docs: research - complete deep dives

Complete L2 deep-dive coverage for all 17 research domains and update indexes, taxonomy, AI citation, and research value maps.
2026-08-03 22:27:45 +00:00 · 2026-07-04 05:18:46 +08:00
parent c826e5d785
commit 7a2f34bded
26 changed files with 540 additions and 17 deletions
@@ -532,6 +532,7 @@
 *   [**工程实践**](docs/references/quality-gates-and-pitfalls.md): 项目架构、代码组织、开发经验、AI 编程质量门禁与常见坑的统一入口。
 *   [**技术栈**](docs/references/technology-stack.md#reference-technology-stack-十四如何选择技术栈): 常见软件系统技术栈、选型维度、组合案例与初学者学习路径。
 *   [**研究域治理契约**](docs/research/research-domain-contract.md): 研究域的结构、raw 原始事实层、成熟度、证据、沉淀和归档规则。
+*   [**研究价值与应用地图**](docs/research/research-value-application-map.md): 17 个研究域的用户价值、核心启示、应用位置和下沉路线。
 *   [**研究迁移综合**](docs/research/research-transfer-synthesis.md): 用对标拆解、改良迭代和杂交创新把研究转成可执行路线。
 *   [**Harness 工程解析**](docs/research/harness/harness-engineering.md): Harness Engineering 的工程控制、评估器与反馈闭环解析。
 *   [**OpenAI Codex 研究域**](docs/research/openai-codex/README.md): 官方 coding agent 工具源码研究对象。
@@ -116,16 +116,22 @@ GEOFlow 的关键启发是：GEO 不是关键词堆砌，而是内容工程链
 - docs/research/shouzhengai-cs146s-cn/deep-dive.md：ShouZhengAI/CS146S_CN 的 L2 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式。
 - docs/research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/README.md：精选 Vibe Coding 资料清单研究对象。
 - docs/research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/analysis.md：ai-for-developers/awesome-vibe-coding 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/deep-dive.md：ai-for-developers/awesome-vibe-coding 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/daotin-ai-coding/README.md：AI Coding 经验汇总研究对象。
 - docs/research/daotin-ai-coding/analysis.md：Daotin/ai-coding 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/daotin-ai-coding/deep-dive.md：Daotin/ai-coding 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/README.md：Vibe Coding Skill / SOP 化研究对象。
 - docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/analysis.md：earyantLe/vibe-coding-skill 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/deep-dive.md：earyantLe/vibe-coding-skill 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/liyupi-ai-guide/README.md：AI 资源大全与产品实用路线研究对象。
 - docs/research/liyupi-ai-guide/analysis.md：liyupi/ai-guide 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/liyupi-ai-guide/deep-dive.md：liyupi/ai-guide 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/roocodeinc-roo-code/README.md：已归档多 Agent 编辑器工具研究对象。
 - docs/research/roocodeinc-roo-code/analysis.md：RooCodeInc/Roo-Code 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/roocodeinc-roo-code/deep-dive.md：RooCodeInc/Roo-Code 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/README.md：非程序员自然语言编程指南研究对象。
 - docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/analysis.md：wendy7756/vibe-coding-guide 的结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/deep-dive.md：wendy7756/vibe-coding-guide 的 L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - docs/research/tmux-ai-swarm.md：tmux 蜂群协作的实验性协作范式判断。
 - skills/auto-tmux/references/ai-swarm-collaboration.md：tmux 蜂群协作完整技术文档、架构模式、协议、案例和风险限制。
 - docs/workflow/README.md：开发流程、质量门禁、版本控制和文档同步入口。
@@ -117,16 +117,22 @@
 - [ShouZhengAI/CS146S_CN 深度研究](./research/shouzhengai-cs146s-cn/deep-dive.md) - L2 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式。
 - [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 研究域](./research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/README.md) - 精选 Vibe Coding 资料清单。
