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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>
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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（~200K tokens）。当前架构按人类认知模式设计——详尽文档、全局视角——但 AI 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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| 角色工作台 (card + today) | < 2K | 身份+今日任务 | 每次会话必读 |
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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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| 专题文档 (knowledge) | < 3K | 决策/模式/教训 | 按需加载 |
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| 路线图 (ROADMAP) | < 2K | 全局进度 | 需要全局视野时 |
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## 信息分层
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Layer 0: 角色工作台 → AI 每天进来只读这个
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Layer 1: 路线图看板 → 人类 + AI 共享进度
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Layer 2: 阶段上下文 → 按当前阶段按需加载
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Layer 3: 知识沉淀 → 自动积累，永久沉淀
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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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## Arch AI 上下文资源管理（硬约束）
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**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」。
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**规则**：
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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。如果不能，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。一个阶段收尾了（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，立即写入对应的 knowledge/ 文件，不要留在对话里。对话是易失的，knowledge 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**
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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
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**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：
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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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- Token 用量接近已知窗口限制
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- 回复质量出现可感知的下降
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**反模式**：「一口气做完再 commit」——做一半触发压缩，前面做的全丢。
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## 文件约定
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- 角色工作台: `.ai/roles/{role}/`
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- 阶段上下文: `.ai/phases/phase-NN-name/`
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- 知识沉淀: `.ai/knowledge/`
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- 提示词模板: `.ai/prompts/{domain}/`
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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 ROADMAP.md（阶段进度条）
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- [ ] 生成上一阶段的 completion.md
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- [ ] 产出阶段复盘（docs/share/phase-NN/）
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- [ ] 审计 token 预算
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