本文件研究了 /Applications/WorkBuddy.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/resources/templates 目录下的全部 *.tpl 模板（12个文件），每个文件作为独立章节，原文（含 Jinja 占位符与 XML 标签）原样保留在代码块中。 基于你提供的 WorkBuddy Prompt 模板文件，以下是其整体架构与各模板关系的思维导图（Mermaid 格式）：

mindmap
  root((WorkBuddy Prompt 模板))
    分类与概览
      共12个模板
      分类：模式提醒 / 系统提醒 / 身份上下文 / 主Prompt
      主Prompt分4个场景：Ask·编码 / Ask·通用 / Craft·编码 / Craft·设计 / 专家·编码 / 专家·通用 / 通用Craft
    模式提醒片段
      ask-mode-reminder
        Ask模式硬性规则：只读·不编辑·不运行命令
        建议切换至Craft
      craft-mode-reminder
        Craft模式能力激活：可自由编辑与创建文件
        直接执行任务
    系统提醒片段
      system-reminder
        占位标签
        运行时由系统注入提醒
    身份上下文模板
      user-context-expert-identity
        专家模式身份注入
        含BOOTSTRAP.md / USER.md
        聚焦产品身份与语气占位
      user-context-identity
        通用身份注入
        含SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md
        用户自定义指令与语气风格覆盖
    主Prompt·Ask模式
      workbuddy-ask-prompt
        纯对话场景
        只读工具·不可编辑
        可视化工具（read_me / show_widget）
        MCP配置引导
      workbuddy-ask-coding-prompt
        Ask + 编码场景
        与ask-prompt同源
        强调代码库上下文与只读分析
    主Prompt·Craft模式
      workbuddy-prompt
        通用Craft默认主提示
        能力总览·Agent循环·结果呈现
        自动化任务与技能管理
      workbuddy-craft-coding-prompt
        Craft + 编码场景
        Agent循环·任务管理工具
        技能积累与反思（SkillManage）
        自动化（automation_update）
        可视化与多模态生成
      workbuddy-craft-design-prompt
        Craft + 设计场景
        智能设计助手角色
        画布三段式回复格式
        文生UI·截图验证
        目标节点优先原则
    主Prompt·专家模式
      workbuddy-expert-prompt
        专家模式通用（AGENTIC）
        角色覆盖·产物概览
        松弛自然沟通风格
        多模态生成与技能积累
      workbuddy-expert-coding-prompt
        专家 + 编码场景
        与expert-prompt同源
        聚焦编码任务与产物交付

该图清晰呈现了：

• 4 大类模板（模式提醒、系统提醒、身份上下文、主 Prompt）
• 7 种主 Prompt 场景（Ask 通用、Ask 编码、Craft 通用、Craft 编码、Craft 设计、专家通用、专家编码）
• 各模板的核心定位与关键约束（只读/可编辑、身份注入、可视化、自动化、技能管理等）

模板概览

mindmap
  root((Hallmark))
    是什么
      反 AI 味的设计技能
      让 AI 生成的网页像人做的
      Together AI 出品 · MIT 开源
    给谁用
      Claude Code
      Cursor
      Codex
    核心功能 · 四个动词
      默认 · 新建设计
        预检扫描现有项目
        设计三问 · 受众/用途/基调
        先预览后写码
      audit · 体检
        给旧代码查 AI 味
        只出清单不改代码
      redesign · 重构
        留文案和品牌
        推翻视觉重做
      study · 提取 DNA
        从截图或 URL 学设计
        拒绝像素级抄袭
    凭什么不像 AI
      21 种页面结构
      20 个主题 · 4 流派
      58 道俗套检测门
      六维交付自评
    关键机制
      log.json 强制每次不重样
      tokens.css 设计系统可移植
      design.md 锁定整站风格
    怎么用
      npx skills add nutlope/hallmark

项目地址：https://github.com/Nutlope/hallmark 在线演示：https://www.usehallmark.com 许可证：MIT

一、这是什么

Hallmark 是一个面向 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、Codex）的设计技能（Skill），由 Together AI 出品。它解决的问题很具体：大模型生成的网页 UI 总有股"一眼 AI"的味道——居中大标题、紫蓝渐变、三列等宽卡片、Inter 字体……Hallmark 用一套强制规则把这些"默认审美"全部禁掉。