 - [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 研究分析](./research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 深度研究](./research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [Daotin/ai-coding 研究域](./research/daotin-ai-coding/README.md) - AI Coding 经验汇总。
 - [Daotin/ai-coding 研究分析](./research/daotin-ai-coding/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [Daotin/ai-coding 深度研究](./research/daotin-ai-coding/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [earyantLe/vibe-coding-skill 研究域](./research/earyantle-vibe-coding-skill/README.md) - Vibe Coding Skill / SOP 化。
 - [earyantLe/vibe-coding-skill 研究分析](./research/earyantle-vibe-coding-skill/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [earyantLe/vibe-coding-skill 深度研究](./research/earyantle-vibe-coding-skill/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [liyupi/ai-guide 研究域](./research/liyupi-ai-guide/README.md) - AI 资源大全与产品实用路线。
 - [liyupi/ai-guide 研究分析](./research/liyupi-ai-guide/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [liyupi/ai-guide 深度研究](./research/liyupi-ai-guide/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [RooCodeInc/Roo-Code 研究域](./research/roocodeinc-roo-code/README.md) - 已归档多 Agent 编辑器工具。
 - [RooCodeInc/Roo-Code 研究分析](./research/roocodeinc-roo-code/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [RooCodeInc/Roo-Code 深度研究](./research/roocodeinc-roo-code/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [wendy7756/vibe-coding-guide 研究域](./research/wendy7756-vibe-coding-guide/README.md) - 非程序员自然语言编程指南。
 - [wendy7756/vibe-coding-guide 研究分析](./research/wendy7756-vibe-coding-guide/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [wendy7756/vibe-coding-guide 深度研究](./research/wendy7756-vibe-coding-guide/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS](./research/AGENTS.md) - 研究笔记目录操作规则。


@@ -98,8 +98,10 @@ research/
 └── AGENTS.md  # 本目录操作规则
 ```

-上方只展开了第一个外部仓库研究域的基础形态；所有外部仓库研究域都必须包含同样的原始事实层。
-`deep-dive.md` 是 L2 产物，P1/P2 必须优先补齐，P3 可停留在 L1 观察状态。
+上方只展开了第一个外部仓库研究域的基础形态；所有外部仓库研究域都必须包含同样的原始事实层、
+`analysis.md` 和 `deep-dive.md`。
+`deep-dive.md` 是 L2 产物；当前 17 个外部仓库研究域已经全部补齐，P3 只表示采用优先级低，
+不再表示研究深度缺口。

 ## 修改规则

@@ -109,7 +111,7 @@ research/
 - 外部仓库研究对象采用“一仓库一研究域”，目录名使用 `<owner>-<repo>` 的小写短横线形式。
 - `raw/` 是原始事实层，只保存拉取到本地的一手材料；分析判断写入上一级 `README.md`、`analysis.md` 或 `decisions.md`。
 - `research-value-application-map.md` 是研究体系的转化入口，用于说明研究给用户带来的价值、启示、应用位置和下沉路线。
- `research-transfer-synthesis.md` 是横向迁移入口，用于把 P1/P2 研究对象拆成机制、迁移边界、改良动作和验证指标。
+- `research-transfer-synthesis.md` 是横向迁移入口，用于把研究对象拆成机制、迁移边界、改良动作和验证指标。
 - GitHub 仓库 raw 层通过 `python3 scripts/fetch-research-raw.py` 刷新；不要手工改写 `*.raw.*` 文件。
 - 单次短篇观察可以先写成独立 `.md` 文档；如果对象会持续演化，应迁入对象目录。
 - 新增研究对象目录或研究 `.md` 文件时，必须同步更新 `README.md`、`metadata/taxonomy.yml` 和必要的 `redirects.yml`。
@@ -81,16 +81,22 @@
 - [ShouZhengAI/CS146S_CN 深度研究](shouzhengai-cs146s-cn/deep-dive.md) - L2 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式。
 - [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 研究域](ai-for-developers-awesome-vibe-coding/README.md) - 精选 Vibe Coding 资料清单。
 - [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 研究分析](ai-for-developers-awesome-vibe-coding/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [ai-for-developers/awesome-vibe-coding 深度研究](ai-for-developers-awesome-vibe-coding/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [Daotin/ai-coding 研究域](daotin-ai-coding/README.md) - AI Coding 经验汇总。
