65 lines
2.2 KiB
Markdown
65 lines
2.2 KiB
Markdown
|
### 1. 协作基线：建立“AI 协议”
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **README.md**: 增加 `## AI Context Root`，明确标注 `docs/index.md` 是 Trae 的第一访问点。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **CONTRIBUTING.md**: 增加 **“Canvas 维护规范”**（规定修改代码逻辑必须同步更新 `Authentication.canvas`）。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **提交**: `git commit -m "chore: bootstrap SSOT framework with visual design support"`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 2. 文档中心：多维入口
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **docs/index.md**: 增加 **【视觉看板】** 板块，置顶 `docs/design/Authentication.canvas`。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **逻辑自洽**: 所有的 `docs/requirements` 必须有对应的 `docs/design` 链接。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 3. 信息架构：资产目录
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在原基础上增加视觉资产管理：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- `docs/design/` (存放 `.canvas`, `.excalidraw`, `.svg`)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- `docs/design/maps/` (存放对 Canvas 关键节点的文字补充描述)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 4. ADR 模板 (优化版)：增加“视觉锚点”
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在 `docs/decisions/adr/0000-template.md` 增加：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Visual Reference**: 引用 Canvas 的具体节点或快照（例如 `[Login Flow](docs/design/Authentication.canvas)`）。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Status**: `Draft / Accepted / Superceded`。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
> **目的**: 确保每一项架构决策都能在画布上找到视觉对应物。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 5. Prompt First 模板 (优化版)：关联代码与视觉
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在 `docs/prompts/0000-template.md` 增加：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Context Maps**: 强制列出本次 Prompt 依赖的 Canvas 文件。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Rule Set**: `"请严格参考 @Authentication.canvas 中的状态机转移逻辑，不要自行发挥。"`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
> **目的**: 显式引导 Trae 读取 Canvas 的底层 JSON 数据。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 6. 会话记录模板 (优化版)：闭环反馈
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在 `docs/sessions/YYYYMMDD-template.md` 增加：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Context Snapshot**: 记录本次会话参考了哪些 Canvas 节点。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Design Update**: 勾选框 `[ ] 是否需要更新 Canvas?`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
> **目的**: 防止代码演进后，Canvas 变成过时的“僵尸文档”。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### 7. 迭代复盘模板 (优化版)：资产沉淀
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在 `docs/retros/YYYYMMDD-template.md` 增加：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **Visual Debt**: 哪些代码修改了但还没来得及同步到 Canvas。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- **AI Tooling**: Trae 读取 Canvas 时的表现（如：是否理解了复杂的嵌套逻辑）。
|