研究
构建有证据关联的代码库问题图谱
用于调查代码库的问题—证据图谱，将每个问题连接到已检查的文件、符号、测试、运行时产物、置信度和下一项区分检查。
流程
按这个顺序做。
- 确定问题集合、决策背景、仓库修订、范围边界、证据标准，以及每个问题所需的答案。
- 将每个问题导向最小相关证据来源：源代码、历史、测试、模式、配置、运行时产物或负责人。
- 只检查回答或区分问题所需的证据，记录准确路径、符号、修订、命令和获取日期。
- 将答案分类为有支持、矛盾、部分或未知，保留冲突证据，并区分缺少证据与否定发现。
- 找出缺少的工具、账号、权限或非公开来源，通过 Latch/target-workspace 安排这些需求，不捏造访问能力。
- 根据下一项检查能改变多少信心来设计它，而不是只看收集更多材料是否容易。
- 发布问题地图，包含答案、证据链接、置信度、缺口、下一步行动以及给决策负责人的未解决风险。
先准备
猫会向你要的输入。
- 代码库问题与决策背景
- 仓库修订与范围
- 可用证据与访问边界
- 答案置信度阈值与负责人
路由器 + 一份 playbook
先路由。只选一份。
Cat Paw 每次任务只加载一份 playbook，不合并多份。先走这个路由器；其余路径是此 workflow 可检查的候选。
- 路由器：
codebase-knowledge-pack skills/codebase-knowledge-pack/evidence-linked-codebase-question-map/SKILL.md
界限
界限跟着提示一起走。
- 开始前核实实际工具、账号、权限和工作区；绝不声称拥有不可用的工具、账号、来源或能力。
- 私有代码、产物、实时探测或非公开数据使用 Latch/target-workspace；如果无法访问，就在边界停止并报告阻塞，不要用猜测替代。
- 任何有后果的外部行动前先暂停并取得明确批准；返回证据、未解决风险、假设以及仍等待批准的行动。
完成代表
一个可核对的终点。
与证据相连的问题地图为每个代码库问题提供答案状态、准确的支持证据、置信度、缺失访问、下一步区分检查和未解决风险。
来源
这个流程从哪来。
- github.com/Egonex-AI/Understand-Anything/tree/6df3065f1d8ddc2ce3615314d1d493f36d6b1c80/
- docs.github.com/en/rest/overview
- c4model.com/
来源确立 workflow 的模式。如有 Reddit 或社区帖子，视为实务轶事，不是普遍事实。
