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78d4daeff1
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12a97f8386
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tukuaiai
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12a97f8386 | |
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4ca83d9db1 | |
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3881fd2137 | |
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a03ecfe1eb | |
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45c2778cb5 | |
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tukuaiai
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57ced330ce |
45
README.md
45
README.md
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@ -31,25 +31,17 @@
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<!-- 资源直达 - 按重要性分组 -->
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<!-- 🔴 核心理念 (红色系) -->
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<p>
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<a href="./assets/documents/principles/philosophy/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🔮_哲学方法论-底层协议-purple?style=for-the-badge" alt="哲学与方法论"></a>
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<a href="./assets/documents/guides/getting-started/Vibe%20Coding%20哲学原理.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧠_核心哲学-必读-crimson?style=for-the-badge" alt="核心哲学"></a>
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||||
<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/胶水编程.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧬_胶水编程-银弹-red?style=for-the-badge" alt="胶水编程"></a>
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<a href="./assets/documents/guides/playbook/图形化AI协作-Canvas白板驱动开发.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🎨_Canvas白板-图形驱动-orange?style=for-the-badge" alt="Canvas白板驱动开发"></a>
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||||
<a href="./assets/documents/guides/getting-started/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🚀_从零开始-新手入门-red?style=for-the-badge" alt="从零开始"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/血的教训.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🩸_血的教训-必看-red?style=for-the-badge" alt="血的教训"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/语言层要素.md"><img src="https://img.shields.io/badge/📊_语言层要素-12层框架-gold?style=for-the-badge" alt="语言层要素"></a>
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||||
<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/常见坑汇总.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🕳️_常见坑-避坑指南-yellow?style=for-the-badge" alt="常见坑汇总"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/强前置条件约束.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🚫_硬约束-铁律-darkred?style=for-the-badge" alt="强前置条件约束"></a>
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<a href="./assets/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/📡_信息源-聚合-teal?style=for-the-badge" alt="信息源聚合"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/A%20Formalization%20of%20Recursive%20Self-Optimizing%20Generative%20Systems.md"><img src="https://img.shields.io/badge/📐_元方法论-递归优化-darkorange?style=for-the-badge" alt="元方法论"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/编程之道.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧭_编程之道-道法术-orange?style=for-the-badge" alt="编程之道"></a>
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<a href="./assets/documents/case-studies/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🎬_实战案例-项目实操-orange?style=for-the-badge" alt="实战案例"></a>
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<a href="./assets/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🛠️_工具集-速查-teal?style=for-the-badge" alt="工具集"></a>
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<a href="./assets/prompts/"><img src="https://img.shields.io/badge/💬_提示词-精选-purple?style=for-the-badge" alt="提示词精选"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/philosophy/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🔮_哲学方法论-底层协议-purple?style=for-the-badge" alt="哲学与方法论"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/philosophy/理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧱_概念框架-必读-purple?style=for-the-badge" alt="概念框架"></a>
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<a href="./assets/documents/guides/getting-started/Vibe%20Coding%20哲学原理.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧠_核心哲学-必读-crimson?style=for-the-badge" alt="核心哲学"></a>
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<a href="./assets/documents/guides/getting-started/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🚀_从零开始-新手入门-red?style=for-the-badge" alt="从零开始"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/问题求解能力.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🧩_问题求解-必读-purple?style=for-the-badge" alt="问题求解能力"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/语言层要素.md"><img src="https://img.shields.io/badge/📊_语言层要素-12层框架-gold?style=for-the-badge" alt="语言层要素"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/常见坑汇总.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🕳️_常见坑-避坑指南-yellow?style=for-the-badge" alt="常见坑汇总"></a>
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<a href="./assets/documents/principles/fundamentals/强前置条件约束.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🚫_硬约束-铁律-darkred?style=for-the-badge" alt="强前置条件约束"></a>
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<a href="./assets/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/📡_资源-聚合-teal?style=for-the-badge" alt="资源聚合"></a>
