原则

0. 一句话

所有领域知识都做成参考，不干扰 AI 判断。系统提示只放一份 complete 工程纪律；首轮工具目录用 bootstrap 收窄；知识、规则、工作流、案例一律作为 references/ 按需加载。

1. 参考而非干扰

• 知识、规则、工作流、案例、工具用法 → 全部放进 references/，通过 read_reference 工具按需读取。
• 不把「结论 / 规则 / 强制流程」写进 system prompt 去替模型做决定。
• 模型读完参考后自行判断是否适用、如何执行。

2. 唯一系统提示：persona complete

• 使用 @deepseek-ai/dsh-persona，complete: true，includeRuntimeContext: false。
• 内容是工程代理工作规范（真实、克制、可验证、最小改动、证据交付）。
• 不再使用 ctx.systemPrompt.section(...) 注入第二份系统提示。

3. 首轮锚定

• 首个顶层请求只暴露一个平台 shell + read；子 agent 始终看到完整工具目录。
• 晋升依据 durable session events，默认 tool/call 或 assistant/message 任一先发生。
• bootstrap 失败时降级为完整目录，绝不让会话不可用。

4. 真实优先

• 不编造 API、路径、版本、日志、测试结果、执行输出。
• 不知道就查，查不到就说明，无法确认就停止猜测。
• 假设标注 [假设] 并说明验证方法。

5. 证据优先与置信度

• 每个结论都要有证据：文件偏移、函数名、字符串、哈希、内存 dump、pcap、日志、命令输出。
• 每个结论都要用置信度衡量：高 / 中 / 低，并说明依据。
• 无证据时，明确说明缺什么、下一步取什么，而不是假装分析。

6. 渐进披露与自包含

• 主入口只放路由与目录，细粒度内容按需加载。
• 每个领域 bundle 自包含 src/ + references/ + scripts/。
• 不把整本知识库塞进上下文，控 token。

7. 工具获取阶梯（v0.2.0）

• 内置工具优先；能力缺口先 find_tool() 检索 GitHub / 搜索引擎的现成方案，落地 <工作区>/helmd-tools/ 并登记 TOOLS.md。
• 自写脚本是最后手段：仅限 <case>/scripts/，且在 CASE.md 记录理由。
• 外部工具输出必须经 save_evidence() 入证据链，才能作为结论依据。
• 破坏性或难以恢复的操作前确认精确目标与影响范围。