它的核心理念是结构多样性优先于视觉多样性：两个不同需求（brief）生成的页面，不应该只是同一模板换了配色，而应该像两个真正不同的网站。为此它内置了：

• 21 种宏观结构（macrostructure）——页面的整体骨架，如 Bento Grid、Long Document、Manifesto、Marquee Hero、Stat-Led 等
• 20 个命名主题（theme）——分属四个流派（genre），外加一个"自定义主题"隐藏分支
• 50 个组件原型——9 种 Hero、14 种导航、8 种页脚、5 种节标题等
• 58 道"防俗套检测门"（slop test）+ 交付前六维自评——任何一项不达标就打回重做

本文记录 AI 生态工作台（open-ai-eco）通过 ACP（Agent Client Protocol） 接入本地 Agent 的完整实践：选型理由、架构设计、关键实现、踩坑经验与验证方法。

1. 背景与目标

工作台是组内的 Astro 站点，用于展示 AI 研究成果。日常工作中沉淀了一批 Agent 技能（Skill）：

• 研究 AI 项目：给一个 GitHub 地址，自动研究并把结构化信息写入项目 Excel；
• AI 周报：每周一生成结构化行业周报 Markdown；
• 后续还会有更多同类技能。

这些技能原本只能在终端里通过 Claude Code / Kimi CLI 使用。目标是：在工作台网页里加一个交互入口，直接在页面上对话、调用技能、审批文件操作，把"打开终端敲命令"变成"打开网页点一下"。

约束条件：主要自用、部署在内网 Node 常驻服务上、本地同时装有 Claude Code 与 Kimi CLI 两个 Agent。

2. 为什么选 ACP

一次「中国象棋 + 纯前端 + 自写搜索算法」的完整实践。零依赖、零构建，双击即玩。本文记录规则引擎、AI 搜索、Canvas 渲染的设计思路，以及布局调试中踩过的几个值得记住的坑。

WorkBuddy + GLM-5.2 开发的，花了 200 积分。开发出来第一个版本并没有花多少钱，问题是反复修改一些小问题，积分用量就上来了，感觉缓存并没有起作用。

一、需求与技术选型

需求很朴素：一款可以人机对弈的中国象棋 Web 应用。

权衡后定的方案：

维度	选择	理由
形态	单文件 index.html	双击即可运行，无需构建、无需服务器，便于分享
技术栈	原生 HTML5 + CSS3 + ES6	零依赖，引擎/AI/UI 全在一个文件里也能保持清晰
棋盘渲染	Canvas	棋盘线条、楚河汉界、九宫斜线用 Canvas 绘制最直接
AI 算法	Minimax + Alpha-Beta 剪枝	经典、可控、纯前端可跑，难度由搜索深度决定

架构上坚持一点：引擎层（棋盘状态 + 走子规则 + AI）与 UI 层（渲染 + 交互）彻底解耦。引擎函数只操作棋盘数组，不碰 DOM，方便单独测试和替换。

二、棋盘数据结构

中国象棋是 10 行 9 列的交叉点棋盘。用一个二维数组表示：

数据来源：codebuddy-plugins-official 市场 manifest（共 207 个插件，2026-07-16） 整理口径：从 207 个插件中筛出 软件开发生命周期、安全、办公、设计 四个领域；一个插件只归入一个主领域，跨领域插件在说明中以「兼属 ××」标注；其余 32 个插件列入文末「未归入」。

一、软件开发生命周期（134）

1.1 需求、规划与项目管理（8）

插件名	来源	说明
requirements-driven-workflow	官方	需求驱动开发工作流，含 90% 质量门控的功能实现流程
interview	外部	访谈式命令，用于细化大型功能计划与规格
conductor	外部	上下文驱动开发：上下文 → 规格与计划 → 实施的结构化工作流
agent-team-agile-workflow	官方	BMAD 敏捷工作流，含 PO、架构师、SM、开发、QA 角色代理与交互式审批
taskmaster	外部	基于 AI 的任务管理系统，提供命令、代理和 MCP 集成
commands-project-setup	外部	项目初始化与搭建命令
commands-project-task-management	外部	任务管理与项目跟踪命令
feature-dev	官方	全面功能开发工作流，含代码库探索、架构设计与质量审查智能体