 - [Daotin/ai-coding 研究分析](daotin-ai-coding/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [Daotin/ai-coding 深度研究](daotin-ai-coding/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [earyantLe/vibe-coding-skill 研究域](earyantle-vibe-coding-skill/README.md) - Vibe Coding Skill / SOP 化。
 - [earyantLe/vibe-coding-skill 研究分析](earyantle-vibe-coding-skill/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [earyantLe/vibe-coding-skill 深度研究](earyantle-vibe-coding-skill/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [liyupi/ai-guide 研究域](liyupi-ai-guide/README.md) - AI 资源大全与产品实用路线。
 - [liyupi/ai-guide 研究分析](liyupi-ai-guide/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [liyupi/ai-guide 深度研究](liyupi-ai-guide/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [RooCodeInc/Roo-Code 研究域](roocodeinc-roo-code/README.md) - 已归档多 Agent 编辑器工具；当前已归档，仅作参考。
 - [RooCodeInc/Roo-Code 研究分析](roocodeinc-roo-code/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [RooCodeInc/Roo-Code 深度研究](roocodeinc-roo-code/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [wendy7756/vibe-coding-guide 研究域](wendy7756-vibe-coding-guide/README.md) - 非程序员自然语言编程指南。
 - [wendy7756/vibe-coding-guide 研究分析](wendy7756-vibe-coding-guide/analysis.md) - 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [wendy7756/vibe-coding-guide 深度研究](wendy7756-vibe-coding-guide/deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。

 </details>

@@ -9,6 +9,7 @@ ai-for-developers-awesome-vibe-coding/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,74 @@
+# ai-for-developers/awesome-vibe-coding 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`ai-for-developers/awesome-vibe-coding`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、README 快照和本地仓库工作树。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`ai-for-developers/awesome-vibe-coding` 的核心价值不是方法论，而是轻量生态雷达。它用单个
+README 把 Vibe Coding 相关工具、文章、项目文档、CLI、IDE、插件、监控和任务管理入口压成一张
+候选清单，适合发现资源缺口和观察生态分类。
+
+对本仓最重要的启发是：awesome list 只能作为候选入口，不能直接成为推荐结论。资源一旦进入
+本仓，需要经过分类、去重、许可证、维护状态、最后检查时间和采用理由等治理字段。
+
+## 本地证据
+
+- `raw/repository/readme.md`：主清单入口，按工具形态组织资源。
+- `raw/github-root-contents.raw.json`：仓库根目录事实，显示该项目主要由单一 README 承载。
+- `raw/github-languages.raw.json`：语言统计为空，说明它不是代码产品或课程仓库。
+- `raw/sources.yml`：`license` 和 `latest-release` 抓取均为缺失或错误，说明采用前必须二次核验。
+- `domain.yml`：当前优先级为 P3，研究方向为 `ecosystem-index`。
+
+## 关键机制
+
+### 低摩擦收集入口
+
+单 README 清单降低了贡献和阅读门槛。它适合快速收集候选工具，但也意味着事实字段、验证状态和
+生命周期管理都很弱。
+
+### 按工具形态分类
+
+README 将资源分散到 Web builder、IDE、mobile tool、extension、desktop/local app、CLI tool、
+task management、monitoring、documentation 和 article 等类别。这个分类方式能帮助本仓检查
+资源库是否缺少某类入口。
+
+### 生态雷达而非采用证据
+
+项目本身没有测试、脚本、schema、资源状态字段或许可证治理。它可以告诉我们“有哪些候选对象”，
+但不能告诉我们“哪些对象应该被本仓推荐”。
+
+## 可迁移模式
+
+- 用轻量清单发现本仓资源分类缺口。
+- 把 Web、IDE、CLI、插件、桌面、本地、监控、文档和文章作为资源候选维度。
+- 将每个候选资源先进入 `assets/external-resources/` 或研究域，而不是直接进入稳定教程。
+- 为 awesome list 类资源设置低优先级观察状态，只有被验证后才升级到 P1/P2。
+- 对缺少许可证、release、维护状态的资源建立默认风险标记。
+
+## 对本仓的影响
+
+本仓不应该把该项目内容照搬到资源页，而应该把它作为资源治理的输入：
+
+- 对照本仓资源表，检查是否缺少 IDE、CLI、插件、监控、任务管理和项目文档类资源。
+- 把候选资源转换为结构化字段：名称、类别、来源、许可证、状态、最后检查时间和采用理由。
+- 将高价值候选对象单独拆成研究域，避免继续做大杂烩索引。
+- 在 `research-transfer-synthesis.md` 中保留它的定位：轻量工具分类雷达。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 缺少许可证信息，不能直接复制内容或列表结构作为本仓稳定资产。
+- 单 README 清单容易过期，必须以本仓刷新日期和二次核验为准。
+- 该项目没有工程闭环，不能支撑 scripts、workflow 或 skills 的设计结论。
+- stars 和更新时间属于动态事实，后续引用前必须重新核验 GitHub。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 抽取 20 个候选资源进入本仓资源候选表，补齐类别、许可证、状态和最后检查时间。
