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v0.3.0
yxstack-skill/ROADMAP.md
开阳星 75152c36c2 feat: v0.3.0 — /learn 知识库 + 自动发现 
对照 gstack /learn + Operational Self-Improvement 设计：

/learn 知识库：
- 新增 commands/learn.md 指令模板
- 支持全类型外部材料摄入（PDF/DOCX/XLSX/CSV/HTML/图片等）
- 8 模块 knowledge.md（行业背景/市场数据/竞品全景/目标用户/约束/假设/冲突/溯源）
- 子命令：ingest、update、show、prune

自动发现：
- 8 条命令更新项目状态追加 Operational Self-Improvement 段
- _timeline.jsonl 扩展 type/confidence/key 字段
- 写入标准：省时判断 + 非显而易见 + 置信度标注

8 命令第 0 步增强：
- 加载知识库（learn/knowledge.md）
- 加载近期学习（_timeline.jsonl 高置信度记录）

ROADMAP 版本号重排 + state_template 增强 + install.sh 更新
2026-05-03 05:08:39 +08:00

5.2 KiB
Raw Permalink Blame History

YxStack 路线图

v0.0.1 — 核心框架（已完成）

  • 核心哲学与定位
  • 8 条命令执行模板（Checklist + 输出结构 + 常见误区）
  • 全局 CODEBUDDY.md 集成机制

v0.1.2 — 自动升级（已完成）

  • Agent 会话启动时自动检查远端版本号
  • 发现新版本主动提醒用户升级
  • VERSION 文件 + git tag 双重版本标记
  • install.sh 兼做安装和升级

v0.1.1 — 一键安装（已完成）

  • install.sh 安装脚本，一行命令完成全部配置
  • README 简化为一行安装指令
  • 智能检测：已有配置跳过、新用户自动创建 CODEBUDDY.md

v0.1.0 — 知识沉淀机制

项目级痕迹库（已实现）

  • 每条指令执行完毕自动存档到 {项目根目录}/.yxstack/
  • 统一格式：YAML frontmatter + 报告正文
  • 文件命名：{指令}-{日期}-{摘要}.md

跨项目隔离（已实现）

  • 不同项目的 yxstack 历史互不串读
  • 执行指令时模型只读取当前项目的 yxstack/ 目录

回溯与进化（已实现）

  • 每条指令新增「第 0 步：回溯历史」——执行前先读同项目同类历史记录
  • 每条指令新增「存档规则」——执行完按规范存档
  • 报告标注与历史结论的一致性/矛盾/更新

待完成（→ 下移到 v0.2.1）

  • 知识冲突自动检测——新结论与历史矛盾时主动提醒
  • 指令执行时自动识别项目边界，找到对应 yxstack/ 目录

v0.2.0 — 多轮对话状态保持（已完成）

  • 跨会话上下文记忆——今天跑了 /prd，三天后跑 /money 时能回溯 PRD 的假设
  • 对话产出递进检测——同项目多轮对话之间，产出应递进而非重复
  • 项目级全局状态文件——{项目根目录}/.yxstack/_state.md，记录当前阶段、关键假设、决策链
  • 会话开始时自动读取 _state.md，结束会话前自动更新
  • 状态过期/矛盾标注——假设发生变化时，标记旧假设为 outdated 并记录变化原因

v0.2.1 — 漏洞修补（已完成）

借鉴 gstack（YC CEO Garry Tan 开源的 AI 工程团队工作流）的设计模式，补齐遗留项。

  • Confusion Protocol — 8 条命令统一引入假设暴露机制：关键事实缺证据时停止推理，转为追问
  • 假设验证路径 — 每个 active 假设必须附带可证伪的验证标准
  • 假设上限 — 同时 active 假设 ≤ 5 条，超过必须先标记旧假设为 outdated
  • 项目边界显式声明 — CWD 即 YxStack 项目根，不搜索父目录（对标 gstack CWD + /freeze 模式）
  • 前置摘要恢复 — pos.md 回溯 pfit 结论，uj.md 回溯 pfit + pos 结论（对标 gstack /context-restore 的 Summary + Remaining 结构）
  • ROADMAP 同步 — v0.2.0 标记完成，v0.1.0 遗留项下移

v0.3.0 — /learn 知识库 + 自动发现 ← 当前

借鉴 gstack 的 /learn + 自动发现机制，建立项目级外部知识摄入和专业洞察自动沉淀能力。

/learn 知识库

  • commands/learn.md — 新指令模板：摄入外部材料（全类型），解析并汇总到 knowledge.md
  • .yxstack/learn/knowledge.md — 单文件知识库（行业背景/市场数据/竞品/用户/约束/假设/冲突/溯源 8 模块）
  • /learn update — 增量检测新材料
  • /learn prune — 修剪过期/矛盾知识（对标 gstack 的冲突检测 + 文件存在性检测）

自动发现

  • 8 条命令「更新项目状态」统一追加自动发现段（Operational Self-Improvement）
  • _timeline.jsonl 扩展 type/confidence/key 三个字段
  • 自动发现写入标准：省时判断 + 非显而易见 + 置信度标注

8 命令集成

  • 第 0 步增加「加载知识库」段落（读取 learn/knowledge.md）
  • 第 0 步增加「加载近期学习」段落（读取 _timeline.jsonl 高置信度记录）

v0.4.0 — 指令深度增强

  • 为每条命令增加典型场景案例库
  • 细化各阶段追问权重与优先级
  • 增加"未完待续"处理策略（信息不足时怎么收口）

v0.5.0 — 命令组合模式

  • /prd + /pfit = 完整产品评审流程
  • /pos + /comp = 市场定位全景分析
  • /uj + /metric = 用户体验指标体系
  • 组合命令的输出融合规范

v0.6.0 — 场景自动识别

  • 模型无需用户显式使用 /xxx，自动识别当前场景
  • 自动匹配最相关的 1-2 条指令
  • 渐进式引导——先判断在哪个阶段，再切入对应清单

v0.7.0 — 扩展生态

  • 支持行业定制模板（SaaS、电商、医疗、教育等）
  • 集成到 Hookify 体系——通过 prompt 钩子自动匹配场景
  • 社区贡献机制——开放命令模板 Pull Request 流程

v1.0.0 — 完整评测体系

  • 一致性评测——同一场景多轮输出是否自洽
  • 准确性评测——标准场景下输出是否命中关键点
  • 覆盖度评测——每条命令的 Checklist 是否覆盖边界情况
  • 评测集构建——10-20 个标准场景 + 期望输出标准
  • 发版前自动评测流程

维护：筑基阁（开阳星）

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