虹楠火研消防备考助手

备考场景的真实痛点

准备一级注册消防工程师考试时，常见困境不是找不到资料，而是把《建筑设计防火规范》《消防给水及消火栓系统技术规范》等多本规范里的限值记混。一个通用聊天机器人可以快速生成复习提纲，但它也可能把疏散门宽度、防火分区最大允许建筑面积或中庭防火卷帘的设置要求随口编一个数字给你。备考者很难逐条核对，一旦把错误参数背进考场，失分事小，形成错误的工程直觉事大。

单代理如何组织六类角色

@hongnan/huoyan-fire-team 给出的方案是单 LLM 按路由切换人格，而不是启动六个并行智能体。它定义了六种可调用人格：

• 安管：消防安全管理与风险评估
• 案析：消防案例分析、批改与解题思路
• 法述：消防法规与技术标准梳理
• 设讲：建筑消防设施原理与维护
• 进有度：定制复习计划、追踪进度、分配每日任务
• 防火：建筑防火设计、耐火与分隔

调度时按用户意图选择人格：计划与进度问题交给进有度，设施原理交给设讲，案例批改交给案析。协作流程也按备考顺序展开：先诊断基础、可报考科数、可用月份和每日时长；再由各讲师按“原理→工艺→参数→考情”讲解难点；随后由出题与案例教练生成练习并批改，错题回流补笔记，直到正确率达到预设阈值；最后由进度管家汇总为备考报告。

关键约束：参数必须先查规范库

这个技能最值得开发者注意的设计，是把权威规范检索做成输出前的强制步骤。涉及数字、条文号、限值、等级判定时，必须先运行 python references/search/authority_search.py 查询 references/standards/规范数据库.json，命中后引用条文号与限值，未命中再联网并注明来源。数据库条目带有 verification 字段，OK 表示把握较高，CHECK 则要求用户复核最新官方发布版。

最终回答还要经过硬校验与门禁，例如 python references/search/gate_validator.py 或 echo "回答" | python references/search/gate_validator.py -。如果输出里出现“大概”“应该”“可能”等模糊措辞，或出现没有条文引用的具体数字，门禁会按 ERROR 拦截，改写并补查后再校验。每次放行会追加到 references/search/gate_log.jsonl，未走门禁的输出会在 python references/search/gate_engine.py selfcheck 中留下痕迹。

适用边界

它适合做备考路由、复习计划、案例批改和带条文引用的规范答疑。不要把六种人格理解为真正并行的专家团；资料也提示，若要并行协同，应使用同名“原生专家团”版本。此外，规范数据库可能存在滞后，带 CHECK 的结论只能作为线索，不能替代官方现行版本。