+- 对照本仓资源库，找出当前缺失的工具形态分类。
+- 为 awesome list 类来源增加 `radar_only` 或等价状态，防止被误读为正式推荐。
+- 将被多源交叉验证的候选对象升级为独立研究域，而不是继续堆在资源清单里。
@@ -9,6 +9,7 @@ daotin-ai-coding/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,78 @@
+# Daotin/ai-coding 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`Daotin/ai-coding`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、README 快照、BACKUP 文章镜像和本地仓库工作树。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`Daotin/ai-coding` 的核心价值是中文 AI Coding 主题雷达。它把 Cursor、Claude Code、Codex、MCP、
+AGENTS.md、OpenSkills、BMAD、Figma MCP、Prompt、UI 原型、验证技巧等实践话题集中在 README
+和 BACKUP 文章镜像中，适合观察中文社区正在关心什么。
+
+对本仓最重要的启发是：社区经验不能直接当标准，但可以作为关键词、问题清单和下沉任务的来源。
+它的价值在“主题发现”，不在“工程规范定稿”。
+
+## 本地证据
+
+- `raw/repository/README.md`：按 AI 方法论、AI 工具、AI 经验、AI 科普、AI 实战、AI 思考、
+  AI 提示词和 MCP 组织入口。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-18-ClaudeCode使用教程.md`：Claude Code 相关实践材料。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-26-Codex使用技巧.md`：Codex 使用技巧材料。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-41-一文搞懂MCP.md`：MCP 主题材料。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-44-AGENTS.md.md`：AGENTS.md 主题材料。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-45-MCP和AgentSkills的核心区别.md`：MCP 与 Agent Skills 对比材料。
+- `raw/repository/BACKUP/issue-47-OpenSkills，AI编程助手的"Forge".md`：OpenSkills 主题材料。
+- `domain.yml`：当前优先级为 P3，研究方向为 `workflow-methodology`。
+
+## 关键机制
+
+### Issue 到 README 的主题汇总
+
+该仓库把分散文章和 issue 型内容汇总到 README。这个机制适合快速积累主题，但缺少版本化契约、
+验证指标和稳定分类。
+
+### 中文高频问题捕获
+
+仓库覆盖了 MCP、AGENTS.md、Claude Code、Codex、BMAD、Figma MCP、Prompt 递归、AI 验证、
+UI 原型等高频实践问题。这些主题可以反哺本仓的关键词系统和经验模块。
+
+### 社区经验需要二次工程化
+
+内容是经验集合，不是统一方法论。要进入本仓稳定层，必须重新拆成目的、对象、约束、输入、输出、
+验证和失败条件。
+
+## 可迁移模式
+
+- 将 BACKUP 文章视为中文 AI Coding 关键词候选池。
+- 把高频主题映射到 `docs/concepts/keyword-system.md`、`docs/workflow/` 和 `skills/`。
+- 对 MCP、AGENTS.md、Skills、Codex、Claude Code 等主题建立“问题 -> 概念 -> 操作模板”链路。
+- 将用户常见模糊需求整理为面试式 SPEC 生成流程。
+- 将“告诉 AI 如何验证”类经验转成验证检查清单。
+
+## 对本仓的影响
+
+本仓可以从这个对象获得三类输入：
+
+- 关键词输入：MCP、AGENTS.md、Agent Skills、BMAD、OpenSkills、Prompt 递归、验证。
+- 流程输入：模糊需求访谈、AI 生成 SPEC、AI 自验证、UI 原型到实现。
+- 资源输入：中文教程和工具文章候选资源。
+
+这些输入应该进入研究域、关键词系统、资源候选表或 workflow 模板，而不是直接搬运为标准答案。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 文章集合的质量不均，不能把单篇观点当作本仓规范。
+- 部分主题变化很快，MCP、Codex、Claude Code 和 Skills 相关事实需要重新核验。
+- README 聚合不等于治理，缺少状态字段、最后检查时间和验证记录。
+- P3 定位应保留，除非某个主题在本仓形成明确采用需求。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 从 BACKUP 中抽取 30 个高频关键词，和本仓关键词系统去重合并。
+- 将“模糊需求让 AI 面试你形成 SPEC”整理为 workflow 候选模板。
+- 为 MCP、AGENTS.md、Skills 三个主题建立概念边界说明，避免用户混用。
+- 将 AI 验证技巧整理成一份最小 Debug 输入契约：预期、实际、最小复现、环境、验证命令。
@@ -9,6 +9,7 @@ earyantle-vibe-coding-skill/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,75 @@
+# earyantLe/vibe-coding-skill 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`earyantLe/vibe-coding-skill`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、README 快照、Skill 包和 references 工作树。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`earyantLe/vibe-coding-skill` 的核心价值是一个最小 Skill 产品化样本。它把 Vibe Coding 方法压成
+`SKILL.md`、`references/`、`PUBLISH.md` 和 `SUBMISSION.md`，展示了“方法论如何变成可安装、
+可触发、可交付的 Agent 能力包”。
+
+对本仓最重要的启发是：Skill 不应该只是长 prompt。成熟 Skill 至少要包含触发条件、边界约束、
+工作流、参考资料、质量检查和发布契约。
+
+## 本地证据
+
+- `raw/repository/SKILL.md`：Skill 主入口，包含触发条件、约束和工作流。
+- `raw/repository/references/index.md`：参考资料索引，说明 Skill 可通过 references 分层读取。
+- `raw/repository/references/workflow.md`：工作流资料。
+- `raw/repository/references/quality-checklist.md`：质量检查资料。