1.2 架构与设计（软件架构）（7）

本教程基于本工作区已实现的「坦克大战」源码（HTML5 Canvas 复刻红白机 Battle City）逐模块讲解。 读完后你将能独立从零搭建一个 60fps、数据驱动、可扩展 的俯视角坦克射击游戏，并理解其中每个模块的设计取舍。

配套源码入口：index.html，核心逻辑在 js/ 下 6 个文件，单元测试在 tests/tank.test.js。

GitHub 源代码：https://github.com/wang-junjian/tank-battle

1. 项目简介与技术栈

「坦克大战」是一款经典俯视角坦克射击游戏：玩家操控己方坦克在 13×13 的迷宫战场中移动、射击，摧毁敌方坦克并保护己方基地（老鹰）。

技术栈（零依赖、零构建步骤）：

技术	用途
HTML5 Canvas 2D	全部战场渲染
原生 JavaScript（ES6 class）	游戏逻辑，不依赖任何框架
Web Audio API	实时合成音效与 BGM（无音频素材文件）
localStorage	最高分与配置持久化
node:test	引擎逻辑的单元测试（无需浏览器）

为什么选这套栈： 无打包、无依赖，双击即可运行；逻辑与渲染分离后，核心玩法甚至能在 Node 里跑测试。这对"快速做出可玩原型"极其友好。

2. 运行、调试与测试

2.1 本地运行

直接用浏览器打开 index.

数据来源：codebuddy-plugins-official 市场 manifest（共 207 个插件）

分类方式：基于插件 name / description 关键词的中文功能聚类（官方 category 字段缺失较多，故采用描述推断）。

分类概览：腾讯安全实验室：7 | 语言服务器 LSP：11 | 文档与办公：11 | 前端与 UI 设计：37 | 游戏开发：5 | 腾讯生态与 MCP 集成：16 | 工作流与生产力：77 | 内容创作与写作：7 | 系统与脚本开发：5 | 外部领域合集：31

腾讯安全实验室（7）

研究对象是 WorkBuddy 桌面客户端的安装包——更准确地说，是它解包后的 resources/ 与 cli/ 两个目录。我们想知道两件事：

（1）对话时「我」到底由什么拼成？ （2）「我」能调用哪些模型、这些模型又从哪来？

答案出人意料地干净：它们分别落在两套声明式配置文件里——提示词模板库与产品配置文件。你此刻正在阅读的「我」，本质上就是这两套文件在运行时的一次实例化。

0. 为什么值得写

平时我们用 AI 助手，关注的是「它能不能帮我干活」。但如果你想知道「它是怎么被造出来的」，安装包本身就是最好的教材：没有编译混淆、没有黑盒，所有「性格」「能力边界」「可用武器」都白纸黑字写在那里。

这次我们顺着两条主线往下挖：

• 主线 A —— 大脑（提示词模板）：resources/templates/ 下的 19 个文件（约 2400 行），决定了「我是谁、能做什么、如何行动」。
• 主线 B —— 武器库（模型配置）：cli/product*.json 下的 5 个文件，声明了「我能调用哪些模型、怎么路由、怎么计费」。

一、主线 A：提示词模板体系（"我"的大脑）

1.1 三层结构

resources/templates 不是一堆散落的提示词，而是一套以「角色」为主轴、以「模式」为运行时约束的模板工程体系，基于 Jinja2 风格语法（{{ var }} 占位符 + {% if

数据来源：cli/product.ioa.json（iOA 部署渠道覆盖层）
共 82 个模型条目，按路由代号（vendor）分组。

一、概览

• 模型总数：82
• 支持工具调用 (toolCall)：67 / 82
• 支持图像 (images)：67 / 82
• 支持推理 (reasoning)：50 / 82
• 仅推理 (onlyReasoning)：44 / 82
• 默认模型 (isDefault)：1

路由代号（vendor）分布

路由代号	数量	说明
e	33	外部聚合（多为国内厂商模型）
f	22	首方/海外聚合
tencent	7	TACO 代码补全/轻量子模型通道（非对话模型，能力字段为 None）
j	7	特定海外模型
i	2	iOA 专属条目
None	11	未标注（auto/default 等特殊聚合项）

