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# AI Distillate Agent Guide
## Goal
本目录用于持续蒸馏用户的 taste。每次学习都要同时满足两点内容本身被可靠记录其中可复用的判断信号能被未来 AI/Agent 快速读取。
默认使用中文;代码、专有名词或原始材料需要时保留英文。
## Routing
- 当前有效的长期偏好与判断原则:读取 `TASTE.md`
- 某条偏好的证据、上下文或演变历史:读取 `learnings/` 中对应记录。
- 新增学习记录的格式:读取 `learnings/README.md`
- 若任务涉及工程或研究工作流,可按需读取 `/Users/gahow/agentic-ctx/AGENTS.md`;不要复制其内容到本目录。
## Trigger: `学习xxx`
收到以 `学习:` 开头的输入时,执行以下流程:
1. 先读 `TASTE.md``learnings/README.md` 和相关历史记录。
2. 建立 `learnings/YYYY-MM-DD-NNN-short-title.md`。编号为当日递增序号;标题应简短、稳定、可检索。
3. 忠实保存用户的原始指令。简短内容可以原文记录;长文件或可恢复材料使用路径、链接等可追溯引用,不无意义地复制全文。
- `sources` 只记录本次实际收到或查阅的直接来源;
- `references` 记录材料中提及但本次未必独立核验的作品或线索;
- 不得把“被提及”写成“已验证”或“用户赞同全部内容”。
4. 提炼核心内容,并区分:
- `明确偏好`:用户直接表达喜欢、不喜欢、应该或不应该;
- `推断信号`Agent 根据示例推断的潜在 taste
- `领域知识`:值得保留,但不能直接解释为用户偏好;
- `待验证项`:证据不足或与既有记录冲突。
5. 写明适用范围、边界、反例和可执行影响。若材料没有提供这些信息,标记未知,不要脑补。
6. 更新 `TASTE.md`
- 明确偏好可直接加入,并链接学习记录;
- 单个示例产生的推断默认标记为 `暂定`
- 纯领域知识留在学习记录中,除非它形成了可复用的判断原则;
- 与既有偏好冲突时保留两份证据,标注条件差异或时间演变,不静默删除旧结论。
7. 运行 `python3 scripts/validate.py`,检查记录结构和证据链接。
8. 向用户简短报告:学到了什么、更新了哪些文件、哪些结论仍是推断。
输入清楚时直接沉淀,不为格式细节打断用户。只有缺失信息会实质改变结论时才提问。
## Evidence Discipline
`TASTE.md` 中每个条目必须包含:
- 状态:`确认``暂定``有条件``已取代`
- 适用范围;
- 一句话规则;
- 至少一个指向 `learnings/` 的证据链接;
- 必要时包含反例、冲突或未知项。
不要把“用户分享了某内容”等同于“用户赞同其中所有观点”。不要把描述性事实改写成规范性偏好。不得为了画像整洁而删除有意义的分歧和演变记录。
## Change Discipline
- 每次学习只修改该条记录、`TASTE.md` 中相关部分,以及确有必要的索引或说明。
- 不做无关重构或格式化。
- 使用可读的 Markdown 和相对链接,保证该目录脱离当前对话后仍可使用。
- 完成前运行 `python3 scripts/validate.py`,并人工检查结论强度与证据相符。