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2026-03-03-工程到知识库-项目沉淀入口设计
AI实践
工程 → 知识库:项目沉淀入口设计(Scope v1)
一、当前定位(Scope 确认)
本设计仅覆盖:
工程项目如何被沉淀进入知识库。
不包含:
- skills 体系设计
- 技术能力抽象体系
- 未来赋能闭环
- agent 工作流设计
这是知识体系的第一层入口。
二、目标定义
建立一个稳定的工程沉淀流向,使:
- 代码变更
- 功能演进
- 架构调整
能够进入知识库,形成结构化资产。
当前阶段关注:
- 存量项目如何沉淀
- 增量项目如何持续沉淀
三、知识库入口结构
每个项目在知识库中拥有如下结构:
knowledge-base/ └── 项目名/ ├── commits/ ├── features/ ├── architecture/ └── decisions/(可选)
四、四类目录职责说明
1️⃣ commits/(时间型)
作用:
记录每一次工程变更。
来源:
- commit message
- commit date
- diff(可选)
特点:
- 一条 commit 对应一个文件
- 只记录“发生了什么”
- 不承载长期能力描述
本目录用于:
支撑存量回溯与增量沉淀。
2️⃣ features/(功能型实体)
作用:
描述系统对外提供的功能能力。
特点:
- 每个功能一个文件
- 持续更新
- 不按时间组织
当发生:
- 功能新增
- 功能优化
- 功能规则变更
应更新对应功能文件,而非新增时间文件。
3️⃣ architecture/(结构型实体)
作用:
描述系统的结构能力。
包括:
- 模块划分
- 数据流模型
- 缓存机制
- 消息机制
- 数据模型
- 安全机制(如签名)
当发生:
- 架构调整
- 技术改造
- 数据流变化
- 新机制引入
应更新对应架构文件。
4️⃣ decisions/(可选)
作用:
记录重大决策。
非强制目录。
仅在:
- 架构转折
- 关键技术选型
- 重要策略变化
时生成文件。
五、存量与增量的处理原则
存量处理(历史项目)
原则:
- 不追求全量回溯
- 优先构建 architecture 与 features
- 再回溯关键 commit
目标:
形成当前系统的结构画像。
增量处理(未来变更)
每次工程变更:
- 生成 commit 文件(时间记录)
- 判断是否影响 feature
- 判断是否影响 architecture
- 必要时新增 decision
六、核心设计原则
- 时间型与结构型分离
- commit 是事件,不是能力
- feature 与 architecture 是长期实体
- 不强制决策文档完整
- 允许逐步完善
七、本设计的边界
本文件仅定义:
工程项目如何进入知识库。
后续可能扩展为:
知识库 → skills 抽象 skills → 技术决策赋能
但不在当前 scope 内。
八、阶段目标
当前阶段的目标不是完美沉淀。
而是建立一个:
可持续执行的工程入口结构。