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<a href="./assets/skills/"><img src="https://img.shields.io/badge/⚡_Skills-技能大全-forestgreen?style=for-the-badge" alt="skills技能大全"></a>
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<a href="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ifk_dLF25ULSxcfGem1hXzJsi7_RBUNAki8SBCuvkJA/edit?gid=1254297203#gid=1254297203"><img src="https://img.shields.io/badge/📋_提示词-在线表格-blue?style=for-the-badge" alt="提示词在线表格"></a>
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||||
<a href="https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools"><img src="https://img.shields.io/badge/🔧_系统提示词-仓库-slateblue?style=for-the-badge" alt="系统提示词仓库"></a>
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||||
<a href="./assets/repo/chat-vault/README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/🔐_Chat_Vault-AI会话库-gold?style=for-the-badge" alt="Chat Vault"></a>
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</p>
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[📋 工具与资源](#tools)
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@ -105,16 +97,17 @@
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### 🚀 从零开始
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> **基础前提（建议先看）**：为了让后续所有“方法/步骤/工作流”可被稳定复用，本项目默认使用一套极简概念骨架来理解世界、描述变化与整理知识：对象 → 状态 → 快照 → 序列 → 过程 → 变换 → 同一/差异 → 关系。
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> 阅读：[`理解世界、描述变化、整理知识的一套较小骨架`](./assets/documents/principles/philosophy/理解世界、描述变化、整理知识的一套较小骨架.md)
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||||
> **基础前提（建议先看）**：为了让后续所有“方法/步骤/工作流”可被稳定复用，本项目默认使用一套极简概念框架来理解世界、描述变化与整理知识：对象 → 状态 → 快照 → 序列 → 过程 → 变换 → 同一/差异 → 关系。
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> 阅读：[`理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架`](./assets/documents/principles/philosophy/理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架.md)
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完全新手？按顺序完成以下步骤：
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0. [Vibe Coding 哲学原理](./assets/documents/guides/getting-started/Vibe%20Coding%20哲学原理.md) - 理解核心理念
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1. [网络环境配置](./assets/documents/guides/getting-started/网络环境配置.md) - 配置网络访问
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2. [开发环境搭建](./assets/documents/guides/getting-started/开发环境搭建.md) - 复制提示词给 AI，让 AI 指导你搭建环境
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3. [IDE配置](./assets/documents/guides/getting-started/IDE配置.md) - 配置 VS Code 编辑器
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4. [OpenCode-CLI配置](./assets/documents/guides/getting-started/OpenCode-CLI配置.md) - 免费 AI CLI 工具，支持 GLM-4.7/MiniMax M2.1 等模型
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0. [问题求解能力](./assets/documents/principles/fundamentals/问题求解能力.md) - “目标-现状-差距-标准”与“目标-约束-对象-路径”的极简框架
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||||
1. [Vibe Coding 哲学原理](./assets/documents/guides/getting-started/Vibe%20Coding%20哲学原理.md) - 理解核心理念
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||||
2. [网络环境配置](./assets/documents/guides/getting-started/网络环境配置.md) - 配置网络访问
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||||
3. [开发环境搭建](./assets/documents/guides/getting-started/开发环境搭建.md) - 复制提示词给 AI，让 AI 指导你搭建环境
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||||
4. [IDE配置](./assets/documents/guides/getting-started/IDE配置.md) - 配置 VS Code 编辑器
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||||
5. [OpenCode-CLI配置](./assets/documents/guides/getting-started/OpenCode-CLI配置.md) - 免费 AI CLI 工具，支持 GLM-4.7/MiniMax M2.1 等模型
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</details>
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@ -123,9 +116,9 @@
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## 🧪 实验性方法
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> **基础前提**：本节中的“实验性范式/方法论工具箱”默认共享同一套概念骨架（对象/状态/快照/序列/过程/变换/同一-差异/关系），并默认以 Harness Engineering 的闭环与评估机制作为可靠性来源，否则术语会漂移、实践会失焦。
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||||
> **基础前提**：本节中的“实验性范式/方法论工具箱”默认共享同一套概念框架（对象/状态/快照/序列/过程/变换/同一-差异/关系），并默认以 Harness Engineering 的闭环与评估机制作为可靠性来源，否则术语会漂移、实践会失焦。
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||||
> 阅读：[`Harness Engineering 的本质拆解`](./assets/documents/principles/fundamentals/Harness%20Engineering%20的本质拆解.md)
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||||
> 阅读：[`理解世界、描述变化、整理知识的一套较小骨架`](./assets/documents/principles/philosophy/理解世界、描述变化、整理知识的一套较小骨架.md)
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> 阅读：[`理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架`](./assets/documents/principles/philosophy/理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架.md)
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> 下面是一些“可能随时推翻重写”的实验性方法与范式：先看一眼，觉得对你有用再深入。
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@ -9,11 +9,11 @@
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复制以下提示词，粘贴到任意 AI 对话框（ChatGPT、Claude、Gemini 网页版等）：
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```
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你是一个耐心的网络环境配置助手。我需要配置网络代理，以便能够访问 GitHub、Google、Claude 等国外服务。
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你是一个耐心的网络环境配置助手。我需要配置网络代理，以便能够访问 GitHub、Google、Claude 等服务。
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我的情况：
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- 操作系统：[请告诉我你用的是 Windows/macOS/Linux/Android]
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- 我已经有一个代理服务订阅链接（机场订阅）
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- 我已经有一个代理服务订阅链接
