设计和一致性问题。
6. 人在 Spec 审核、例外审批、最终验收和高风险取舍时接管。
## Exit Criteria
- 每个角色都只拿到完成当前任务所需的上下文
- 人工判断只出现在必须的高杠杆位置
## Failure Recovery
- 如果实现 agent开始决定范围或技术路线,停止执行,回到计划 agent
- 如果研究 agent直接输出最终规范,必须交给计划 agent 或审查 agent 再压缩
## Related Templates
- [`../templates/agent-handoff-template.md`](../templates/agent-handoff-template.md)
- [`../templates/claude-md-template.md`](../templates/claude-md-template.md)
## Human Responsibilities
- 确认项目目标、边界和成功标准
- 审核 `SPECS/*.md`
- 批准技术栈例外和模型例外
- 进行最终验收和发布决定
## Agent Responsibilities
- 主 agent阶段推进、任务编排、上下文收缩
- 研究 agent扫描会议、参考仓库、技能与现状
- 计划 agent产出 `ANALYSIS.md``TODO.yaml`、Spec、Plan
- 实现 agent按计划实施代码和测试
- 审查 agent做 Spec 审查、Gap 校验、重构建议和第二视角复核

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# Foundation: Refactoring And Gap Closure
## Purpose
`Code -> Alignment -> Refinement` 之间的关系讲清楚,防止团队把重构当成末尾装饰,把 Gap 当成补锅动作。
## When to Use
- 在实现阶段安排检查点时
- 在对齐阶段判断要补什么、不该补什么时
- 在准备验收前决定优化层级时
## Inputs
- `SPECS/*.md`
- 实现代码
- 测试结果
- 最近变更范围
## Outputs
- Gap 分类结果
- 重构批次
- 优化层级选择
## Primary Agent/Model
`GPT-5.4 Pro xhigh`
## Secondary Agent/Model
`Claude Opus 4.6`
## Required Skills
- `spec-gap-tasking`
- `code-simplifying`
- `code-refactoring`
- `architecture-audit`
## Steps
1. 先比对 Spec 和实现,分类缺口。
2. 缺口补齐后立刻做简化,避免把新增复杂度直接沉积下来。
3. 每完成一批类别,做一次增量重构。
4. 所有功能补齐后,再做全局简化、重构、必要时模块化与结构重组。
## Exit Criteria
- 已知缺口有计划、有实施、有验证
- 重构不再是“以后再说”,而是节奏化动作
- 优化层级与项目目标匹配
## Failure Recovery
- 若对齐阶段开始大规模重写无关代码,回到缺口范围定义
- 若重构修改了行为,回到最近稳定计划和测试
## Related Templates
- [`../templates/tdd-plan-template.md`](../templates/tdd-plan-template.md)
- [`../templates/todo-yaml-template.md`](../templates/todo-yaml-template.md)
## Gap Types
- `Missing`
- `Partial`
- `Divergent`
- `Untested`
- `Integration`
## Refactor Rhythm
- 实施后立即 `Simplify`
- 每 4 个类别做一次 `Refactor`
- 全库阶段做 `Architecture Audit`
## What Not To Do
- 不要在缺口分析前先写修复代码
- 不要把“代码更优雅”当成偏离 Spec 的理由
- 不要把 `Refinement` 用来掩盖前面没有对齐好的问题

