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Context System

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Arcobaleno edited this page Jun 22, 2026 · 3 revisions

上下文管理系統

Council Forge 內建分層式上下文管理系統，搭配 VS Code Copilot 使用，取代傳統的「一次讀完整套文件」策略。

架構分層

Layer 1: .github/copilot-instructions.md  (全域穩定規則，VS Code 自動載入)
Layer 2: CLAUDE.md                          (精簡入口檔，~190 行)
Layer 3: .github/memory-bank/              (穩定參考知識庫)
Layer 4: .github/prompts/                  (任務導向 prompt)
Layer 5: docs/                             (詳細規範，按需載入)

各層說明

Layer 1 — 全域規則

.github/copilot-instructions.md 由 VS Code 自動載入，包含：

  • 核心原則（信任文件不信任記憶）
  • 上下文分層指引
  • 知識庫系統
  • 任務完成標準
  • 禁止項

Layer 2 — Agent 入口檔

  • CLAUDE.md — 協調者入口（~190 行，非原始 ~2600 行）
  • GEMINI.md — 研究者入口（自包含）
  • CODEX.md — 實作者入口（自包含）

Layer 3 — 知識庫（Memory Bank）

.github/memory-bank/ 包含 7 個穩定參考文件（其中 4 個為 validator 必備核心，另加 README）：

檔案 內容
artifact-rules.md Artifact 觸發點、必填欄位、常見錯誤
workflow-gates.md Gate 驗證規則與觸發條件
prompt-patterns.md Dispatch prompt 常用模式
project-facts.md 技術棧、部署、環境資訊
README.md 知識庫使用說明
coverage-sprint.md 涵蓋率提升 sprint 追蹤
raci-violations-log.md RACI 稽核違規記錄（RACI auditor v2 寫入）

Layer 3.5 — 可組合能力（Skills & Agents）

.github/skills/ 包含 9 個可組合的 GitHub Copilot 專業能力模組（如 security-review、quality-playbook、code-tour、agent-governance、mcp-security-audit 等），可依任務需求使用；它們不是強制 lifecycle hook。

.github/agents/ 包含 2 個自訂 agent 定義（Autonomous Executor、Readonly Process Auditor），提供可重用的 agent 人格與工具邊界。

Layer 4 — 任務導向 Prompt

.github/prompts/ 包含：

檔案 用途
pack-context.prompt.md 上下文收斂工具 — 在大任務前整理所需資訊
context-review.prompt.md 檔案級就緒度分析
remember-capture.prompt.md 結構化知識寫入 memory-bank
memory-bank.instructions.md 記憶體管理規範

Layer 5 — 詳細規範

docs/ 內的規範文件由協調者按階段按需載入，不會一次全讀。

使用方式

查詢規則

「Artifact metadata 的必填欄位是什麼？」
→ Copilot 自動查詢 .github/memory-bank/artifact-rules.md

開始大任務

「我要做 TASK-XXX。先用 pack-context 幫我整理上下文。」
→ 產生 Context Pack（含目標、依賴、檢查清單）

記錄新發現

「把這條規則寫入 memory-bank。」
→ 使用 remember-capture.prompt.md 結構化寫入

驗證

正式驗證腳本（CI 中使用）：

python artifacts/scripts/validate_context_stack.py

此腳本執行 7 項檢查：

# 檢查項目 說明
1 Memory Bank existence .github/memory-bank/ 必要檔案是否存在
2 Cross-references 各層文件間的交叉引用是否有效
3 Copilot instructions size .github/copilot-instructions.md 是否在合理大小範圍
4 Template sync template/ 下的上下文檔案是否與 root 同步
5 Frontmatter validity Skills / Prompts 的 YAML frontmatter 格式是否正確
6 Name uniqueness Skills / Prompts 名稱是否唯一（無重複）
7 Memory Bank quality 知識庫文件是否有實質內容（無空殼段落）

Legacy wrapper（向後相容）：

python validate_mvp_context.py

此 wrapper 會自動轉呼叫 validate_context_stack.py。

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