docs: add research domains and resource registry

- add local external resources registry - add research domain contract and per-repository research domains - add raw fact snapshot governance and validation scripts Validation: - make test - git diff --check HEAD~1..HEAD Note: - welcome workflow failed because its action input names are stale; core content CI passed.
2026-08-18 05:18:05 +00:00 · 2026-07-03 08:20:22 +08:00
parent 2253a46935
commit a8099f52fe
254 changed files with 28589 additions and 165 deletions
@@ -0,0 +1,26 @@
+# luzhenqian/ai-coding-lab 研究域 Agent 指南
+
+本目录维护 `luzhenqian/ai-coding-lab` 的独立研究域。
+
+## 目录职责
+
+```text
+luzhenqian-ai-coding-lab/
+├── 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
+├── analysis.md # L1 结构化研究结论、可借鉴点、风险和下一轮任务
+├── deep-dive.md # L2 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式
+└── raw/       # 原始事实层：拉取到本地的一手材料快照
+```
+
+## 维护规则
+
+- 本目录只研究 `luzhenqian/ai-coding-lab`，不要混入其他仓库的横向比较正文。
+- 动态事实必须写入 `domain.yml.github_observed`，并更新 `observed_at`。
+- `raw/` 保存原始事实层，必须通过 `python3 scripts/fetch-research-raw.py` 刷新。
+- 不手工改写 `raw/*.raw.*` 文件；稳定事实摘要再同步到 `domain.yml`。
+- README 只写判断、定位、使用方式和后续观察点，不堆外部 README 全文。
+- `analysis.md` 写 L1 结构化理解；`deep-dive.md` 写 L2 源码证据、关键机制和可迁移模式。
+- 如果需要横向比较，在 `docs/research/README.md` 或新的对比文档中处理，不把本目录重新变成聚合域。
+- 修改后运行 `make sync-doc-toc` 和 `make test`。
@@ -0,0 +1,58 @@
+# luzhenqian/ai-coding-lab 研究域
+
+## 字多不看
+
+- 本目录研究 `luzhenqian/ai-coding-lab` 这个外部仓库。
+- 当前优先级：P2；研究角色：AI Coding 项目实验室。
+- GitHub 动态事实放在 `domain.yml`，观测日期为 2026-07-03。
+
+## 快速导航
+
+| 文档 | 定位 |
+|:---|:---|
+| [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 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式。 |
+| [AGENTS.md](AGENTS.md) | 本研究域维护规则。 |
+
+<details>
+<summary><strong>完整细粒度目录（点击展开/收起）</strong></summary>
+
+### 细粒度目录
+
+- [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 源码/结构深度研究、关键机制和可迁移模式。
+- [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` 和 `deep-dive.md` 的研究结论，最后读 `domain.yml`。
+- 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。
+
+## 正文
+
+### 研究定位
+
+`luzhenqian/ai-coding-lab` 的当前研究定位是：AI Coding 项目实验室。
+
+### 当前判断
+
+适合研究从小项目到 RAG、Agent 的实践路径。
+
+### 观察字段
+
+- GitHub URL：https://github.com/luzhenqian/ai-coding-lab
+- 当前研究方向：`project-practice`
+- 当前优先级：P2
+- 当前归档状态：`false`
+- 主要语言：`TypeScript`
+
+### 后续观察
+
+- 是否有稳定文档结构、命令入口和可复用工作流。
+- 是否能反哺本仓库的 concepts、references、workflow 或 skills。
+- 是否存在许可证、归档状态、维护活跃度或生态迁移风险。
@@ -0,0 +1,44 @@
+# luzhenqian/ai-coding-lab 研究分析
+
+## 本轮结论
+
+- 这是项目实验室型仓库，用多个小项目覆盖 AI 编程、agent、chatbot、RAG、creative、skills 等方向。
+- 它的价值在“项目矩阵”而不是单一工具深挖，适合研究如何用案例组织 AI Coding 学习。
+- 本仓可借鉴它的 lab 分类，把教程从概念进一步落到项目样例。
+
+## 本地证据
+
+- 研究对象：`luzhenqian/ai-coding-lab`
+- 当前研究角色：AI Coding 项目实验室
+- 本轮成熟度：L1 初步理解
