智研博客

四层架构（access/bus/core/infrastructure）+ shared的设计动机，严格单向依赖为何重要，三种agent 架构路线对比，以及「你的agent」的设计哲学

TDD红线、Semantic Versioning与Keep a Changelog、UAT核验清单、封仓收尾流程、E2E测试设计与测试基线维护——把AI写的代码从能跑提升到可信

Api与Provider分离的设计动机、三种API协议、双时钟流式控制、错误分类重试与退避、MixinProvider 故障转移与弹回机制，以及三种provider管理方案对比

AI辅助项目为何容易在第三个版本崩溃，L1/L2/L3版本规划与迭代节奏，测试基线管理，加法而不减法的架构演进，design-notes与project_memory维护，重构时机与依赖升级策略

spec与plan与design的边界划分、文件组织规范、全生命周期管理（草稿→审核→生效→修订→归档）、self-review检查清单、代码同步原则、何时写何时不必写

AI擅长与不擅长的领域划分、必须人工介入的四个场景、五个典型踩坑案例（跳测试、plan写代码、重复失败、误读意图、过度工程化）、约束即自由的协作哲学

理解agent记忆系统的核心矛盾，JSONL append-only持久化设计、增量流式解析与破损容错、Compaction 压缩策略、跨会话记忆继承，以及三种持久化方案的对比取舍

理解tool在agent中的核心定位，AgentTool接口与声明式注册、4个内置工具的设计哲学、TypeBox 参数校验、多层安全防线，以及市面三种工具管理方案的对比

理解skill在agent中的「知识层」定位，两层加载机制如何平衡内置与定制、最小frontmatter设计理念、L1索引与token 预算截断、热重载联动，以及三种skill管理方案的对比

如何与AI建立有效协作、从AI输出中学习、建立知识库、三层评估输出质量、持续优化协作流程、避免过度依赖AI、方案对比