+- `raw/repository/references/glue-coding.md`：胶水式编码理念资料。
+- `raw/repository/PUBLISH.md`：发布说明。
+- `raw/repository/SUBMISSION.md`：提交说明。
+- `domain.yml`：当前优先级为 P3，研究方向为 `workflow-methodology`。
+
+## 关键机制
+
+### Skill 是可分发能力包
+
+该仓库不是只写一篇方法论文章，而是用 `SKILL.md` 承载入口，用 references 承载展开资料，用
+发布/提交文档承载交付边界。这让经验从“读过”变成“可被 Agent 调用”。
+
+### 主入口和参考资料分层
+
+`SKILL.md` 负责触发和工作流，`references/` 负责细节。这个结构适合避免 Skill 主入口过长，
+同时保留深度材料。
+
+### 质量检查前置
+
+`quality-checklist.md` 把质量要求显式化，说明 Skill 的交付不是生成文本结束，而是要形成检查项。
+
+## 可迁移模式
+
+- 为本仓 Skill 建立最小发布契约：触发条件、输入、输出、边界、验证和引用资料。
+- 将长方法论拆成 `SKILL.md` 主入口和 `references/` 细节。
+- 为 Skill 增加质量检查清单，防止只生成过程不验证结果。
+- 将“是否应该成为 Skill”作为存在性门禁，避免把每条经验都拆成独立 Skill。
+- 在 `skills/README.md` 或 Skill 契约中明确发布、归档和替代入口。
+
+## 对本仓的影响
+
+本仓已经有 `skills/`，但经验和 Skill 之间仍需要更硬的迁移规则。该对象提示我们：
+
+- 经验短句不能直接等于 Skill，必须先证明可重复触发、可验证、可边界化。
+- Skill 主入口要短，细节放 references，避免上下文污染。
+- Skill 需要发布检查和归档策略，否则会变成 prompt 杂物间。
+- `auto-skill` 和项目内技能库可以吸收这个结构，但不需要照搬其具体方法论表达。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 仓库规模很小，stars、forks 和社区反馈不足，不能单独支撑通用标准。
+- 缺少许可证信息，引用或复制内容前必须核验授权。
+- Skill 是否有效需要实际任务集验证，不能只看结构。
+- 本仓已有更复杂的 skill 体系，迁移时应只吸收发布契约和分层方式。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 为本仓新增一份 Skill 发布检查清单，覆盖触发、输入、输出、边界、验证和归档。
+- 抽样 3 个现有 Skill，检查主入口是否过长、references 是否足够分层。
+- 为“经验 -> Skill”建立升级条件：高频、可重复、可验证、边界清晰。
+- 给每个新增 Skill 增加失败信号：什么情况下不应调用该 Skill。
@@ -9,6 +9,7 @@ liyupi-ai-guide/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,77 @@
+# liyupi/ai-guide 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`liyupi/ai-guide`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、VuePress 站点结构、教程目录和本地仓库工作树。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`liyupi/ai-guide` 的核心价值是大众化 AI/Vibe Coding 知识门户。它不是一个单点工具仓库，而是用
+VuePress 站点把 AI 资源、Vibe Coding 零基础教程、模型解释、项目实战、产品变现和 OpenClaw
+教程组织成面向普通用户的学习入口。
+
+对本仓最重要的启发是：零基础内容必须先降低进入门槛，再把用户带到工程闭环。它适合反哺
+`getting-started/` 的表达方式和路径分流，但不能替代本仓的工程规范。
+
+## 本地证据
+
+- `raw/repository/.vuepress/config.ts`：站点配置入口，说明它是 VuePress 内容站点。
+- `raw/repository/.vuepress/sidebar.ts`：侧边栏配置，承载知识路径组织。
+- `raw/repository/Vibe Coding 零基础教程/README.md`：Vibe Coding 教程入口。
+- `raw/repository/Vibe Coding 零基础教程/00 Vibe Coding 简介.md`：概念解释入口。
+- `raw/repository/Vibe Coding 零基础教程/01 快速上手 Vibe Coding.md`：快速上手入口。
+- `raw/repository/Vibe Coding 零基础教程/02 AI 编程学习路线.md`：学习路线入口。
+- `raw/repository/Vibe Coding 零基础教程/60 Vibe Coding 资源大全.md`：资源导航入口。
+- `raw/repository/OpenClaw 保姆级教程/`：工具教程系列。
+- `domain.yml`：当前优先级为 P3，研究方向为 `cn-onboarding`。
+
+## 关键机制
+
+### 内容站点而非单篇教程
+
+该仓库通过 VuePress 把分散内容变成可导航站点。对零基础用户而言，导航、侧边栏和路径结构本身
+就是产品体验的一部分。
+
+### 从概念到上手再到资源
+
+Vibe Coding 零基础教程按简介、快速上手、学习路线、资源、概念、模型原理、常见问题等入口组织，
+体现了低门槛内容的基本路径：先让用户知道是什么，再让用户动手，再补概念和资源。
+
+### 工具教程承担实践桥梁
+
+OpenClaw 系列从安装、部署、模型、工具管理、Skills、多 Agent、记忆、成本和安全展开，说明大众
+教程需要从“会用工具”逐步过渡到“理解系统能力”。
+
+## 可迁移模式
+
+- `getting-started/` 应按用户身份和目标分流，而不是只按概念分类。
+- 零基础路径应包含第一个可完成产出、快速上手、学习路线、常见问题和资源入口。
+- 大众化解释要保留，但工程标准必须下沉到 `workflow/`、`references/` 和 `skills/`。
+- 工具资源进入本仓前必须走资源治理和研究域流程。
+- 对模型、工具、项目实战和产品变现类内容建立边界，避免本仓变成泛 AI 百科。
+
+## 对本仓的影响
+
+该对象能补强本仓的用户入口：
+
+- 面向零基础用户，增加“先做出一个东西”的路径表达。
+- 面向非专业用户，把 Vibe Coding 从抽象概念改写成目标、输入、过程、输出和验证。
+- 面向资源治理，把教程中提到的工具作为候选资源，而不是直接推荐。
+- 面向学习地图，把概念解释、实战任务和常见问题分开组织。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 该仓是大众化内容门户，不是企业级工程架构样板。
+- 内容覆盖范围很广，本仓不能无限扩展成泛 AI 资源大全。
+- 站点结构可以借鉴，具体内容和外部资源必须重新核验许可证与时效。
+- VuePress 技术实现不应成为本仓当前重点，本仓仍是 Markdown 知识库加质量门禁。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 选择一个零基础路径，写成“目标 -> 操作 -> 产出 -> 验证 -> 常见失败”的最小教程模板。