注意：vendor 是后端路由代号，并非明文厂商名；同一逻辑模型在不同渠道 vendor 可能不同（例如 minimax-m2.5 在基座是 f、在 cloudhosted 是 e）。下表「推测来源」列按模型 id 名称推断，仅供参考，非配置字段。

推理档位（reasoning.effort）分布

effort 档位	数量
medium	25
(无effort字段)	17
high	8

计费倍率（credits）分布

空值 = 未显式声明（按渠道默认计费，多为 x1.00）。

研究对象：/Applications/WorkBuddy.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/（WorkBuddy 应用解包目录） 核心结论：可用模型不是硬编码在程序里，而是由 cli/ 目录下一组声明式产品配置文件（product*.json） 定义。机制为「一个基座 + 四个部署覆盖层」，运行时由环境变量选择渠道并合并生成最终模型清单。

一、模型定义的落点

模型定义全部集中在 cli/ 目录下的 5 个产品配置文件里，resources/ 目录中没有模型定义（那里是提示词模板、技能、插件）。

一、目录总览

resources/templates/ 共包含 15 个模板文件，组织为 4 个功能层级 + 1 个风格库：

一套面向 Agent 应用设计者的系统化设计原则、架构模式与实战指南。

基于对 WorkBuddy（CodeBuddy Code）工作空间源码、系统提示词、文档与架构的深度分析提炼而成。

目录

1. 概述：从 Chatbot 到 Agent 的范式跃迁
2. 原则一：闭环执行架构
3. 原则二：人格化身份体系
4. 原则三：分层记忆系统
5. 原则四：纵深防御安全模型
6. 原则五：渐进式能力扩展
7. 原则六：多模态工作模式
8. 原则七：上下文精细管理
9. 原则八：可组合的工具哲学
10. 系统架构全景图
11. 可复用的设计模式清单
12. 设计决策框架
13. 常见反模式

1. 概述：从 Chatbot 到 Agent 的范式跃迁

1.1 Chatbot 和 Agent 的本质区别

维度	Chatbot	Agent
核心能力	理解并回答	理解、计划、执行、验证
与环境的交互	被动接收文本	主动感知文件系统、网络、工具
输出的性质	文本回答	实际行动（文件变更、API 调用、部署）
正确性保障	依赖训练数据	通过执行测试、编译、对比等方式自我验证
会话生命周期	一问一答，无持续性	跨多轮持久化，可中断恢复
用户角色	提问者	协作者/监督者

设计 Agent 系统，首先要完成这个认知跃迁：Agent 不是"更强的 Chatbot"，而是一种全新的交互范式。

1.2 Agent 设计的核心张力

在设计 Agent 系统时，始终面临以下四对核心张力：

WorkBuddy 介绍

AI 专家团 全场景办公

WorkBuddy 是全能 AI 工作台，一人指挥，全行业专家执行，从策略到交付一站搞定

免部署·安装即用 ｜ 多专家·多模型协同 ｜ 全平台·桌面 / 主流 IM / 小程序

100+ 领域专家组成你的虚拟团队，运营、设计、数据、开发等全角色场景覆盖

一句话指令自主规划并交付完整结果

多专家并行协作，一个人顶一支团队

MCP 生态 + 自定义 Skills，能力无限扩展

设计系统（Design System）

• 场景：设计系统
• 模型：Deepseek-V4-Flash

输入（宫崎骏的太空之城风格设计系统）

帮我建立一套完整的 Design System，包含颜色体系、字体层级、间距规则和基础组件规范文档，风格为宫崎骏的太空之城

输出

基于 /Applications/WorkBuddy.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked 逆向分析 WorkBuddy Desktop v5.2.5 + CodeBuddy CLI v2.106.4 | 腾讯出品

