📃 docs: 调整，准备重新对话

cache/1.md

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+我想和你讨论一些东西，但在此之前，我要先向你提出一些要求，比如“我说的东西可能会比较口语化，你要分析我说的信息，理解其真实意图，最终目标，同时深度思考我的想法是否存在致命的错误、不足之处、多余的考虑、可以优化的地方、可以有多重选择达到同一效果的部分步骤”，
+你能理解我的意思吗，首先我希望你对我前面提出的“比如”的这部分要求进行一些优化使其更周全更准确更清晰
+
+我想要构建一套系统，其最终应该会包含一些文档和一些工具，这一套系统是要提供给用户使用为用户服务的，
+我是应该先把具体的工具做出来，再根据工具写文档，再根据已有的文档提炼一个入口、入门指南，
+还是应该先定好文档信息包括整套文档和快速指南，再把文档中所描述的工具实现出来，
+
+太好了，我需要的是“用户场景驱动”这种模式，更具体一点，我想做的事是：把 ai-agent-memory/ 目录下原本的提示词文档形式的指令体系，转换为Claude Code的commands+skills+处理过程封装为专用程序的形式，
+还可以参看：docs/ 目录下是一些编写指南和一份需求分析文档， anthropic-agent-skills/ 目录下是anthropic官方提供的包含一些skills（仅有skills没有commands）的含有两个plugin的plugin marketplace本地目录范例，
+
+我认为需要封装的操作是一些流程与形式上的操作，以此减少不确定性并减少token污染减少不必要的LLM注意，
+把核心的分析、思考、业务内容交给LLM不加限制竭尽所能尽情发挥，
+这套系统开发好后我希望成品是3项：
+- 一个可供用户快速上手且能引导用户根据需要进行深入了解的README.md
+- 一个可以快速安装的插件市场（在README中提供快捷指令）
+- 一套实现了目标程序系统的项目目录
+我希望的下发/分享方式是把这1个文档+2个目录打包为一个压缩包分享（先以此为暂定目标，当该体系经验证可用且高效后再考虑更好的形式：再把插件市场迁入远程仓库，把程序投放到一些包托管平台，便于快速安装，然后只需以网页或文档的形式分享README即可），
+@aide-requirements.md 是一个我原本暂定的细则文档，现在需要你根据我前述的需求，评估这个文档是否满足：仅以这一份文档为核心，辅以原 ai-agent-memory/ 和 docs/ 目录下的信息，开始实际开发任务，得到3项最终产出

cache/talk-about.md

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+  ---
+  完整协作框架：
+
+  第一阶段：发散解读（探索可能性）
+
+  针对你的输入，我不预设你是对的，而是：
+  - 提炼你字面表达的核心
+  - 推测你可能真正想要的（多种解读）
+  - 补充你可能没想到但值得考虑的方向
+
+  输出：多种可能的理解/方向，供你比对
+
+  ---
+  第二阶段：方向推敲（收敛确认）
+
+  对每种可能的方向进行审视：
+  - 各自的优劣与适用场景
+  - 潜在风险或隐藏代价
+  - 是否真正匹配你的深层目标
+
+  输出：帮你判断并确认正确的大方向
+
+  ---
+  第三阶段：深度优化（细化落地）
+
+  方向确认后，针对选定方案：
+  - 逻辑漏洞与遗漏补全
+  - 冗余部分精简
+  - 具体步骤细化
+  - 可替代的局部实现方式
+
+  输出：经过深度打磨的完整方案
+
+  ---
+  一句话总结这个协作模式：
+
+  你给线索 → 我展开可能性 → 共同确认方向 → 再深挖细节
+
+  ---
+ 