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请指导我使用 FlClash 客户端配置网络代理：
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1. 如何下载安装 FlClash（GitHub: https://github.com/chen08209/FlClash/releases）
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@ -0,0 +1,116 @@
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# 问题求解能力
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问题求解能力本质上就是：
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把“当前状态”推进到“目标状态”的能力
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所以，任何复杂能力，往下拆，最后都可以落到这一件事上：
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* 先看清楚问题是什么
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* 再设计求解路径
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* 再执行并校正
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## 描述
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### 一、定义问题
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先把问题说清楚，不然根本无从求解
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定义问题，至少要回答：
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* 目标：要达到什么结果
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* 现状：现在是什么情况
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* 差距：目标和现状之间差了什么
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* 判断标准：怎样算解决了
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也就是：
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问题 = 目标状态 - 当前状态
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### 二、求解过程
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你写的这三个词非常关键：
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* 目标
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* 约束
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* 对象
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我建议把它扩成一个更完整但仍然极简的求解模型：
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#### 1）目标
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要解决到什么程度
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是“可用”就行，还是“最优”
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是短期目标，还是长期目标
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#### 2）约束
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不能忽略的边界条件是什么
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例如：
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* 时间
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* 资源
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* 规则
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* 风险
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* 能力上限
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#### 3）对象
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到底在处理什么东西
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对象可能是：
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* 事
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* 人
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* 系统
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* 信息
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* 资源
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* 环境
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#### 4）路径
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用什么方法，从现状走到目标
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也就是：
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* 拆解
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* 排序
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* 试错
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* 反馈
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* 修正
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## 一句话总结
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问题求解能力 = 准确定义问题，并在目标、约束、对象之下，设计并执行有效求解路径的能力
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## 这个框架为什么很底层
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因为很多看起来不同的能力，其实只是问题求解能力在不同场景里的表现：
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* 学习能力：解决“如何更快获得有效知识”的问题
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* 决策能力：解决“在不确定条件下如何选更优方案”的问题
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* 沟通能力：解决“如何让信息被准确接收并促成行动”的问题
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* 管理能力：解决“如何通过资源配置达成目标”的问题
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* 创新能力：解决“旧解法不够用时，如何找到新解法”的问题
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也就是说：
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所谓各种能力，本质上都是问题求解能力的场景化展开
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## 继续压缩
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可以直接压成一个公式：
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问题求解 = 定义问题 × 构造解法 × 验证结果
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再展开就是：
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* 定义问题：目标、现状、差距
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* 构造解法：对象、约束、路径
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* 验证结果：反馈、迭代、收敛
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## “原则”版本
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你可以这样说：
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> 人的终极核心能力只有一个：问题求解能力
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> 所有其他能力，都是这一能力在不同对象、目标与约束条件下的具体表现
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||||
> 问题求解的前提是定义问题，问题求解的核心是围绕目标、约束与对象构造求解路径，并通过反馈不断修正，直到达成目标
|
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@ -519,7 +519,7 @@ ruff + black + pyright(或 mypy) + pytest + hypothesis + pydantic(msgspec可替
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|||
| 稳定性 | 排序/去重等操作满足稳定条件 |
|
||||
| 交换/结合 | 满足代数性质的操作应通过 |
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### 建议的项目骨架（最小）