一、整体架构概览

graph TB
    subgraph "操作系统层"
        OS["macOS / Windows<br/>Darwin / Win32"]
        FSE["FSEvents API<br/>(macOS 文件监听)"]
        PTY["Pseudoterminal API<br/>(openpty / ConPTY)"]
        SQLITE["SQLite Engine<br/>(C++ 绑定)"]
    end

    subgraph "Electron 应用外壳 (WorkBuddy Desktop v5.2.5)"
        ELECTRON["Electron Main Process<br/>Node.js + Chromium"]
        RENDER["Renderer Process<br/>React/Vue UI + WebView"]
        DEVTOOLS["DevTools Panel<br/>Ghostty WASM Terminal"]
        PRELOAD["Preload Scripts<br/>IPC 安全桥接"]
    end

    subgraph "CLI 核心宿主 (CodeBuddy CLI v2.106.4)"
        CLI["cli/bin/codebuddy<br/>Node.js 启动器"]
        TUI["TUI Mode<br/>Ink + React 19<br/>~16MB Bundle"]
        DAEMON["Daemon Mode<br/>HTTP Server<br/>Port 51862+"]
        HEADLESS["Headless Mode<br/>-p / --print<br/>CI/CD 管道"]
        WEBUI["Web UI<br/>Workers / Logs / Metrics"]
    end

    subgraph "原生模块层 (app.asar.unpacked)"
        NATIVE_MOD["node_modules/"]
        BETTER_SQL["better-sqlite3<br/>v12.8.0 (MIT)"]
        NODE_PTY["node-pty<br/>v1.1.0 (Microsoft)"]
        LYDELL_PTY["@lydell/node-pty-darwin-arm64<br/>v1.2.0-beta.12"]
        DOCS_ENGINE["@tencent/docs-engine<br/>v0.0.1-beta.9"]
        FSE_MOD["fsevents<br/>(nunjucks 嵌套依赖)"]
    end

    subgraph "资源与扩展层 (resources/)"
        RES["resources/"]
        BUILT_PLUGINS["builtin-plugins/"]
        BUILT_SKILLS["builtin-skills/<br/>15 个内置技能"]
        BUILT_MCP["builtin-mcp-apps/"]
        TEMPLATES["templates/<br/>Nunjucks 提示词模板"]
        DEVTERM["devtools-terminal/<br/>Chrome Extension v3"]
        BRANDING["channel-branding/<br/>OEM 品牌资源"]
    end

    subgraph "AI 推理后端"
        BACKEND["copilot.tencent.com<br/>AI 推理集群"]
        MCP_PROXY["MCP Connector Proxy<br/>Port 61047"]
    end

    subgraph "用户数据层 (~/.workbuddy/)"
        USER_DATA["~/.workbuddy/"]
        DB["workbuddy.db<br/>(SQLite + WAL)"]
        SOUL["SOUL.md<br/>AI 灵魂"]
        IDENTITY["IDENTITY.md<br/>智能体身份"]
        MEMORY["memory/<br/>项目级记忆"]
        SESSIONS["sessions/<br/>会话 JSON"]
        TRACES["traces/<br/>运行追踪"]
    end

    OS --> ELECTRON
    ELECTRON --> RENDER
    ELECTRON --> PRELOAD
    RENDER --> DEVTOOLS

    ELECTRON -->|spawn| CLI
    CLI --> TUI
    CLI --> DAEMON
    CLI --> HEADLESS
    DAEMON --> WEBUI

    NATIVE_MOD --> BETTER_SQL
    NATIVE_MOD --> NODE_PTY
    NATIVE_MOD --> LYDELL_PTY
    NATIVE_MOD --> DOCS_ENGINE
    NATIVE_MOD --> FSE_MOD

    CLI --> NATIVE_MOD
    CLI --> RES

    RES --> BUILT_PLUGINS
    RES --> BUILT_SKILLS
    RES --> BUILT_MCP
    RES --> TEMPLATES
    RES --> DEVTERM
    RES --> BRANDING

    TUI -->|HTTP/WebSocket| BACKEND
    DAEMON -->|HTTP API| BACKEND
    HEADLESS -->|HTTP API| BACKEND
    BACKEND -->|MCP STDIO/SSE/HTTP| MCP_PROXY

    CLI -->|读写| USER_DATA
    DAEMON -->|读写| DB
    TUI -->|读取| SOUL
    TUI -->|读取| IDENTITY
    TUI -->|读取| MEMORY
    TUI -->|写入| SESSIONS
    TUI -->|写入| TRACES