+- 原始仓库：`raw/repository/`
+- 原始来源清单：`raw/sources.yml`
+- 事实摘要：`domain.yml`
+
+## 结构观察
+
+- 根目录包含 `agent/`、`chatbot/`、`creative/`、`rag/`、`skills/`、`vibe-coding/`。
+- README 以项目列表、适合谁、如何使用、推荐工具组织。
+- 目录名直接对应实验方向，便于读者按兴趣进入。
+
+## 可借鉴点
+
+- 项目实验室可以作为 concepts/references 的验证层。
+- 按 agent、RAG、chatbot、skills、vibe-coding 分组，适合做学习路径分支。
+- 小项目比长文更容易形成可运行反馈。
+
+## 风险和边界
+
+- 项目粒度可能不均，不能只看目录名判断质量。
+- 实验室型仓库通常缺少统一质量门禁。
+- 需要逐项目验证是否能运行。
+
+## 下一轮研究任务
+
+- 挑选 `agent/`、`skills/`、`vibe-coding/` 三个方向做二轮源码阅读。
+- 评估哪些项目可转化为本仓实战示例。
+
+## 沉淀判断
+
+- 本轮只完成 L1 理解，不直接迁入 concepts、references、workflow 或 skills。
+- 只有经过 L2 源码阅读、实验验证或交叉对照后的结论，才进入稳定层。
@@ -0,0 +1,88 @@
+# luzhenqian/ai-coding-lab 深度研究
+
+## 研究级别
+
+- 当前级别：L2 源码/结构深度研究。
+- 研究对象：`luzhenqian/ai-coding-lab`。
+- 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
+
+`luzhenqian/ai-coding-lab` 是项目实验室型仓库。它用多个独立项目覆盖 Vibe Coding、Skills、RAG、
+Chatbot、Agent、creative 等方向，核心价值是把 AI Coding 学习从“读概念”转成“选项目、跑项目、
+改项目”的实践矩阵。
+
+对本仓最有价值的是项目分组和难度梯度；最明显的问题是各项目质量和完成度可能不均，必须逐项目
+验证，不能因为目录完整就默认可用。
+
+## 源码证据
+
+- `raw/repository/README.md`：项目矩阵入口，按方向、难度和产出组织。
+- `raw/repository/vibe-coding/bio-link-page/README.md`：零基础个人主页项目。
+- `raw/repository/vibe-coding/nextjs-blog/`：Next.js 博客项目。
+- `raw/repository/vibe-coding/nextjs-blog-comment/`：博客评论项目。
+- `raw/repository/vibe-coding/flow-board/`：看板项目。
+- `raw/repository/skills/README.md`：Claude Skills 实战。
+- `raw/repository/skills/packages/`：打包后的 skills。
+- `raw/repository/skills/prompts/`：skills 评测提示词。
+- `raw/repository/rag/ask-book/`：RAG 问答项目。
+- `raw/repository/chatbot/mnemo/`：记忆聊天助手项目。
+- `raw/repository/agent/repo-analyzer/README.md`：仓库分析 Agent 教学项目。
+- `raw/repository/agent/mastra-orchestration/`：Agent 编排项目。
+- `raw/repository/creative/cover-generator/README.md`：封面生成器项目。
+
+## 关键机制
+
+### 项目矩阵优先于线性课程
+
+这个仓库允许读者按兴趣选择项目，不强制从第一章读到最后一章。它适合已经知道方向、想直接动手的
+读者，也适合作为教程仓库的实践层。
+
+### 难度和产出写在入口
+
+README 中每个项目都有难度和“你将做出什么”。这比只列目录更有效，因为读者能立即判断投入成本和
+产出价值。
+
+### Skills 被做成独立实践对象
+
+`skills/` 不只是解释概念，还包含 Skill 源文件、打包 zip、评测提示词和 API 调用 demo。
+这对本仓很重要：skill 应该有可验证产物，而不是只写一段方法论。
+
+### Agent 项目强调模式教学
+
+`agent/repo-analyzer/README.md` 明确标出 Tool Calling、Workflow 和 Human-in-the-Loop，
+说明好项目不是只展示成品，还要把背后的 agent 模式讲清。
+
+## 可迁移模式
+
+- 本仓可以建立“实践项目矩阵”，按 Vibe Coding、Skills、RAG、Agent、Workflow、Ops 分类。
+- 每个实践项目必须写清难度、产出、前置条件、运行命令和验收方式。
+- Skills 目录应补齐测试提示词、打包产物说明和调用示例。
+- Agent 示例应显式标注 Tool Calling、Workflow、HITL、Memory、RAG 等模式。
+- 项目型资料进入本仓前必须跑最小验证，不能只凭 README 判断。
+
+## 对本仓的影响
+
+本仓当前更强的是知识、研究和治理；AI Coding Lab 更强的是项目样例。合理结合方式是：
+
+- concepts 解释概念。
+- workflow 给流程。
+- references 给模板。
+- research 保留研究。
+- 新增或强化 practice/examples 层承载可运行项目。
+
+如果暂不新增目录，也可以先在 `docs/workflow/` 或 `docs/getting-started/` 中增加实践索引。
+
+## 风险和待验证项
+
+- 本轮没有逐个运行项目。
+- 部分目录可能保留 create-next-app 默认 README，说明项目文档完成度不均。