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# Foundation: Reliability And Convergence
## Purpose
解释为什么 AI 开发必须做层级控制、缺口对齐和多轮收敛,以及为什么“单步 80%”在多阶段流程里并不够用。
## When to Use
- 设计完整 AI 开发流水线时
- 讨论是否真的需要 Alignment 和 Refinement 时
- 评估某条流程是否会放大偏差时
## Inputs
- 需求、会议纪要、Spec、代码、测试
## Outputs
- 可靠性预算
- 阶段收敛设计
- 补齐与重构计划
## Primary Agent/Model
`GPT-5.4 Pro xhigh`
## Secondary Agent/Model
`Claude Opus 4.6`
## Required Skills
- `spec-gap-tasking`
- `code-simplifying`
- `code-refactoring`
- `architecture-audit`
## Steps
1. 明确当前流程有几层放大链路。
2. 计算每层误差会如何叠乘。
3. 用减少层级和提高单步质量两个手段收缩误差。
4. 对遗漏用 Gap 对齐,对过度添加用代码简化,对积累问题用重构和架构审计。
## Exit Criteria
- 每个阶段都有清晰的收敛动作
- 未经收敛的实现不会直接进入下一阶段
## Failure Recovery
- 如果实现大量偏离 Spec,回到 Alignment,不要在 Acceptance 临时补丁
- 如果简化和重构开始改变行为,停回到计划和测试
## Related Templates
- [`../templates/tdd-plan-template.md`](../templates/tdd-plan-template.md)
- [`../templates/acceptance-checklist-template.md`](../templates/acceptance-checklist-template.md)
## Reliability Math
- 典型坏流程:`0.8 x 0.8 x 0.8 x 0.8 = 0.4096`
- 典型改良流程:减少一层并把单步质量提高到 `0.95`
- 三层后:`0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.857375`
## The Two Core Failure Modes
- `遗漏`:计划列了 10 项,AI 做了 8 项就说完成
- `过度添加`Spec 没写的辅助层、抽象层、特性被模型自动加进去
## Convergence Toolkit
- `Alignment` 负责补齐遗漏和偏离
- `code-simplifying` 负责砍掉多余实现
- `code-refactoring` 负责批次级结构清理
- `architecture-audit` 负责全库级系统性健康检查
## Operating Rule
- 所有阶段都要留下高密度产物,便于下一阶段在更干净的上下文中执行。
- 任何“先实现,后面再说”的做法,都会把偏差拖到更昂贵的阶段。

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# Foundation: Spec-Driven Development
## Purpose
定义本知识库的第一原则:先有设计哲学、再有调研、再有 Spec、最后才有代码。代码不是起点,Spec 才是起点。
## When to Use
- 新项目初始化时
- 老项目要补 `SPECS/`
- 团队对“为什么不直接让 AI 写代码”存在分歧时
## Inputs
- 会议清洗结果
- `.references/` 调研材料
- 业务需求或问题陈述
## Outputs
- `CLAUDE.md`
- `.research/*.md`
- `SPECS/*.md`
- 面向实施的 `TODO.yaml`
## Primary Agent/Model
`GPT-5.4 Pro xhigh`
## Secondary Agent/Model
`Claude Opus 4.6`
## Required Skills
- `ralphy-initializing`
- `spec-tasking`
- `spec-reviewing`
## Steps
1. 先清洗会议纪要,只留下当前项目相关决策。
2. 建立项目哲学和执行边界,写入 `CLAUDE.md`
3. 基于参考仓库形成调研结论,而不是凭训练记忆直接拍板。
4. 把调研结论固化为 `SPECS/*.md`,让 Spec 成为实施前的单一真相源。
5. 只在 Spec 通过自动审查和人工审核后,才进入实施。
## Exit Criteria
- 项目有清晰的设计哲学和边界
- `SPECS/` 已覆盖系统契约,而不是散落在聊天和提示词里
- 代码任务都能指向明确的 Spec 条款和参考源
## Failure Recovery
- 若 Spec 过于抽象无法实施,补写接口契约和验收标准
- 若 Spec 过于具体锁死实现,删去实现细节,只保留系统契约
- 若文档重复定义同一概念,回到 SSOT 原则合并
## Related Templates
- [`../templates/claude-md-template.md`](../templates/claude-md-template.md)
- [`../templates/spec-template.md`](../templates/spec-template.md)
- [`../templates/analysis-template.md`](../templates/analysis-template.md)
## Non-Negotiables
- `Spec` 是代码前的单一真相源,不接受“边写边想”的主路径。
- `CLAUDE.md` 必须存在,并明确设计哲学、技能索引、边界和质量标准。
- 会议纪要不是执行输入,会议纪要的清洗结果才是。
- `SPECS/` 只描述系统契约,不混入教程、背景散文和变更历史。
## What Belongs In Spec
- 架构边界
- 命名约束
- 数据模型与接口契约
- 生命周期、处理流程和行为约束
- 禁止模式和决策理由
## What Does Not Belong In Spec
- 教程式用法说明
- 会议背景
- 提示词技巧
- 技能内部实现说明
- Git 变更历史
## Why This Matters For AI Agents
- 规范先行时,AI 的自由度发生在正确层级。
- 高层只定义目标和边界,低层才决定具体实现细节。
- 这样既防止模型随机发挥,也不把高层误判强行塞进代码。