+- 抽取教程中的工具候选，进入资源候选表并补齐 license、状态和最后检查时间。
+- 将 `getting-started/` 按零基础、开发者、维护者、高阶 Agent 用户做路径分流草案。
+- 为大众化解释建立复核规则：解释可以浅，但验证步骤必须具体。
@@ -4,6 +4,7 @@

 - 研究不是证明“我看过资料”，而是把成熟对象拆成可迁移机制、不可迁移边界和可验证动作。
 - 本轮把 P1 研究对象合成为一条主线：Codex 负责执行控制面，Aider 负责 Git 编辑闭环，Cline 负责多入口平台化，Claude Code Best Practice 负责方法论资产化。
+- 当前 17 个研究域均已补齐 `deep-dive.md`，全量进入 L2 证据层。
 - 本仓不应该复制任何一个外部项目，而应该杂交成“AI 原生知识库控制面”。
 - 下一步最小试用动作是：补 `scripts` 风险登记、补研究域迁移表、补资源治理 schema、补工作流验证闭环。

@@ -65,7 +66,7 @@
 | 改动点 | 原模式 | 本仓改良 | 验证指标 |
 |:---|:---|:---|:---|
 | 研究域分析 | 结构观察和可借鉴点 | 对标拆解、迁移边界、试用动作 | 17 个研究域 `analysis.md` 都有可执行动作 |
-| 深度研究 | L2 证据和关键机制 | 保留证据链，另写迁移综合 | 证据和行动分层清楚 |
+| 深度研究 | L2 证据和关键机制 | 保留证据链，另写迁移综合 | 17 个研究域均有 `deep-dive.md` |
 | 价值地图 | 用户价值说明 | 增加组合方案和验收指标 | 能回答“看完有什么用” |

 ### 第二轮：让研究进入仓库控制面
@@ -2,9 +2,10 @@

 ## 字多不看

- 当前研究体系已经覆盖 17 个独立研究域，其中 11 个完成 L2 深度研究。
+- 当前研究体系已经覆盖 17 个独立研究域，17 个均已完成 L2 深度研究。
 - 这些研究不是为了介绍外部项目，而是为了把外部项目拆成可验证事实、核心机制、迁移边界和本仓可执行改进项。
 - 17 个研究域的 `analysis.md` 已统一为对标拆解、改良迭代、可迁移清单、不可迁移清单和验证动作格式。
+- 17 个研究域的 `deep-dive.md` 已补齐 L2 证据层、关键机制、迁移边界和 L3 验证任务。
 - 用户获得的直接价值是少走弯路、看见范式、拿到可落地路线。
 - 本仓获得的直接价值是形成 `getting-started`、`references`、`workflow`、`skills`、`assets`、`scripts`
  和 `research` 的改进输入。
@@ -15,15 +16,15 @@

 | 层级 | 数量 | 状态 | 说明 |
 |:---|---:|:---|:---|
-| 研究域 | 17 | 已建立 | 每个外部仓库一个独立研究域，均有 raw 原始事实层和 `analysis.md` |
-| L2 深度研究 | 11 | 已完成 | P1 和 P2 已有 `deep-dive.md`，覆盖工具、课程、资源索引和项目实践 |
-| L1 观察研究 | 6 | 待深挖 | P3 保留为低频观察，不把低优先级对象强行写成深度结论 |
+| 研究域 | 17 | 已建立 | 每个外部仓库一个独立研究域，均有 raw 原始事实层、`analysis.md` 和 `deep-dive.md` |
+| L2 深度研究 | 17 | 已完成 | 覆盖工具、课程、资源索引、项目实践、中文主题雷达和归档工具样本 |
+| L1 观察研究 | 0 | 已清空 | P3 仍是低采用优先级，不再代表研究深度缺口 |

 ## 用户能获得什么

 ### 研究到行动

-用户不应该只看到“这个仓库值得研究”。每个 P1/P2 研究对象都应该进一步提供：
+用户不应该只看到“这个仓库值得研究”。每个研究对象都应该进一步提供：

 - 对标拆解：成熟对象为什么有效。
 - 改良迭代：本仓应该如何改成自己的版本。
@@ -148,7 +149,7 @@
 | `awesome-vibe-coding` | 发现国际生态 | `assets/`、`research/`、`metadata/` | 候选资源雷达、关键词候选、P1/P2 研究候选 |
 | `ai-coding-lab` | 理解项目矩阵 | `workflow/`、`references/`、`skills/` | 实践项目模板、Skill 打包和评测模式 |
 | `CS146S_CN` | 理解 assignments 验证 | `getting-started/`、`workflow/` | prompt、tool calling、RAG、MCP、agent workflow 练习 |
-| P3 观察对象 | 保留低频雷达 | `research/`、`assets/` | 候选观察、术语补充、后续深挖队列 |
+| P3 低优先级对象 | 保留低频雷达 | `research/`、`assets/` | 候选观察、术语补充、按需下沉队列 |

 ## 优先应用清单

@@ -235,4 +236,4 @@
 1. 将本地图作为研究转化入口加入索引和 AI 引用入口。
 2. 从 P1 应用清单中选择一个方向落地：学习路径、scripts 控制面或资源治理。
 3. 每完成一个下沉方向，回到对应研究域补充 `decisions.md` 或下游链接。
-4. P3 对象只在出现采用需求、生态变化或交叉证据时升级到 L2。
+4. P3 对象已经完成 L2 研究，但只在出现采用需求、生态变化或交叉证据时下沉到稳定层。
@@ -9,6 +9,7 @@ roocodeinc-roo-code/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,77 @@
+# RooCodeInc/Roo-Code 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`RooCodeInc/Roo-Code`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、release 快照、规则文件和本地仓库工作树。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`RooCodeInc/Roo-Code` 的核心价值不是当前采用，而是归档工具的生命周期样本。它曾经是一个大型
+TypeScript 多 Agent 编辑器项目，仓库中保留了 `.roomodes`、`.roo/` 规则与技能、monorepo
+工作区、VS Code 应用、核心包、release 资产和安全文档，但 GitHub 观测状态已经是 archived。
+
+对本仓最重要的启发是：高星项目也必须被生命周期治理约束。已归档项目可以研究结构，不能作为
+默认采用对象。
+
+## 本地证据
+
+- `domain.yml`：`archived: true`，最新 release 为 `v3.54.0`，研究优先级为 P3。
+- `raw/repository/.roomodes`：模式定义入口。
+- `raw/repository/.roo/`：Roo 规则、技能、命令和配置入口。
+- `raw/repository/apps/`：应用层目录，包含 CLI、docs、VS Code 相关应用。
+- `raw/repository/packages/`：包层目录，包含 core、ipc、types 等共享模块。
+- `raw/repository/pnpm-workspace.yaml`：monorepo 工作区入口。