+- 多技术栈项目会引入较高维护成本，本仓不应直接复制代码。
+
+## 下一步 L3 验证任务
+
+- 优先验证 `skills/` 和 `agent/repo-analyzer/` 两个项目，因为它们最贴近本仓方向。
+- 建立本仓实践项目准入清单：能运行、能解释、能验收、能维护。
+- 从 `skills/` 抽取 Skill 打包和评测模式，回补本仓 `skills/` 治理。
+- 将项目矩阵结构沉淀为 `docs/references/` 中的实践项目模板。
@@ -0,0 +1,32 @@
+version: 1
+repo:
+  name: luzhenqian/ai-coding-lab
+  source_name: luzhenqian/ai-coding-lab
+  url: https://github.com/luzhenqian/ai-coding-lab
+research:
+  domain_id: luzhenqian-ai-coding-lab
+  domain_name: luzhenqian/ai-coding-lab 研究域
+  primary_direction: project-practice
+  role: AI Coding 项目实验室
+  priority: 2
+  why_study: 适合研究从小项目到 RAG、Agent 的实践路径。
+github_observed:
+  observed_at: '2026-07-03'
+  source: gh repo view
+  stars: 144
+  forks: 20
+  archived: false
+  language: TypeScript
+  license: null
+  default_branch: main
+  pushed_at: '2026-05-18T13:56:01Z'
+  updated_at: '2026-07-02T12:41:02Z'
+  latest_release: null
+  homepage: ''
+  topics: []
+source_evidence:
+  file: ChatGPT-中文Vibe Coding仓库 (2).md
+  line: 42
+maintenance:
+  fact_policy: GitHub 动态字段只代表 observed_at 当日快照，更新结论前必须重新核验。
+  split_policy: 本目录已经是一等研究域；更深分析放入本目录新增文档。
@@ -0,0 +1,12 @@
+# raw/ Agent 指南
+
+本目录是 `luzhenqian/ai-coding-lab` 的原始事实层。
+
+## 维护规则
+
+- 只保存从研究对象拉取的一手材料，不写分析判断。
+- `repository/` 是本地 Git 工作树，刷新时由脚本 clone 或 fast-forward pull。
+- 不手工改写 `*.raw.*` 文件内容；需要刷新时运行 `python3 scripts/fetch-research-raw.py`。
+- `sources.yml` 必须记录拉取时间、来源命令和每个文件的状态。
+- 外部 README 原文必须保存为 `.txt`，避免本仓库 Markdown 链接检查误判。
+- 分析、判断、采用建议和沉淀路径写回上一级 `README.md`、`analysis.md` 或 `decisions.md`。
@@ -0,0 +1,16 @@
+# raw 事实层
+
+本目录保存 `luzhenqian/ai-coding-lab` 的本地原始材料快照。
+
+这里不写分析结论，只保存可复查的一手资料：
+
+- `sources.yml`：来源清单、拉取时间、命令和文件状态。
+- `repository/`：Git 仓库工作树；本目录由 `.gitignore` 忽略，只作为本地研究材料。
+- `github-repo.raw.json`：GitHub 仓库元数据。
+- `github-readme.raw.md.txt`：GitHub README 原文快照。
+- `github-license.raw.txt`：GitHub license 原文快照；仓库无 license 时可能不存在。
+- `github-root-contents.raw.json`：默认分支根目录内容快照。
+- `github-languages.raw.json`：GitHub language 统计快照。
+- `github-latest-release.raw.json`：最新 release 快照；无 release 时可能不存在。
+
+`repository/` 是外部源码快照，不参与本仓库 Markdown、链接、README/AGENTS 覆盖检查。原始 README 使用 `.txt` 后缀保存，避免其中的外部相对链接被本仓库 Markdown 链接检查误判。
@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "TypeScript": 1167193,
+  "Shell": 213974,
+  "CSS": 61997,
+  "Python": 4597,
+  "JavaScript": 3718,
+  "HTML": 3436
+}
@@ -0,0 +1,94 @@
+# AI Coding Lab
+
+从零开始，用 AI 学编程、做 AI 应用。每个项目都是一次完整的实战。
+
+> [English Version](./README.en.md)
+
+## 这是什么
+
+AI Coding Lab 是一个 AI 实战教程合集，涵盖 **AI 编程** 和 **AI 应用开发** 两大方向。每个项目从「零基础」到「可上线」，全程用 AI 辅助完成。不教语法，不讲理论——只做项目，在实战中学会跟 AI 协作。
+
+## 项目列表
+
+### AI 编程
+
+用 AI 辅助编写代码，学习软件开发。
+
+#### Vibe Coding（氛围编程）
+
+用自然语言描述需求，让 AI 直接生成代码。适合零基础入门。
+
+| # | 项目 | 难度 | 你将做出什么 |