    FSE -->|API 调用| FSE_MOD
    PTY -->|API 调用| NODE_PTY
    PTY -->|API 调用| LYDELL_PTY
    SQLITE -->|C++ 绑定| BETTER_SQL

    DOCS_ENGINE -->|"FFI 加载：libeditor_sdk_ffi.dylib (172 MB)"| EXT1
    DOCS_ENGINE -->|"HTTP Server：127.0.0.1:39099 本地文档预览"| EXT2
    DEVTERM -->|"WASM 执行：ghostty-vt.wasm 终端仿真"| EXT3
    EXT1 & EXT2 & EXT3:::dummy
    classDef dummy fill:none,stroke:none

    style ELECTRON fill:#e1f5fe
    style CLI fill:#fff3e0
    style BACKEND fill:#e8f5e9
    style USER_DATA fill:#fce4ec
    style NATIVE_MOD fill:#f3e5f5
    style RES fill:#e0f2f1

二、Electron 主进程与 CLI 双层架构

flowchart LR
    subgraph "Electron 主进程"
        direction TB
        EP1["app-instance.ts<br/>多实例检测"]
        EP2["auth.ts<br/>腾讯云 OAuth"]
        EP3["daemon-app-server-*.ts<br/>守护进程服务"]
        EP4["desktop-monitor-service.ts<br/>桌面监控"]
        EP5["helpers.ts<br/>工具函数集"]
        EP6["file-authentication-storage.ts<br/>文件认证存储"]
    end

    subgraph "CLI 进程 (Node.js 子进程)"
        direction TB
        C1["bin/codebuddy<br/>入口启动器"]
        C2["V8 Compile Cache<br/>~37% 启动加速"]
        C3["Node >= 18.20.8<br/>版本检查"]
        C4["Headless 路由<br/>--print / daemon / -p"]
        C5["TUI Bundle<br/>codebuddy.js<br/>Ink + React 19<br/>~16MB"]
        C6["Headless Bundle<br/>codebuddy-headless.js"]
    end

    subgraph "通信层"
        COM1["stdio<br/>标准输入输出"]
        COM2["HTTP<br/>Web UI / API"]
        COM3["WebSocket<br/>实时消息"]
        COM4["IPC<br/>Electron 内部"]
    end

    EP1 -->|"spawn('node', ['bin/codebuddy'])"| C1
    EP3 -->|HTTP 端口| COM2

    C1 --> C2
    C1 --> C3
    C1 --> C4
    C4 -->|TUI 模式| C5
    C4 -->|无头模式| C6

    C5 -->|stdio| COM1
    C5 -->|WebSocket| COM3
    C6 -->|HTTP| COM2
    EP1 -->|IPC| COM4
    RENDER["Renderer Process<br/>(UI 渲染)"] -->|IPC| COM4

    style EP1 fill:#e3f2fd
    style EP2 fill:#e3f2fd
    style EP3 fill:#e3f2fd
    style C1 fill:#fff8e1
    style C5 fill:#fff8e1
    style C6 fill:#fff8e1

关键设计决策：

• Desktop 与 CLI 版本分离：WorkBuddy Desktop v5.2.5 是 Electron 外壳，CodeBuddy CLI v2.106.4 是独立 Node.js 进程，两者版本独立演进
• 双 Bundle 策略：TUI 模式用 ink + React 19 提供交互终端，Headless 模式剔除 UI 依赖，显著减小启动开销
• V8 Compile Cache：通过 enableCompileCache() 将 ~16MB bundle 的加载时间从 ~400ms 降到 ~254ms
• --version 快速路径：直接返回版本号，跳过 DI 容器初始化和网络请求

三、原生模块与资源分层

graph LR
    subgraph "app.asar.unpacked 目录"
        direction TB
        subgraph "cli/ 目录"
            CLI_DIR["cli/"]
            CLI_BIN["bin/codebuddy<br/>入口脚本"]
            CLI_DIST["dist/<br/>codebuddy.js / codebuddy-headless.js"]
            CLI_WASM["dist/wasm/<br/>tree-sitter.wasm<br/>tree-sitter-bash.wasm"]
            CLI_WEBUI["dist/web-ui/<br/>docs/ (200+ 篇)"]
            CLI_VENDOR["vendor/<br/>sandbox / ripgrep / genie-trash"]
            CLI_PKG["package.json<br/>@genie/agent-cli"]
        end
        
