用途
concept-builder 用于规模化生产经过验证的学习材料：一次构建许多个概念，每个都保持与第一个同等严谨，由使用者编排的子智能体集群产出。
「概念包」是一小组用于讲解单一概念的文件，其中每个数字、表格和结论都由唯一的可运行真实来源文件（.py/.go/.rs/.ts/.cpp）打印出来，并逐字粘贴进静态指南（.md），另可选附一个交互式同伴文件（.html），用相同逻辑重算并用 gold-check 徽章证明。所有内容都不手工计算，也不单独相信文字描述。
主要能力
- 可证伪：每条结论由一个可运行文件打印，任何人都能执行并看到确切输出。
- 质量不漂移：每个概念包由一个全新上下文的 worker 构建，第 50 个与第 1 个同样严谨。
- 一致性：所有 worker 获得相同的固定 prompt 前言，只有按概念的简报不同，结构、配色、标注格式自然统一。
- 两种形态：
- 非交互式（仅可运行）：文件为可运行文件 + _output.txt + _reference.txt + .md，适合语言/系统类深度概念。
- 交互式（含 .html）：额外产出单文件零依赖的 .html，带滑块/步进器实时重算，并以 gold-check 徽章对照可运行文件校验，适合面试题模式、系统设计、分析类内容。
概念包的文件构成
{name}.{py|go|rs|ts|cpp}—— 真实来源，唯一事实源{name}_output.txt—— 捕获的 stdout，提交入库，可不运行重新推导{name}_reference.txt—— 网络出处日志（URL + 各自验证内容）{NAME}.md—— 静态指南，输出以> From name.EXT Section X:标注逐字粘贴{name}.html—— 仅交互式形态，用 JS 重算并经 gold-check
命名：可运行文件 + _output.txt 用 lower_snake_case，.md 用 UPPER_SNAKE_CASE，每个概念共用一个词干。
使用方式
使用者作为编排者，不手写概念包代码，流程如下：
- 规划：读取或扩展该章节的 TODO.md，决定接下来构建哪 ≤4 个概念包。
- 撰写简报：为每个概念包填写所有 {BLANK} 字段（如 {CITE_SOURCES}、{WEB_ANCHORS}、{ANCHOR_CONCEPTS}、{PINNED_VALUE}、{SECTION_LIST}、{SIBLING_LINKS}、{MODEL_BUNDLES}），每个约 5 分钟。
- 准备清单（依语言而定）：Rust 添加
[[bin]]，Go 确保 go.mod 依赖，TS 确保 pnpm 成员 + package.json；Python/.html 类通常无需。worker 不能编辑清单。 - 启动：在一条消息中发送最多 4 个 worker Task 调用（固定前言 + 各自的简报），并行且文件所有权互斥。
- 扫描：批次返回后运行 sweep，运行每个文件、统计 [check] OK、lint/format/typecheck，确认 _output.txt 存在且重跑字节一致，_reference.txt 存在且含 ≥2 个 URL、每个带 "Verifies:" 行。
- 重派失败：每个失败派一个 worker，粘贴其先前输出与失败检查，只修该问题。
- 勾选 + 抽查：标记 TODO.md 完成，抽查 2–3 个 .md 的逐字标注与 _output.txt 字节一致。
worker 的固定前言流程：STEP 0 消化工作流 → STEP 1 挖掘来源（引用真实代码/签名）→ STEP 2 强制网络搜索（每条事实在 ≥2 个来源中验证，记录 URL）→ 构建（遵守硬规则）→ 自验证 → 回报。
适用场景
- 语言/系统课程的深度概念教学（Go、Rust、Python、TS、C++）。
- 面试题模式、系统设计、分析类内容，其中可视化的「顿悟」胜过静态文字。
- 需要成体系、可交叉引用、多年后仍可理解的学习材料。
限制与硬规则
- 每个 worker 只拥有一个概念包，最多每批 4 个，全部 Task 调用放在一条消息。
- worker 不得编辑任何清单文件、工具链或指南。
- 确定性硬规则：无序迭代需排序后打印；线程/协程输出需收集、排序、主流程打印；RNG 固定种子；不得用挂钟时间作为验证数值；不得打印原始指针地址；浮点固定精度；不用原始 assert() 而用会打印
[check] desc: OK并在失败时非零退出的 check 辅助函数。 - gold-check 仅在交互式形态：.html 不是事实源，若与可运行文件不符，错的是 .html。
- 图表一律用 mermaid，不用 ASCII 艺术、内嵌 PNG/SVG 或外部 draw.io 链接。
- 每个 .md 必须有 pitfalls 表、至少一个 mermaid 图，并遵循三层深度（What / Why / Gotchas）。
- 交叉引用用 🔗 标注并给出一行说明理由。
- 关于收费、价格、具体平台或额外效果，资料暂未提供。