ara-research-manager

用途

ara-research-manager（Live Research Project Manager，实时研究项目管理器）是一个后置任务的研究记录器。它仅在编码会话结束时、用户请求已完全处理完毕后运行，用于回顾对话中发生的内容，并相应地更新 ara/ 研究工件目录。其核心目标是记录研究溯源（research provenance），将决策、实验、死胡同、转向、断言、启发式等研究事件结构化地保存下来。

主要能力

该技能在任务完成后被调用时，会执行以下工作：

回顾对话历史，扫描本次会话中发生的所有内容。
提取具有研究意义的事件，包括决策、实验、死胡同、断言、启发式、转向、AI 动作和观察。
读取现有 ara/ 文件，获取当前 ID、已有断言和当前树状态；若 ara/ 不存在则自动创建。
写入更新：将新条目追加到正确的文件，更新状态发生变化的现有条目，创建会话记录。
报告捕获内容：在最后输出一行摘要。

事件类型与路由规则：

决策（Decision）：用户在备选方案中做出选择，路由到 trace/exploration_tree.yaml。
实验（Experiment）：测试运行、基准完成、定量结果，路由到 trace/exploration_tree.yaml 和 evidence/。
死胡同（Dead End）：方法被放弃、“不工作”、回退，路由到 trace/exploration_tree.yaml。
转向（Pivot）：基于证据的重大方向改变，路由到 trace/exploration_tree.yaml。
断言（Claim）：关于系统的断言、提出的假设，路由到 logic/claims.md。
启发式（Heuristic）：实现技巧、变通方法、“诀窍是”，路由到 logic/solution/heuristics.md。
AI 动作（AI Action）：智能体编写代码、运行命令、创建文件，仅记录到会话记录。
观察（Observation）：有趣但未分类的内容，路由到 staging/observations.yaml。

以下内容会被跳过：常规文件读取、拼写修正、格式更改、Git 操作、依赖安装、澄清性问题（除非答案构成决策）。

来源标记

每个条目必须携带来源标记：

user：用户明确陈述或确认。
ai-suggested：AI 推断，用户未确认。
ai-executed：AI 执行了该动作。
user-revised：AI 建议，用户纠正。

不确定时默认使用 ai-suggested。绝不将推断标记为 user。

使用方式

该技能在任务完成后作为收尾环节被调用。其执行过程为：

读取现有 ara/ 文件以获取当前状态（ID、断言、树）。
扫描完整对话，寻找具有研究意义的事件。
对每个事件进行分类并分配来源标记。
将新条目追加到正确的文件；若状态变化则更新现有条目。
在 ara/trace/sessions/YYYY-MM-DD_NNN.yaml 创建会话记录。
将会话追加到 ara/trace/sessions/session_index.yaml。
对 staging 区域运行成熟度追踪器。
打印一行摘要：“[PM] Session captured: {N} decisions, {N} experiments, {N} claims.”

若 ara/ 不存在，会自动创建完整目录结构并写入种子文件，无需询问。初始化命令为：

mkdir -p ara/{logic/solution,src/{configs,kernel},trace/sessions,evidence/{tables,figures},staging}

随后写入 ara/PAPER.md、ara/trace/sessions/session_index.yaml、ara/trace/exploration_tree.yaml、ara/staging/observations.yaml、ara/logic/claims.md、ara/logic/problem.md、ara/logic/solution/heuristics.md、ara/evidence/README.md。

目录结构

ara/ 目录包含：

PAPER.md：根清单与层级索引。
logic/：What & Why，包含 problem.md、claims.md、concepts.md、experiments.md、solution/（architecture.md、algorithm.md、constraints.md、heuristics.md）、related_work.md。
src/：How（代码工件），包含 configs/、kernel/、environment.md。
trace/：Journey，包含 exploration_tree.yaml、sessions/（session_index.yaml 与单个会话记录）。
evidence/：Raw Proof，包含 README.md、tables/、figures/。
staging/：未分类观察，包含 observations.yaml。

写入格式

探索树（exploration_tree.yaml）采用嵌套 YAML 结构，通过 children: 键表达父子关系，形成研究 DAG。根节点是 tree: 下的顶层条目；每个节点可有 children: 包含嵌套子节点；使用 also_depends_on: [N{XX}] 表示跨边依赖；叶节点没有 children: 键。节点类型包括 question、decision、experiment、dead_end、pivot，各有必需字段。

启发式（logic/solution/heuristics.md）格式包含标题、Rationale、Provenance、Sensitivity（low | medium | high）、Code ref。

观察（staging/observations.yaml）格式包含 id、timestamp、provenance、content、context、potential_type、promoted。

会话记录（trace/sessions/YYYY-MM-DD_NNN.yaml）包含 session 元信息、events_logged、ai_actions、claims_touched、open_threads、ai_suggestions_pending。

成熟度追踪器

在收尾阶段审查 staging/observations.yaml 时：同一主题 3 条以上观察会提升到相应层级（标记为 ai-suggested）；带实验证据的观察提升到 evidence/；与断言矛盾的观察会标记冲突；超过 3 个会话的过时观察会标记 stale: true。

适用场景

适用于需要记录研究溯源、维护结构化研究工件的编码或研究会话，尤其是涉及决策、实验、死胡同、转向等研究过程的场景。

限制

绝不在任务进行中运行，仅在用户请求完成后的收尾阶段运行。
绝不编造事件，只记录实际发生或讨论过的内容。
绝不升级来源标记，ai-suggested 保持到用户明确确认为止。
始终先读取现有文件，获取正确的下一个 ID，避免重复。
追加而非覆盖，添加新条目，绝不替换现有内容。
保持 YAML 有效，写入后验证结构。

参考文件

可按需加载：references/event-taxonomy.md（研究意义事件的完整分类）、references/provenance-tags.md（来源标记语义与边界情况）、references/session-protocol.md（逐步会话记录协议）。

技能介绍

用途