用途：为几乎没有文档的项目引导生成 docs/ 结构，只根据代码库实际存在的证据来写，避免臆造。
主要能力：生成 docs/architecture.md 与 docs/onboarding.md（始终），内联生成 Nygard 格式的 docs/adr/0001-record-architecture-decisions.md；检测到数据库/ORM 时生成 docs/data-model.md；检测到部署配置（Dockerfile、k8s、CI、IaC）时生成 docs/deployment.md 与 docs/security.md；项目看似协作型（git log 多贡献者、开源许可证、缺少 CONTRIBUTING）时生成 docs/contributing.md 和 docs/rfc/ 目录。
反幻觉规则：每条断言必须来自本次读取或 grep 的内容；引用前先确认文件/目录存在；计数用 ls/find/grep；引用真实函数/类/表名；空目录不算功能；无法验证的断言直接删除。
使用方式：先探索代码库与检测项目特征，再决定生成哪些文档，扫描 docs/ 避免覆盖已有文件（默认仅补缺口），从 assets/templates/ 填充模板并用 grep -oE '{{[A-Z_0-9]+}}' 校验无残留占位符，最后校验 mermaid 图。校验命令示例：npm i -g @mermaid-js/mermaid-cli，或 mmdc() { npx -y -p @mermaid-js/mermaid-cli mmdc "$@"; }；沙箱中 Chromium 可用 -p 加 {"args":["--no-sandbox"]} 配置。
适用场景：新项目、缺乏文档的老项目、希望结构化补齐文档并保留 ADR 记录的仓库。
限制：不生成无证据支持的文档类型；已有目标文件不覆盖，需先询问用户；图表校验最多 3 轮，无法安装 mmdc 时改为人工语法审查；用户提供的上下文只用于引导检测，不能替代实际文件验证。具体模板清单、命令细节以官方资料为准，其余未提供。