tupingr
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- 从errlens模板(3角色)重构为1人+Arch AI+Worker AI(2角色) - 去掉review仓库/QA AI/Dev AI分离，Worker AI统一负责开发+测试 - 新增33个功能单元目录(Test/cases/)，按P0-P6七阶段bring-up - 新增SDK驱动层骨架(Drivers/CMSIS/HAL_Driver/BSP) - Arch AI/Worker AI角色不绑定特定AI平台，任何AI可随时接手 - 5个ADR：测试驱动SDK演进、HAL/LL双层、分阶段bring-up、单仓库、角色可替换 - 参考errlens的分层信息架构：dashboard→card→task，token预算控制
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# 信息架构设计原则
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## 为什么这样设计
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AI 的上下文窗口有限。每个读入上下文的字都是成本。这套分层架构的核心思想：**每个角色只加载必要信息，按需展开细节。**
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## Token 预算
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| 层级 | 预算 | 内容 | 加载时机 |
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| 入口（dashboard/card） | < 2K | 身份+全貌+任务 | 每次会话必读 |
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| Task 文件 | < 1K | 单任务全部信息 | Worker 开工时 |
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| 知识沉淀 (knowledge) | < 3K | 决策/模式/教训 | 按需加载 |
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| 阶段上下文 (phase) | < 5K | 目标+范围+架构 | 按需加载 |
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## 信息分层
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指挥层: dashboard.md → 人类 + Arch AI 唯一入口
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决策层: DECISIONS.md → 待人类决策事项
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执行层: .ai/tasks/active/ → Worker 各自 task 文件
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## 维护规则
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1. **不超预算**：每个文件严格遵守 token 预算，超了就拆分
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2. **不重复状态**：状态只在一处记录（dashboard.md），其他地方引用
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3. **Git 管历史**：文档只描述"现在是什么"，历史由 Git 负责
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4. **一文一答**：每个文件独立回答一个问题，不需要串联阅读
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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
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## AI 上下文资源管理（硬约束，适用于所有 AI 角色）
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**问题**：每个 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」。
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### 通用规则（所有角色遵守）
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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。不能 → 拆分到多个独立会话
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2. **做完一件再开始下一件**：不积累未完成的工作。阶段收尾了（commit + push），再启动下一个
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3. **决策即记录**：每个重要判断产生后，立即写入对应文件，不要留在对话里。对话是易失的，文件是持久的
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4. **接近窗口上限时主动收尾**：感觉上下文开始吃力时，主动 checkpoint——已完成写入文件、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**
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5. **拆分到可提交粒度**：大任务拆成独立子任务。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
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### 嵌入式项目特有约束
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| 角色 | 主要风险 | 应对策略 |
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| Arch AI | 架构讨论容易收不住，寄存器细节容易混淆 | 每个 ADR 产出后立即写入 decisions.md；寄存器定义以 SVD 为准，不靠记忆 |
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| Worker AI | 单个外设测试代码可能涉及大量寄存器位域 | 每个 session 只做 1 个 task；测试代码按功能单元独立，不跨单元引用 |
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### 信号识别（何时应立即执行规则 4）
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- 需要反复回看前面的讨论才能做判断
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- 开始忘记用户几分钟前说过的话
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- 回复质量出现可感知的下降
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- 同一个问题被重复提出
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- 需要同时修改 3 个以上文件才能完成 task
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### 反模式
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- 「一口气做完再 commit」——做一半触发压缩，前面做的全丢
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- 「这个 task 简单，我顺便把下一个也做了」——超边界 = 超上下文
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- 「先放着，等会儿一起处理」——对话不等人，放着 = 丢了
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- 「凭记忆写寄存器地址」——嵌入式寄存器地址必须从 SVD/头文件获取，不能靠回忆
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## 阶段切换检查清单
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切换阶段时 Arch AI 必须：
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- [ ] 更新所有角色的 card.md（当前阶段字段）
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- [ ] 更新 dashboard.md（进度条 + task 状态面板 + 最近事件）
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- [ ] 更新 phases/INDEX.md
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- [ ] 产出上一阶段的 completion.md
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- [ ] 审计 token 预算
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