PDCA 协作框架

解决的问题

在长对话或复杂项目开发中，AI Agent 经常面临上下文衰减、凭印象回答、任务执行半途而废以及协作成果无法复用等工程化痛点。当对话变长或任务变复杂时，Agent 容易跳过验证步骤、忘记之前的决策，导致最终交付物质量不稳定。

核心机制与工作流

PDCA_SKILL 并非一个直接干活的工具，而是一个协作宪法与技能编排器。它通过以下机制约束 Agent 行为：

• PDCA 四环调度：将所有动作归一到 /plan（想清楚）、/do（动手做）、/check（验结果）和 /act（处理动作）四个触发词，形成闭环。
• 7条铁律：强制执行 Memory First（启动先读记忆）、HARD-GATE（动手前必须确认方案）、No Placeholders（拒绝伪代码）等硬规则。
• 任务分级与路由：根据任务复杂度划分 L1（仅报告）和 L2（辅助执行），遇到特定信号自动路由到 references/ 下的标准操作手册。
• 工程化沉淀：通过 spec、task、handoff 和 memory 四类文档，把每次协作成果固化为可追溯的文件。

适用边界与注意点

• 依赖 Git 环境：回溯保障（铁律6）要求工作区必须有 commit，以便在出错时恢复稳定点，无 Git 环境无法发挥完整威力。
• 非业务执行器：它只提供方法论和路由，不包含具体的业务代码实现，需要配合其他技能或工具使用。
• 严格的记忆纪律：Agent 被禁止凭记忆回答，遇到触发信号必须重读硬盘上的参考文件，增加了一定的上下文读取开销，但对长任务的稳定性至关重要。