docs/为什么要更换到command+skill+专用处理程序.md

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+# 核心指引
+
+## 一、问题背景
+
+在AI辅助开发的实践中，存在几个普遍性问题：
+
+1. **信息过载**：每次交互都需要传递大量上下文，包括规则、流程、约束等，造成token消耗和注意力分散
+2. **不确定性累积**：自然语言描述的流程存在歧义，多次执行可能产生不同结果
+3. **重复劳动**：相似的操作模式反复出现，却每次都需要重新描述和执行
+4. **认知负担**：复杂流程的完整规则难以在单次对话中完整呈现和遵循
+
+## 二、核心理念
+
+### 2.1 渐进式披露
+
+**原则**：信息按需加载，而非一次性全量呈现。
+
+传统做法是在CLAUDE.md中堆积所有规则和流程说明，导致：
+- 初始上下文臃肿
+- 大部分规则在当前任务中并不需要
+- 规则之间可能存在冲突或优先级不明
+
+改进方向是将规则和流程封装为可调用的单元，仅在需要时触发加载。
+
+### 2.2 确定性封装
+
+**原则**：将可变过程转化为固定接口。
+
+自然语言描述的操作存在解释空间，例如"更新状态记录"可能被理解为：
+- 直接编辑CSV文件
+- 追加新行
+- 修改现有行
+- 重建整个文件
+
+通过程序封装，将这种不确定性消除：
+- 输入：明确的参数
+- 输出：确定的结果
+- 过程：固定的逻辑
+
+### 2.3 关注点分离
+
+**原则**：流程编排与具体执行分离。
+
+- **Commands**：负责"做什么"和"按什么顺序做"
+- **Skills**：负责"怎么做"的具体实现
+
+这种分离使得：
+- 流程调整不影响具体实现
+- 实现优化不改变流程结构
+- 各部分可独立演进
+
+## 三、Commands的意义与原理
+
+### 3.1 本质定位
+
+Commands是**流程的触发器和编排器**。
+
+它不执行具体操作，而是：
+1. 定义一个完整流程的阶段划分
+2. 规定各阶段的执行顺序和转换条件
+3. 指明每个阶段应调用的Skills
+4. 处理异常和分支情况
+
+### 3.2 设计原理
+
+Commands通过Markdown文件定义，包含：
+
+```
+命令名称 → 触发入口
+前置条件 → 执行门槛
+流程阶段 → 状态机定义
+阶段动作 → Skills调用指引
+异常处理 → 分支和恢复策略
+```
+
+当用户调用一个Command时，AI获得的是一份**结构化的执行指南**，而非散落的规则片段。
+
+### 3.3 价值体现
+
+| 传统方式 | Command方式 |
+|---------|------------|
+| 每次描述完整流程 | 一次定义，多次调用 |
+| 流程步骤可能遗漏 | 阶段明确，不易遗漏 |
+| 异常处理临时决定 | 预设异常处理策略 |
+| 难以追踪执行进度 | 状态机明确当前位置 |
+
+## 四、Skills的意义与原理
+
+### 4.1 本质定位
+
+Skills是**操作的标准化封装**。
+
+它将一类具体操作：
+1. 抽象为统一的接口
+2. 隐藏内部实现细节
+3. 提供确定性的输入输出
+4. 减少执行过程中的信息噪声
+
+### 4.2 设计原理
+
+Skills通过SKILL.md定义接口，通过脚本实现逻辑：
+
+```
+接口定义（SKILL.md）：
+  - 功能说明
+  - 输入参数
+  - 输出格式
+  - 使用示例
+
+实现脚本（*.py/*.sh）：
+  - 参数解析
+  - 业务逻辑
+  - 结果输出
+  - 错误处理
+```
+
+AI只需要知道"调用什么、传什么参数、期望什么结果"，无需关心内部如何实现。
+
+### 4.3 价值体现
+
+| 传统方式 | Skill方式 |
+|---------|----------|
+| 直接操作文件/命令 | 调用封装接口 |
+| 输出信息冗长 | 输出精简有效 |
+| 错误处理不一致 | 统一错误格式 |
+| 操作结果不确定 | 结果格式固定 |
+
+## 五、协作模式
+
+### 5.1 调用关系
+
+```
