Initialize agent knowledge base

docs/03-practice-playbook.md

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+# Practice Playbook
+
+## 1. Define the Task
+
+先写清楚任务，而不是先写 prompt。
+
+需要明确：
+
+- 用户是谁？
+- 高频任务是什么？
+- 成功输出长什么样？
+- 失败成本是什么？
+- 哪些动作需要人工确认？
+- 哪些上下文必须实时获取？
+
+## 2. Choose the Smallest Useful Agent
+
+从最小闭环开始：
+
+```text
+input -> context -> one decision -> one tool/action -> verification -> output
+```
+
+只有当任务确实需要时，再加入长期记忆、多 Agent、复杂规划或自动反思。
+
+## 3. Design Tool Contracts
+
+每个工具都应该说明：
+
+- 它做什么。
+- 它不做什么。
+- 输入字段和约束。
+- 输出结构和错误结构。
+- 是否有副作用。
+- 是否需要权限或确认。
+
+## 4. Manage Context
+
+上下文分三类处理：
+
+| Context | Source | Strategy |
+| --- | --- | --- |
+| Task state | 当前对话、计划、工具结果 | 保持短摘要和待办 |
+| Domain knowledge | 文档、代码、业务规则 | 检索并引用来源 |
+| User preference | 历史习惯、明确指令 | 稳定保存，冲突时以当前指令为准 |
+
+## 5. Add Verification
+
+不要只问模型“你确定吗”。更好的验证方式：
+
+- 运行测试。
+- 检查输出格式。
+- 对比预期 schema。
+- 用独立样例回放。
+- 对关键事实要求来源。
+- 对高风险动作增加人工确认。
+
+## 6. Observe Runs
+
+一次 Agent 运行至少应该能回答：
+
+- 输入是什么？
+- 取了哪些上下文？
+- 做了哪些决策？
+- 调用了哪些工具？
+- 工具返回了什么？
+- 最后为什么停止？
+- 成本、延迟、错误在哪里？
+
+## 7. Improve With Experiments
+
+优化不要凭感觉。把改动写成实验：
+
+- 假设：我认为某个改变会提升某个指标。
+- 变量：只改一个主要因素。
+- 数据：使用固定任务集或真实样本。
+- 指标：正确率、完成率、成本、延迟、人工改动量。
+- 决策：保留、回滚、继续实验。
+
+## Project Start Checklist
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+- [ ] 写项目目标和非目标。
+- [ ] 定义核心用户旅程。
+- [ ] 列出工具和权限。
+- [ ] 定义数据和上下文来源。
+- [ ] 明确成功指标。
+- [ ] 准备最小评估集。
+- [ ] 加入 trace 和日志。
+- [ ] 设计失败和回滚路径。
+- [ ] 记录已知限制。
+