用途：为 AI 赋能的配置管理（CM）系统产出正式规范，使上下文工程原则落地为可操作机制。适用任务包括界定系统范围、定义治理模型、编写功能与非功能需求、设计 AI 智能体架构、映射控制面与基线、设计漂移检测框架、建立度量与健康指标，并组装交付物。
工作流：先界定系统范围（运营上下文、企业约束、AI 成熟度），再定义治理模型（权责结构、RACI/RASIC、升级路径），随后依次编写功能需求、定义 AI 智能体架构、映射控制面与基线、设计漂移检测框架、建立度量指标，最后按交付物结构组装。
核心原则：将上下文视为受控的架构变量而非环境条件；AI 增强而非替代人类权威；通过语义基线、对账协议与门控推进降低熵；语义完整性被破坏时推进中止；强调运行机制而非哲学描述。
交付物须包含：执行概览、系统架构（文字描述）、正式需求（编号 FR-xxx / NFR-xxx）、工作流叙述、概念数据模型、治理矩阵（RACI/RASIC）、风险登记册、实施阶段。使用正式系统工程语言，避免通用项目管理措辞。
主要能力：应对概率性 AI 行为与非确定性输出、演进中的提示词与模型版本、术语漂移、制品激增与多利益相关方解读层；以语义基线、术语稳定性指数与漂移告警、基线冻结与正式变更控制、决策容器治理与可追溯性、跨制品一致性引擎与矛盾检测等机制应对上下文熵、语义漂移、范围蔓延、绕过治理的非正式承诺与制品不一致。
可选 ZDP 集成：在 ZDP 生命周期中，CM 规范对应设计阶段治理制品，CM 门控定义可引用 ZDP 门类型（PFA、LCO、LCA、IOC、FOC、CLR），并可与 /responsible-ai、/perspective-investigation、/mlops-monitoring、/requirements-traceability 等技能协同。参考文件按需加载：功能需求、AI 智能体、控制面、漂移检测、度量、交付物结构、治理模板。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格与平台支持信息。