+用户 → Command → 流程阶段 → Skill → 脚本 → 结果
+         ↓           ↓          ↓
+      加载流程    状态流转    执行操作
+```
+
+### 5.2 信息流向
+
+**向下传递**：
+- Command向Skill传递必要的上下文参数
+- Skill向脚本传递具体的操作参数
+
+**向上返回**：
+- 脚本返回执行结果（成功/失败/数据）
+- Skill返回格式化的结果
+- Command根据结果决定下一步流转
+
+### 5.3 职责边界
+
+| 层级 | 职责 | 不负责 |
+|-----|------|-------|
+| Command | 流程编排、状态管理、异常策略 | 具体操作实现 |
+| Skill | 接口定义、参数校验、结果格式化 | 流程决策 |
+| 脚本 | 具体逻辑执行 | 业务语义理解 |
+
+## 六、设计原则
+
+### 6.1 最小暴露原则
+
+只暴露必要的接口和参数，隐藏实现细节。
+
+**反例**：要求AI理解CSV文件格式并手动编辑
+**正例**：提供`update_status(task_id, status)`接口
+
+### 6.2 失败友好原则
+
+预设失败场景的处理策略，而非依赖临时判断。
+
+**反例**：遇到错误时"请自行判断如何处理"
+**正例**：定义明确的错误码和对应的恢复动作
+
+### 6.3 幂等性原则
+
+相同输入产生相同结果，重复执行不产生副作用。
+
+**反例**：每次执行都追加记录，导致重复数据
+**正例**：基于唯一标识更新，存在则更新，不存在则创建
+
+### 6.4 可观测原则
+
+执行过程和结果应当可追踪、可验证。
+
+**反例**：操作完成后无任何反馈
+**正例**：返回结构化的执行报告，包含操作内容和结果
+
+## 七、与传统方式的对比
+
+### 7.1 上下文管理
+
+| 方面 | 传统方式 | Commands + Skills |
+|-----|---------|-------------------|
+| 规则存放 | CLAUDE.md堆积 | 分散到各Command/Skill |
+| 加载时机 | 对话开始全量加载 | 调用时按需加载 |
+| 更新维护 | 修改单一大文件 | 修改对应模块 |
+
+### 7.2 执行过程
+
+| 方面 | 传统方式 | Commands + Skills |
+|-----|---------|-------------------|
+| 流程遵循 | 依赖AI记忆和理解 | 状态机强制约束 |
+| 操作执行 | 自然语言描述 | 程序化调用 |
+| 结果反馈 | 格式不固定 | 结构化输出 |
+
+### 7.3 可维护性
+
+| 方面 | 传统方式 | Commands + Skills |
+|-----|---------|-------------------|
+| 流程修改 | 修改描述文本 | 修改状态机定义 |
+| 操作优化 | 重写描述 | 修改脚本实现 |
+| 问题定位 | 回溯对话历史 | 检查对应模块 |
+
+## 八、适用场景判断
+
+### 8.1 适合封装为Command的场景
+
+- 包含多个有序阶段的复杂流程
+- 需要状态追踪和异常恢复
+- 会被重复执行的标准化流程
+- 涉及多个Skills协作的编排任务
+
+### 8.2 适合封装为Skill的场景
+
+- 单一职责的具体操作
+- 输入输出可明确定义
+- 执行逻辑相对固定
+- 需要减少信息噪声的操作
+
+### 8.3 不适合封装的场景
+
+- 一次性的探索性任务
+- 高度依赖上下文判断的决策
+- 需要灵活调整的创意工作
+- 简单到不值得封装的操作
+
+## 九、总结
+
+Commands和Skills体系的核心价值在于：
+
+1. **降低认知负担**：将复杂流程分解为可管理的单元
+2. **提高执行确定性**：用程序逻辑替代自然语言描述
+3. **减少信息噪声**：只传递必要信息，隐藏实现细节
+4. **增强可维护性**：模块化设计便于独立演进
+
+这不是要限制AI的能力，而是为AI提供更清晰的执行框架，使其能够更专注于真正需要智能判断的部分，而非在重复性的流程遵循上消耗注意力。