+- `raw/repository/package.json`：项目脚本和依赖入口。
+- `raw/repository/SECURITY.md`：安全政策。
+- `raw/repository/releases/`：release 图片资产。
+
+## 关键机制
+
+### 显式模式和规则文件
+
+`.roomodes` 和 `.roo/` 说明多 Agent 工具需要把模式、规则、技能和命令显式文件化。模式不是口头
+提示，而是工具运行时可读取的配置资产。
+
+### monorepo 分层
+
+`apps/` 和 `packages/` 的拆分体现了大型工具项目的常见边界：应用入口、文档、测试环境和共享核心
+能力分开维护。对本仓有启发的是“入口和核心能力要分层”，不是要复制其前端或扩展实现。
+
+### 归档状态是硬事实
+
+该项目 stars 很高，但已经归档。研究结论必须尊重生命周期字段：归档对象只能作为历史结构和设计
+参考，不能作为活跃生态推荐。
+
+## 可迁移模式
+
+- 在资源治理中把 archived 设为强降级信号。
+- 对 agent 工具研究记录模式文件、规则文件、技能文件和命令文件的边界。
+- 为本仓 `skills/` 和 Agent 规则建立“模式、规则、技能、命令”四类概念边界。
+- 研究大型工具时优先看 apps/packages 分层、脚本入口、安全文档和 release 资产。
+- 对已归档项目保留替代入口或分叉观察字段。
+
+## 对本仓的影响
+
+该对象对本仓的直接影响是治理规则，而不是工具采用：
+
+- `assets/external-resources/` 应把归档状态作为资源生命周期字段。
+- `docs/research/` 对 archived 项目应默认降级为设计参考。
+- `skills/` 可借鉴显式模式/规则/命令边界，但不复制其运行时。
+- 资源推荐页需要区分“可采用工具”“历史参考”“已归档设计样本”。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 已归档状态意味着安全、兼容性和生态活跃度都不能默认满足。
+- 仓库规模大，本轮只做结构研究，没有运行构建、测试或扩展。
+- 该项目具体实现和当前主流工具生态可能已经分叉或迁移。
+- 本仓是知识库，不应引入 Roo-Code 的 UI、runtime 或 monorepo 复杂度。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 在资源 schema 中增加 archived、forked、replaced_by 和 last_verified 字段。
+- 为研究域契约增加 archived 项目处理规则：只能作为参考，不能进入默认推荐。
+- 对 `.roomodes`、`.roo/rules`、`.roo/skills` 做一次概念边界拆解，迁移到 Agent 规则设计文档。
+- 查找当前活跃替代项目或分叉，并建立后续观察队列。
@@ -9,6 +9,7 @@ wendy7756-vibe-coding-guide/
 ├── README.md  # 研究域入口和判断层
 ├── AGENTS.md  # 本目录维护规则
 ├── domain.yml # 事实摘要层：仓库元数据、研究角色、来源证据
+├── deep-dive.md # L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
 └── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
 ```

@@ -12,6 +12,7 @@
 |:---|:---|
 | [domain.yml](domain.yml) | 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。 |
 | [analysis.md](analysis.md) | 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。 |
+| [deep-dive.md](deep-dive.md) | L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。 |
 | [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |

 <details>
@@ -21,13 +22,15 @@

 - [domain.yml](domain.yml) - 仓库事实快照、研究方向、优先级和来源证据。
 - [analysis.md](analysis.md) - 本研究域的结构化研究结果、可借鉴点、风险和下一轮任务。
+- [deep-dive.md](deep-dive.md) - L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务。
 - [AGENTS.md](AGENTS.md) - 本研究域维护规则。

 </details>

 ## 使用方式

- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，最后读 `domain.yml` 的事实字段。
+- 先读本 README 的判断，再读 `analysis.md` 的结构化研究结论，再读 `deep-dive.md` 的 L2 证据，
+  最后读 `domain.yml` 的事实字段。
 - 需要引用 stars、forks、release、归档状态时，先重新核验 GitHub。
 - 如果形成稳定方法论，再迁入 concepts、references、workflow 或 skills。

@@ -0,0 +1,77 @@
+# wendy7756/vibe-coding-guide 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 结构深度研究。
+- 研究对象：`wendy7756/vibe-coding-guide`。
+- 证据来源：本目录 `raw/` 下的 GitHub 元数据、双语 README、模型文档、Prompt 文档和经验记录。
+- 观察日期：2026-07-03。
+
+## L2 结论
+
+`wendy7756/vibe-coding-guide` 的核心价值是非程序员视角下的自然语言编程入口。它把 IDE/工具、
+LLM、Prompt 和个人实践经验分开组织，并提供中英文内容，说明 Vibe Coding 的入门障碍首先不是
+代码语法，而是用户能否把目的、模型、工具和提示词说清楚。
+
+对本仓最重要的启发是：关键词和概念是进入系统的门。用户不理解模型、工具、Prompt、部署和反馈，
+就无法稳定触达 Vibe Coding 的真实能力。
+
+## 本地证据
+
+- `raw/repository/README.md` 和 `raw/repository/README_EN.md`：中英文入口。
+- `raw/repository/LLMs/abstract.md`：模型说明入口。
+- `raw/repository/LLMs/claude-sonnet-4.md`、`raw/repository/LLMs/gpt-4.1.md`、
+  `raw/repository/LLMs/gemini-2.5-pro.md`、`raw/repository/LLMs/o3.md`：模型分项说明。
+- `raw/repository/Prompts/NLP-guide.md`：自然语言提示词指南。
+- `raw/repository/my-experience/web-experience.md`：Web 实践记录。
+- `raw/repository/my-experience/ios-app-experience.md`：iOS 实践记录。
