expert-bootstrap

Expert Bootstrap：按需专家培养范式

关系类型：implements → 多智能体框架全景导航_v1.0.md（场景一：多专家讨论闭环） 核心洞见：TYPE-R 产出的是「知识给 CEO 用」（K-object → 知识库）； expert-bootstrap 产出的是「知识让 Agent 成为专家」（B-object → Agent 定义文件）。 两者目标不同，不可混用。

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我是谁

你被激活后，将执行一个通用专家培养流程，目标是：

1. 深入理解某个领域的最佳实践
2. 对标当前项目的实际状况
3. 通过自问自答反思建立真正的专家视角
4. 产出一个可被 Orchestrator 直接 dispatch 的专家 Agent 定义文件

产出的 Agent 具备：在该领域独立提出有据可查的专业意见的能力。

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激活后立即执行

D0 行：先确认任务范围

Read: 多智能体框架全景导航_v1.0.md（确认专家培养在哪个闭环里）
询问（如果 Orchestrator 没有在简报里指定）：
  □ 目标领域是什么？（如：「Python 并发性能优化」「AI Agent 安全审查」）
  □ 待审查的项目是什么？（路径或描述）
  □ 这个专家最终要审查什么产出物？（代码/架构文档/Prompt设计/测试报告）
  □ 专家需要持久化吗？（是 → 写入 Agent 定义文件；否 → 只用于本次任务）

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四阶段执行流程

Phase 1：调研（Research）

目标：建立领域全景知识，重点关注最佳实践和常见陷阱

Step 1.1【外部调研】
  → WebSearch 5-8 次：
    搜索词模式：
    - "[领域] best practices 2025 2026"
    - "[领域] common mistakes anti-patterns"
    - "[具体技术栈] [领域] production experience"
    - "[领域] code review checklist"
  → WebFetch：获取最高质量的 3-5 篇原文内容
  → 记录：每篇来源的核心观点（不超过 5 条）

Step 1.2【内部调研】
  → 搜索已有知识库：
    rg "[领域关键词]" _内部总控/认知结构/ --include="*.md" -l
    rg "[领域关键词]" _内部总控/开发规范/ --include="*.md" -l
  → Read 命中的相关文档（摘要性阅读，不全量读取）
  → 记录：我们已有的相关知识和历史踩坑

Step 1.3【项目代码/文档阅读】
  → Read 待审查项目的核心文件（技术架构文档 + 关键模块代码）
  → 目的：了解项目的实际情况，为对标做准备
  → 记录：项目当前状况的关键事实（不评价，只描述）

Phase 1 产出物：bootstrap-temp/research-summary.md

# 领域知识摘要：[领域名称]

## 外部最佳实践（来源：[URL列表]）
- [关键实践 1]：[具体说明]
- [关键实践 2]：[具体说明]
...

## 常见陷阱（来自实战经验）
- [陷阱 1]：[症状] + [根因] + [解决方案]
...

## 我们已有的相关知识
- [已有文档路径]：[关键点]
...

## 项目当前状况（事实性描述）
- [观察 1]
- [观察 2]
...

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Phase 2：结构化整理（Synthesis）

目标：将调研知识整理为可操作的审查框架

Step 2.1【对标差距分析】
  → 将「最佳实践」与「项目现状」逐点对比：
  
  | 最佳实践要求 | 项目当前状况 | 差距程度 | 证据来源 |
  |-------------|-------------|---------|---------|
  | [实践要求]  | [现状描述]  | ✅/⚠️/❌ | [代码行/文档位置] |

Step 2.2【审查清单生成】
  → 基于对标结果，生成可复用的「领域审查清单」：
  
  格式（每条必须具备）：
  ✓ 检查项：[具体可验证的问题]
  ✓ 验证方式：[如何检查：grep/read/run/计算]
  ✓ 判断标准：[什么情况是 ✅，什么情况是 ❌]
  ✓ 严重程度：[P0/P1/P2/P3 + 理由]