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tradecatlabs
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Move the complete research domain from docs/research to root-level research, update indexes and path-aware tooling, and align raw snapshot governance and CODEOWNERS.\n\nVerified with make test and GitHub CI.
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# luzhenqian/ai-coding-lab 深度研究
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## 研究级别
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- 当前级别：L2 源码/结构深度研究。
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- 研究对象：`luzhenqian/ai-coding-lab`。
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- 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。
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- 观察日期：2026-07-03。
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## L2 结论
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`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、
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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、
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改项目”的实践矩阵。
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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
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验证，不能因为目录完整就默认可用。
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## 源码证据
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- `raw/repository/README.md`：项目矩阵入口，按方向、难度和产出组织。
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- `raw/repository/vibe-coding/bio-link-page/README.md`：零基础个人主页项目。
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- `raw/repository/vibe-coding/nextjs-blog/`：Next.js 博客项目。
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- `raw/repository/vibe-coding/nextjs-blog-comment/`：博客评论项目。
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- `raw/repository/vibe-coding/flow-board/`：看板项目。
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- `raw/repository/skills/README.md`：Claude Skills 实战。
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- `raw/repository/skills/packages/`：打包后的 skills。
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- `raw/repository/skills/prompts/`：skills 评测提示词。
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- `raw/repository/rag/ask-book/`：RAG 问答项目。
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- `raw/repository/chatbot/mnemo/`：记忆聊天助手项目。
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- `raw/repository/agent/repo-analyzer/README.md`：仓库分析 Agent 教学项目。
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- `raw/repository/agent/mastra-orchestration/`：Agent 编排项目。
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- `raw/repository/creative/cover-generator/README.md`：封面生成器项目。
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## 关键机制
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### 项目矩阵优先于线性课程
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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
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读者，也适合作为教程仓库的实践层。
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### 难度和产出写在入口
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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
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产出价值。
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### Skills 被做成独立实践对象
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`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。
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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。
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### Agent 项目强调模式教学
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`agent/repo-analyzer/README.md` 明确标出 Tool Calling、Workflow 和 Human-in-the-Loop，
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说明好项目不是只展示成品，还要把背后的 agent 模式讲清。
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## 可迁移模式
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- 本仓可以建立“实践项目矩阵”，按 Vibe Coding、Skills、RAG、Agent、Workflow、Ops 分类。
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- 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。
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- Skills 目录应补齐测试提示词、打包产物说明和调用示例。
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- Agent 示例应显式标注 Tool Calling、Workflow、HITL、Memory、RAG 等模式。
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- 项目型资料进入本仓前必须跑最小验证，不能只凭 README 判断。
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## 对本仓的影响
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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：
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- concepts 解释概念。
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- workflow 给流程。
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- references 给模板。
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- research 保留研究。
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- 新增或强化 practice/examples 层承载可运行项目。
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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。
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## 风险和待验证项
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- 本轮没有逐个运行项目。
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- 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。
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- 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。
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## 下一步 L3 验证任务
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- 优先验证 `skills/` 和 `agent/repo-analyzer/` 两个项目，因为它们最贴近本仓方向。
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- 建立本仓实践项目准入清单：能运行、能解释、能验收、能维护。
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- 从 `skills/` 抽取 Skill 打包和评测模式，回补本仓 `skills/` 治理。
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- 将项目矩阵结构沉淀为 `docs/references/` 中的实践项目模板。
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