用途：对特定学科的技术指南（Target，如 JavaScript、CSS 的 SKILL.md）做“差分知识重构”，剔除现代 AI 模型已原生掌握的通用知识，只保留项目特有、需要引导模型的内容，以降低上下文开销、提升技能执行效率。
主要能力：提供“逆向知识过滤器”工作流。先用脚本生成 Gemini、Claude、Codex 各自认为的“常识”指南（冗余镜像），再取三者交集得到统一的 LCD 镜像；随后以 A-B 严格对比方式，把目标指南中完全被镜像覆盖的规则删掉。核心原则包括：删除冗余、保留信号、上下文高效。
使用方式：确保已配置模型环境（说明见顶层 readme），执行命令生成镜像：node .agents/skills/project-discipline-guides/scripts/generate_mirrors.ts <discipline_name>；生成物位于 .agents/skills/project-discipline-guides/mirrors/ 目录，含 gemini_mirror.md、claude_mirror.md、codex_mirror.md 及统一交集 mirror.md。之后由智能体读取 Target 与统一镜像做严格对比与外科式编辑，并在回复中说明改动与取舍理由，最后做对比校验与保留校验。
适用场景：维护面向 AI 的学科技能文档，尤其是希望压缩冗余常识、保留对抗模型偏见、约定选择、进阶性能与安全模式等差分知识的场景。
限制与注意：仅以镜像字面内容为准，不凭主观自认已知来裁剪；不要因某条要点部分为常识就整条删除，需拆分后仅删冗余部分；本次重构只做删减，不新增规则、不改逻辑、不引入无关指南。要确保统一镜像已成功生成，否则可能误删。验证时检查新指南规则不再出现于镜像中，并确认项目特有规则、行为引导及 Object.groupBy() 等特定进阶 API 未被误删。其余未在资料中说明的收费、平台、限制暂未提供。