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项目学习技能 (v2.0)。从参考项目自动提取开发规范、架构设计和编码风格，生成知识卡片确保后续代码风格一致。
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Based on SOC occupation classification
Antigravity OS 记忆系统。负责读写短期记忆、长期记忆及用户偏好，并维护任务队列状态。
Agent 自进化引擎 (v2.2)。整合知识收割、工作流优化、模式检测、反思引擎、门禁偏离检测五大模块，赋予 Agent 自我学习和持续改进能力。
产品设计专家 — 将确认的方案转化为结构化 PRD 初稿，模板覆盖下游评审团所有检查维度。
需求创意合伙人 — 从原始诉求挖掘根因、探索开源方案、生成方案矩阵，而非无条件接受用户想法。
汇总 5 位专家评审意见，仲裁冲突，生成闭环追踪表与变更日志，将初稿重写为粗设 PRD 并同步飞书。
将粗设 PRD 分解为原子化工程任务，生成架构图、任务 Manifest 和 DAG 依赖关系。
| name | project-learner |
| description | 项目学习技能 (v2.0)。从参考项目自动提取开发规范、架构设计和编码风格，生成知识卡片确保后续代码风格一致。 |
本技能让 Agent 从参考项目中"学习"，提取最佳实践和规范，确保后续生成的代码风格一致。
"学习优秀项目的规范，让每一行生成的代码都风格一致。"
| 触发 | 方式 |
|---|---|
/learn-project [path] | 主动学习指定项目 |
| "学习这个项目" | 自然语言触发 |
| "参考项目规范" | 自然语言触发 |
.git, node_modules, build, dist, __pycache__, target, vendor| 模块 | 类 | 提取内容 |
|---|---|---|
| 项目类型检测 | ProjectScanner | 类型、语言、框架 |
| 结构扫描 | ProjectScanner | 文件分布、目录层级 |
| 命名规范 | ProjectScanner | 文件/类/函数命名模式 |
| 架构模式 | ProjectScanner | 分层、设计模式、DI |
| 编码风格 | ConventionExtractor | Lint、格式化、错误处理 |
| 依赖管理 | ConventionExtractor | 包管理器、版本策略 |
| Git 规范 | ConventionExtractor | Commit 格式、分支策略 |
每次学习生成 5-6 张知识卡片:
| 卡片 | 类别 | 说明 |
|---|---|---|
| 项目概览 | reference-project | 类型、结构、文件分布 |
| 命名规范 | reference-project | 命名风格和示例 |
| 架构模式 | reference-project | 分层和设计模式 |
| 编码风格 | reference-project | Lint、格式化规则 |
| 依赖管理 | reference-project | 包管理器和依赖 |
| Git 规范 | reference-project | Commit 和分支策略 |
学到的知识通过闭环反馈自动注入:
| 类型 | 标志文件 | 深度分析 |
|---|---|---|
| Flutter/Dart | pubspec.yaml | 状态管理、DI 模式 |
| React | package.json + react | 组件结构、状态管理 |
| Vue | package.json + vue | 组件结构、状态管理 |
| Python | pyproject.toml / setup.py | 包结构、类型提示 |
| Go | go.mod | 包组织、错误处理 |
| Rust | Cargo.toml | 模块结构、所有权模式 |
| Java/Kotlin | pom.xml / build.gradle | DI 模式、层结构 |
Last Updated: 2026-02-14