        subgraph "node_modules/ 目录"
            NODE_DIR["node_modules/"]
            BETTER["better-sqlite3<br/>v12.8.0<br/>SQLite 数据库绑定"]
            NODE_PTY["node-pty<br/>v1.1.0<br/>Microsoft 伪终端"]
            LYDELL["@lydell/<br/>node-pty-darwin-arm64<br/>v1.2.0-beta.12"]
            TENCENT["@tencent/<br/>docs-engine<br/>v0.0.1-beta.9"]
            NJ["nunjucks<br/>+ fsevents<br/>模板引擎"]
        end
        
        subgraph "resources/ 目录"
            RES_DIR["resources/"]
            PLUGINS["builtin-plugins/<br/>weixinpay (MCP)"]
            SKILLS["builtin-skills/<br/>15 个技能"]
            MCP_APPS["builtin-mcp-apps/<br/>Ardot / Agently"]
            TEMPLATES["templates/<br/>8 模板 + 7 风格"]
            DEVT["devtools-terminal/<br/>Ghostty WASM"]
            BRAND["channel-branding/<br/>OEM 品牌"]
            PRELOADS["*-preload.js<br/>IPC 预加载脚本"]
        end
    end

    CLI_DIR --> CLI_BIN
    CLI_DIR --> CLI_DIST
    CLI_DIR --> CLI_WASM
    CLI_DIR --> CLI_WEBUI
    CLI_DIR --> CLI_VENDOR
    CLI_DIR --> CLI_PKG

    NODE_DIR --> BETTER
    NODE_DIR --> NODE_PTY
    NODE_DIR --> LYDELL
    NODE_DIR --> TENCENT
    NODE_DIR --> NJ

    RES_DIR --> PLUGINS
    RES_DIR --> SKILLS
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    RES_DIR --> TEMPLATES
    RES_DIR --> DEVT
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为什么需要 app.asar.unpacked？

WorkBuddy 介绍

AI 专家团 全场景办公

WorkBuddy 是全能 AI 工作台，一人指挥，全行业专家执行，从策略到交付一站搞定

免部署·安装即用 ｜ 多专家·多模型协同 ｜ 全平台·桌面 / 主流 IM / 小程序

100+ 领域专家组成你的虚拟团队，运营、设计、数据、开发等全角色场景覆盖

一句话指令自主规划并交付完整结果

多专家并行协作，一个人顶一支团队

MCP 生态 + 自定义 Skills，能力无限扩展

绘制架构图和流程图

输入

@file:open-ai-eco 研究这个项目，绘制架构图和流程图。

输出

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截图重命名与分类

输入

把 截图 目录中的图像根据图像的内容进行重命名及文件夹分类。

输出

我先看看截图文件夹里有哪些图像，然后分析每张图的内容来重命名和分类。
截图文件夹有 11 张 PNG 图像。我需要逐一查看每张图的内容来判断如何命名和分类。我先读取这些图像。

我已经看完了全部 11 张截图，根据内容可以把它们分成三类。分类方案如下：

1. AI-概念图/

• Claude-Code-上下文工程.png（Claude Code 的上下文工程结构图）
• RAG-检索增强生成.png（ChatGPT / RAG 流程图）
• Multi-Agent-ChatDev工作流.png（ChatDev 多智能体开发流程）

2. Claude-Agent-SDK/ Claude-Agent-SDK-封面.

mindmap
  root((找到你的未知))
    【是什么】
      Anthropic 官方 agentic coding 指南
      核心观点：减少并管理未知 = 核心技能
      高手特征：未知少、懂代码库也懂模型
    【给谁用】
      用 Claude Code 的开发者
      面对陌生代码库/新领域的人
      想让 AI 协作更可控的人
    【核心框架：未知四象限】
      已知已知
        写进提示词的需求
      已知未知
        知道自己还没搞懂
      未知已知
        太显然没写 看到才认出
      未知未知
        完全没想到的坑 最危险
    【关键机制】
      告知起点上下文
        经验水平 思路进度 熟悉程度
      指令粒度要平衡
        太细→错过更优路径
        太粗→模型乱假设
      趁便宜先暴露未知
        原型期改成本远低于实施后
    【核心方法：按阶段】
      实施前
        盲点扫描：让 Claude 列出你的未知未知
        头脑风暴+原型：快速看到多种方向
        访谈：让 Claude 逐题问你澄清歧义
        参考引用：给源码当参照 比截图好
        实施计划：把易改决策放前面评审
      实施中
        实施笔记：记录偏离计划的决策
      实施后
        宣讲文档：加速评审者理解与批准
        测验：通过测验才算真懂 才合并
    【一句话精髓】
      让 Claude 帮你找未知
      在代价变大之前

