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.
2026-08-14 19:38:06 +00:00 · 2026-07-04 05:18:46 +08:00
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@@ -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
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 |:---|:---|
 | [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>
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 - [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。

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+# 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。