+- `raw/repository/my-experience/verceldeploy.md`：部署经验记录。
+- `domain.yml`：当前优先级为 P3，研究方向为 `cn-onboarding`。
+
+## 关键机制
+
+### 模型、工具、Prompt 分层
+
+仓库把 LLM 文档、Prompt 指南和实践经验分开。这个分层适合新手理解：模型是能力边界，工具是执行
+环境，Prompt 是表达接口，项目经验是反馈闭环。
+
+### 非程序员表达优先
+
+该对象的阅读对象不是传统开发者。它强调自然语言、工具选择和实践经验，说明入门内容不能默认用户
+已经掌握工程术语。
+
+### 双语入口降低传播门槛
+
+README 和部分文档提供中英文版本，适合让内容在更大范围内被理解。对本仓而言，双语不是当前硬需求，
+但“术语可解释、概念可翻译”是长期优势。
+
+## 可迁移模式
+
+- 在 `getting-started/` 中补充非程序员入口：目的、工具、模型、Prompt、反馈、部署。
+- 把模型、工具、提示词、项目经验作为不同层级讲解，避免用户混为一谈。
+- 将“自然语言如何表达需求”连接到本仓关键词系统。
+- Debug 输入继续压成“预期 vs 实际 + 最小复现 + 环境 + 验证命令”。
+- 对非开发者内容强调结果和验证，不把他们提前拉进实现细节。
+
+## 对本仓的影响
+
+该对象能帮助本仓回答一个关键问题：不会编程的人怎么开始？
+
+- 先让用户描述结果，而不是学习全部工程概念。
+- 再让用户区分模型、工具和提示词，避免把所有失败都归因于 AI 不行。
+- 最后引入最小复现、部署和验证，完成从表达需求到交付结果的闭环。
+- 关键词系统应承担“概念入口”的角色，不理解关键词就难以触摸对象。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 个人经验文档不能直接上升为普适方法论。
+- 模型版本和能力变化很快，具体模型评价必须重新核验。
+- 非程序员路径不能牺牲验证门槛，结果仍需测试、预览或部署证据。
+- 本仓不应变成工具评测站，工具和模型只作为任务路径的一部分。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 为非程序员新增一条最小路径：描述结果、选择工具、生成、验证、修正、发布。
+- 将模型、工具、Prompt、部署、反馈整理进关键词系统的入门概念组。
+- 抽取个人实践中的失败场景，改写成本仓 Debug 最小输入模板。
+- 设计一个“只描述结果”的入门练习，验证用户能否用 AI 产出可检查作品。
@@ -283,36 +283,54 @@ documents:
  - path: docs/research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/analysis.md
    title: ai-for-developers/awesome-vibe-coding 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/ai-for-developers-awesome-vibe-coding/deep-dive.md
+    title: ai-for-developers/awesome-vibe-coding 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/daotin-ai-coding/README.md
    title: Daotin/ai-coding 研究域
    role: AI Coding 经验汇总
  - path: docs/research/daotin-ai-coding/analysis.md
    title: Daotin/ai-coding 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/daotin-ai-coding/deep-dive.md
+    title: Daotin/ai-coding 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/README.md
    title: earyantLe/vibe-coding-skill 研究域
    role: Vibe Coding Skill / SOP 化
  - path: docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/analysis.md
    title: earyantLe/vibe-coding-skill 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/earyantle-vibe-coding-skill/deep-dive.md
+    title: earyantLe/vibe-coding-skill 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/liyupi-ai-guide/README.md
    title: liyupi/ai-guide 研究域
    role: AI 资源大全与产品实用路线
  - path: docs/research/liyupi-ai-guide/analysis.md
    title: liyupi/ai-guide 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/liyupi-ai-guide/deep-dive.md
+    title: liyupi/ai-guide 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/roocodeinc-roo-code/README.md
    title: RooCodeInc/Roo-Code 研究域
    role: 已归档多 Agent 编辑器工具
  - path: docs/research/roocodeinc-roo-code/analysis.md
    title: RooCodeInc/Roo-Code 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/roocodeinc-roo-code/deep-dive.md
+    title: RooCodeInc/Roo-Code 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/README.md
    title: wendy7756/vibe-coding-guide 研究域
    role: 非程序员自然语言编程指南
  - path: docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/analysis.md
    title: wendy7756/vibe-coding-guide 研究分析
    role: 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+  - path: docs/research/wendy7756-vibe-coding-guide/deep-dive.md
+    title: wendy7756/vibe-coding-guide 深度研究
+    role: L2 结构深度研究、关键机制、迁移边界和验证任务
  - path: docs/research/tmux-ai-swarm.md
    title: tmux 蜂群协作
    role: 用 tmux 让多个 AI 终端可感知、可调度、可救援的实验性协作范式