+|---|------|------|-------------|
+| 1 | [个人链接页](./vibe-coding/bio-link-page/) | ⭐ 入门 | 一个类似 Linktree 的个人主页，10 分钟完成 |
+| 2 | [个人博客](./vibe-coding/nextjs-blog/) | ⭐⭐ 初级 | 一个全栈博客系统，支持文章管理、分类标签、评论 |
+| 3 | [个人博客（评论系统）](./vibe-coding/nextjs-blog-comment/) | ⭐⭐ 初级 | 在博客基础上增加嵌套评论回复功能 |
+| 4 | [FlowBoard 看板](./vibe-coding/flow-board/) | ⭐⭐⭐ 进阶 | 个人 Kanban 看板，支持拖拽排序、多看板、标签、Checklist、搜索过滤、归档、快捷键 |
+
+#### Skills（技能定制）
+
+给 AI 写 SOP，让它按你的标准做事。写一次规范，无限复用。
+
+| # | 项目 | 难度 | 你将做出什么 |
+|---|------|------|-------------|
+| 1 | [Claude Skills 实战](./skills/) | ⭐⭐ 初级 | 3 个实用 Skill（博客生成器、Commit 规范、发票生成器）+ API 调用 Demo |
+
+### AI 应用
+
+动手构建 RAG、Chatbot、Agent 等 AI 应用，掌握主流 AI 开发模式。
+
+#### RAG
+
+检索增强生成（RAG）实战项目。
+
+| # | 项目 | 难度 | 你将做出什么 |
+|---|------|------|-------------|
+| 1 | [员工手册问答机器人](./rag/ask-book/) | ⭐⭐⭐ 进阶 | 一个 RAG 聊天机器人，上传 PDF 即可问答 |
+
+#### Chatbot
+
+AI 聊天机器人实战项目。
+
+| # | 项目 | 难度 | 你将做出什么 |
+|---|------|------|-------------|
+| 1 | [Mnemo 记忆聊天助手](./chatbot/mnemo/) | ⭐⭐⭐⭐ 高级 | 一个带长期记忆的 AI 聊天助手，支持文档上传、语义检索、双轨记忆提取 |
+
+#### Agent
+
+AI Agent 实战项目。
+
+| # | 项目 | 难度 | 你将做出什么 |
+|---|------|------|-------------|
+| 1 | [仓库分析器](./agent/repo-analyzer/) | ⭐⭐⭐ 进阶 | 一个分析代码仓库的 AI Agent |
+| 2 | [JobSpy 求职分析助手](./agent/job-spy/) | ⭐⭐⭐ 进阶 | AI 解析 JD + 匹配简历，链式分析 vs 单次分析对比，输出求职策略 |
+| 3 | [ResearchHub 多源调研助手](./agent/research-hub/) | ⭐⭐⭐ 进阶 | AI 四路并行调研，输入公司名即出分析报告（并行化模式实战） |
+| 4 | [Agent 编排模式实战](./agent/mastra-orchestration/) | ⭐⭐⭐⭐ 高级 | 用 Mastra 实现 4 种 Agent 编排模式（Supervisor / Workflow / Handoff / Council）+ 混合编排，配套 React Flow 可视化 |
+
+## 适合谁
+
+- **完全零基础**：不懂代码也能跟着做，从 Vibe Coding 开始
+- **有一定基础**：想学习如何用 AI 提升开发效率
+- **对 AI 编程好奇**：想知道「AI 写代码」到底靠不靠谱
+- **想做 AI 应用**：想动手构建 RAG、Chatbot、Agent 等 AI 产品
+
+## 如何使用
+
+1. 选一个感兴趣的项目
+2. 打开项目文件夹里的 README
+3. 跟着步骤做
+
+每个项目都是独立的，不需要按顺序来。
+
+## 推荐工具
+
+| 工具 | 说明 | 适合场景 |
+|------|------|---------|
+| [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) | AI 命令行编程助手 | 全场景适用，高效协作 |
+
+## 许可证
+
+MIT
+
+---
+
+*如果觉得有帮助，欢迎 Star 和分享！有问题请在 [Issues](https://github.com/luzhenqian/ai-coding-lab/issues) 中提出。*
@@ -0,0 +1,26 @@
+{
+  "createdAt": "2026-03-06T07:56:42Z",
+  "defaultBranchRef": {
+    "name": "main"
+  },
+  "description": "适合所有人的 AI 编程、AI 应用开发的实战教程——从 Vibe Coding 到 Agent、RAG，循序渐进，边学边做。",
+  "forkCount": 20,
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+    "name": "TypeScript"
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+  "pushedAt": "2026-05-18T13:56:01Z",
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+  "updatedAt": "2026-07-02T12:41:02Z",
+  "url": "https://github.com/luzhenqian/ai-coding-lab",
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+    "totalCount": 0
+  }
+}
@@ -0,0 +1,162 @@
+[
+  {
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