refactor(arch): 信息架构升级 — 三层四角色控制面板 + 跨平台 task 交接协议

核心变化：
- dashboard.md 替代 DASHBOARD + ROADMAP，人类+Arch AI 唯一入口
- DECISIONS.md 人类决策入口，≤3 条待决策
- .ai/tasks/ 14 个独立 task 文件（Coder 8 + Tester 6），弱模型自包含可独立执行
- 旧 today/queue 归档，每个角色启动 ≤2 个文件
- ADR-012 跨平台「高模型指挥小模型」协作架构落地
- 知识库补全：L-002~005、P-004~005、ADR-011~012
- Arch AI 上下文资源管理硬约束写入 principles.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

.ai/principles.md

@@ -25,11 +25,31 @@ Layer 3: 知识沉淀    → 自动积累，永久沉淀
 ## 维护规则
 
 1. **不超预算**：每个文件严格遵守 token 预算，超了就拆分
-2. **不重复状态**：状态只在一处记录（ROADMAP.md），其他地方引用
+2. **不重复状态**：状态只在一处记录（dashboard.md），其他地方引用
 3. **Git 管历史**：文档只描述"现在是什么"，历史由 Git 负责
 4. **一文一答**：每个文件独立回答一个问题，不需要串联阅读
 5. **角色无关设计**：任何 AI 模型都能通过读 card.md 快速接管角色
 
+## Arch AI 上下文资源管理（硬约束）
+
+**问题**：Arch AI 每次会话有上下文窗口限制。如果盲目冲刺大任务，到一半触发自动压缩，前面的讨论、决策细节、已排除的选项全部丢失——代价不是「重来」，是「用不完整的记忆做决策」。
+
+**规则**：
+
+1. **任务前评估**：开始一个复杂任务前，先判断能否在自己的有效上下文内完成。如果不能，拆分到多个独立会话
+2. **做完一件再开始下一件**：不积累未完成的工作。一个阶段收尾了（commit + push），再启动下一个
+3. **决策即记录**：每个重要判断产生后，立即写入对应的 knowledge/ 文件，不要留在对话里。对话是易失的，knowledge 是持久的
+4. **接近窗口上限时主动收尾**：感觉上下文开始吃力时，主动做 checkpoint——把已完成的写入文件、commit、告知人类当前进展和下一步。**宁可多开一个会话，不要带着残缺记忆继续**
+5. **拆分策略**：大任务（如「重构整个架构」）拆成独立可提交的子任务。每个子任务结束后 git commit，确保即使后续会话压缩，已完成的部分不会丢失
+
+**信号识别**：当出现以下情况时，说明接近上下文上限，应立即执行规则 4：
+- 需要反复回看前面的讨论才能做判断
+- 开始忘记用户几分钟前说过的话
+- Token 用量接近已知窗口限制
+- 回复质量出现可感知的下降
+
+**反模式**：「一口气做完再 commit」——做一半触发压缩，前面做的全丢。
+
 ## 文件约定
 
 - 角色工作台: `.ai/roles/{role}/`