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||||
### 建议的项目框架（最小）
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```text
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src/ # 纯逻辑与 I/O 分离
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@ -1,7 +1,7 @@
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|||
对象、状态、快照、序列、过程、变换、同一、差异、关系
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||||
|
||||
这几个概念，
|
||||
几乎就是我们理解世界、描述变化、整理知识的一套较小骨架
|
||||
几乎就是我们理解世界、描述变化、整理知识的一套较小框架
|
||||
它们不只出现在哲学里
|
||||
数学、物理学、计算机科学、系统科学、语言学、认知科学里，
|
||||
也都离不开它们
|
||||
|
|
@ -604,4 +604,4 @@
|
|||
就是让世界真正可以被理解的条件
|
||||
从这个意义上说，
|
||||
这组概念，
|
||||
几乎就是一切系统性思考的基础语法
|
||||
几乎就是一切系统性思考的基础语法
|
||||
|
|
@ -23,6 +23,7 @@ STEP_MAP = {
|
|||
}
|
||||
|
||||
STEP_FLOW = ["step1", "step2", "step3", "step4", "step5"]
|
||||
MAX_RETRY_COUNT = 3
|
||||
|
||||
|
||||
def load_state() -> dict:
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||||
|
|
@ -80,6 +81,12 @@ def run_step(step: str, state: dict, input_data: dict = None):
|
|||
"output": f"[MOCK] {step} completed",
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat()
|
||||
}
|
||||
# 可选：通过环境变量模拟 step4 验证失败，用于本地验证重试/熔断逻辑
|
||||
# 默认不生效，不影响正常使用
|
||||
if step == "step4":
|
||||
mock_verify = os.environ.get("VIBE_WORKFLOW_MOCK_VERIFY_STATUS")
|
||||
if mock_verify in ("success", "failed"):
|
||||
result["verify"] = {"status": mock_verify}
|
||||
# ========================
|
||||
|
||||
# 保存产物
|
||||
|
|
@ -117,79 +124,51 @@ def start_workflow(input_file: str = None):
|
|||
|
||||
print(f"[START] 新工作流 run_id={run_id}")
|
||||
|
||||
# 依次执行 step1 -> step5
|
||||
for step in STEP_FLOW:
|
||||
# 显式状态机：支持 step5 失败回跳 step2，并可多次重试（带熔断）
|
||||
step_idx = 0
|
||||
while step_idx < len(STEP_FLOW):
|
||||
step = STEP_FLOW[step_idx]
|
||||
result = run_step(step, state, input_data)
|
||||
|
||||
|
||||
if not result:
|
||||
state["status"] = "error"
|
||||
save_state(state)
|
||||
return
|
||||
|
||||
|
||||
# step4 后检查验证结果
|
||||
if step == "step4":
|
||||
verify_status = result.get("verify", {}).get("status", "success")
|
||||
state["verify"] = {"status": verify_status}
|
||||
|
||||
# step5 决定下一步
|
||||
|
||||
# step5 决定下一步（回跳/完成）
|
||||
if step == "step5":
|
||||
# 模拟 step5 的决策逻辑
|
||||
if state.get("verify", {}).get("status") == "failed":
|
||||
state["target_step"] = "step2" # 失败回跳
|
||||
state["status"] = "retry"
|
||||
print(f"[RETRY] 验证失败，返回 step2 重规划")
|
||||
else:
|
||||
state["target_step"] = "done"
|
||||
state["status"] = "completed"
|
||||
print(f"[COMPLETE] 工作流完成")
|
||||
|
||||
save_state(state)
|
||||
|
||||
# 如果需要回跳，递归处理（带熔断）
|
||||
if state.get("target_step") == "step2":
|
||||
retry_count = state.get("retry_count", 0) + 1
|
||||
if retry_count > 3:
|
||||
print(f"[FATAL] 超过最大重试次数")
|
||||
state["status"] = "fatal_error"
|
||||
save_state(state)
|
||||
return
|
||||
state["retry_count"] = retry_count
|
||||
print(f"[RETRY {retry_count}/3] 从 step2 重新执行")
|
||||
|
||||
# 递归调用自身，复用完整的验证逻辑
|
||||
state["target_step"] = None # 清除回跳标记
|
||||
save_state(state)
|
||||
|
||||
for retry_step in STEP_FLOW[1:]: # step2 onwards
|
||||
result = run_step(retry_step, state, input_data)
|
||||
if not result:
|
||||
state["status"] = "error"
|
||||
next_retry_count = state.get("retry_count", 0) + 1
|
||||
if next_retry_count > MAX_RETRY_COUNT:
|
||||
print(f"[FATAL] 超过最大重试次数")
|
||||
state["retry_count"] = next_retry_count
|
||||
state["target_step"] = "step2"
|
||||
state["status"] = "fatal_error"
|
||||
save_state(state)
|
||||
return
|
||||
|
||||
# step4 后检查验证结果
|
||||
if retry_step == "step4":
|
||||
verify_status = result.get("verify", {}).get("status", "success")
|
||||
state["verify"] = {"status": verify_status}
|
||||
|
||||
# step5 决定下一步
|
||||
if retry_step == "step5":
|
||||
if state.get("verify", {}).get("status") == "failed":
|
||||
state["target_step"] = "step2"
|
||||
state["status"] = "retry"
|
||||
print(f"[RETRY] 验证仍失败，继续重试")
|
||||
break # 跳出内层循环，触发外层重试检查
|
||||
else:
|
||||
state["target_step"] = "done"
|
||||
state["status"] = "completed"
|
||||
print(f"[COMPLETE] 重试成功，工作流完成")
|
||||
|
||||
|
||||
state["retry_count"] = next_retry_count
|
||||
state["target_step"] = "step2"
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state["status"] = "retry"
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save_state(state)
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# 如果 step5 设置了新的回跳目标，继续递归
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if state.get("target_step") == "step2":
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continue # 继续外层循环的下一次迭代（实际会被 break 跳出）
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break
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print(f"[RETRY {next_retry_count}/{MAX_RETRY_COUNT}] 验证失败，返回 step2 重规划")
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step_idx = STEP_FLOW.index("step2")
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continue
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state["target_step"] = "done"
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state["status"] = "completed"
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save_state(state)
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print(f"[COMPLETE] 工作流完成")
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return
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save_state(state)
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step_idx += 1
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def main():
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