原文：A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns 作者：Thariq Shihipar（Anthropic 技术团队成员）

在使用 Claude Code 时，我常常想起地图与领土之间的区别。

地图，即待完成工作的表征，是我的提示词、技能和上下文——是我提供给 Claude 的东西。领土，则是工作需要实际发生的地方：代码库、现实世界、真实的约束条件。

地图与领土之间的差距，就是我所说的未知（unknowns）。当 Claude 遇到一个未知时，它需要根据对我意图的最佳猜测来做出决策。工作量越大，Claude 可能遇到的未知就越多。

Claude Fable 是我遇到的第一个模型，其工作质量的瓶颈在于我澄清未知的能力。

重要的是，仅仅提前规划并不总是足够的。你可能会在深入实现时发现未知，或者你的未知可能指向一个事实：你其实应该用完全不同的方式来解决问题。

我发现，使用 Fable 工作是一个迭代过程——在实现之前、之中和之后，不断发现自己的未知。

认识你的未知

你的未知是什么？当我带着问题来找 Claude 时，我倾向于将其分解为四种类型：

• 已知的已知（Known Knowns）：这本质上就是我的提示词中的内容。我告诉智能体我想要什么？
• 已知的未知（Known Unknowns）：我还有什么没搞清楚的，但我已经意识到我还没搞清楚？
• 未知的已知（Unknown Knowns）：有哪些事情如此显而易见，以至于我永远不会写下来，但看到时却能认出来？
• 未知的未知（Unknown Unknowns）：我完全没有考虑过什么？有哪些知识是我不知道自己不知道的？我知道某件事可以做得多好？

GitHub 仓库初始化

git init
git add .
git commit -m "first commit"

关联远程仓库并推送

git remote add origin https://github.com/wang-junjian/open-ai-eco.git
git branch -M main
git push -u origin main

视频没有使用 Git LFS

remote: warning: File public/videos/open-design-webprototype.mp4 is 84.20 MB; this is larger than GitHub's recommended maximum file size of 50.00 MB
remote: warning: GH001: Large files detected. You may want to try Git Large File Storage - https://git-lfs.github.com.
remote: warning: See https://gh.io/lfs for more information.

解决方案：

一、全局配置 public/videos/ 下所有文件走 Git LFS 1.

世界模型：预测下一个物理状态，理解世界演化。学习物理演绎的世界，编码物理规律，理解因果关系，推理未来状态。世界模型是智能体理解世界的基础。

• 智源对世界模型的思考（王仲远）

下面是 CLAUDE.md 文件的内容，用于改善 Claude Code 的行为，源自 Andrej Karpathy 的观察 关于 LLM 编码陷阱的总结。

CLAUDE.md

旨在减少大语言模型常见编码错误的行为准则。可根据项目特定说明按需合并。

权衡： 本准则偏向谨慎而非速度。对于琐碎任务，请自行判断。

1. 编码前先思考

不要假设。不要掩饰困惑。要呈现权衡。

实施之前：

• 明确陈述你的假设。如果不确定，就提问。
• 若存在多种解读，请呈现出来——不要默默选择一种。
• 若有更简单的做法，请说出来。在必要时坚持己见。
• 若某事不清楚，就停下来。指出困惑所在。提问。

2. 简单至上

用最少的代码解决问题。不添加任何推测性内容。

• 不添加需求以外的功能。
• 不为一次性代码创建抽象。
• 不提供未要求的“灵活性”或“可配置性”。
• 不对不可能发生的场景进行错误处理。
• 如果你写了 200 行，而本可以 50 行完成，那就重写。

问问自己：“一位资深工程师会认为这过于复杂吗？” 如果会，就简化它。

3. 外科手术式的修改

只碰你必须改的。只清理你自己弄乱的。

编辑现有代码时：

• 不要“改进”相邻的代码、注释或格式。
• 不要重构没有坏的东西。
• 即使你有不同做法，也要遵循现有风格。
• 若注意到无关的无效代码，提出来——但不要删除。

当你的修改造成孤立代码时： 删除由你的修改导致的未使用的导入/变量/函数。