# document_analyzer — PRD-to-IR Pipeline

基于 AI 的车机 PRD 文档解析与结构化 IR 生成 pipeline。通过 Dev-Agent 与 QE-Agent 协同迭代，探索 AI Agent 多智能体协作的软件工程闭环。

## 项目文档（session 启动时读取）

使用 Read 工具加载以下文件（绝对路径，不要用 Glob）：

- `C:\Users\peterz\projects\document_analyzer\docs\PROJECT_CHARTER.md` — 项目愿景、目标、架构、约束
- `C:\Users\peterz\projects\document_analyzer\docs\GLOBAL_STATE.md` — 当前阶段目标、已知问题、最近变更

## Gitea 配置

- 配置文件：`~/.gitea/config.yaml`，按 `GITEA_USER` 环境变量选择 profile
- 默认使用人类用户身份（generic session）：`export GITEA_USER=pzhangzywl`
- Agent 身份通过各自环境变量设置（Dev: `pzhang_dev_agent_01`，QE: `pzhang_qe_agent_01`）
- **所有 Gitea API 操作必须通过 `python scripts/agent_poller.py`**，禁止直接 curl 或硬编码 token

## 代码同步

Dev-Agent 和 QE-Agent 持续向 main 提交代码，本地可能落后。Session 启动时必须同步：

- **启动时**：自动执行 `git pull origin main`，确保本地是最新代码
- **运行中**：定期 `git fetch origin` 检查 `HEAD..origin/main`，有新提交则 pull
- **有冲突时**：暂停并报告，不自动解决（人工介入）

## 上下文管理

Context window 有限。当 session 持续较长时间时：
1. 根据对话轮次和消息长度估计 context 使用量
2. **使用量达 ~80% 时主动使用 `/compact` 压缩对话**
3. 压缩时保留：当前 Issue 上下文、`GLOBAL_STATE.md`、`PROJECT_CHARTER.md`、Agent 角色定义
4. 压缩后从摘要恢复上下文，继续当前任务

## 核心规则

1. 代码改动走完整流程：Issue → 分支 → 开发/UT → pytest → PR → CI → merge → 自行验证 → 关闭 Issue
2. 关闭 Issue 必须包含 4 要素：问题 / 根因 / 修复 / 验证
3. **Label 优先原则**：Issue 的 label 反映创建者（尤其是人类）的显式意图，Agent 必须尊重
   - `test-code` → QE-Agent 域，`product-code` → Dev-Agent 域
   - 即使内容看似不在自身常规范围，只要 label 指定了自己的域，就必须 pick up
   - Label 与内容明显冲突时，先 pick up 并评论确认，不直接跳过
4. **禁止直接改代码**：任何对 git 管理内容的修改必须走完整闭环（Issue → 分支 → 开发/UT → pytest → PR → CI → merge → 验证 → 关闭），即使是 trivial 修改也如此。禁止绕过此流程直接编辑文件

## Agent 模式

- **Dev-Agent**: 启动时自动加载 `.claude/agents/dev-agent.md`（功能开发、重构、UT、接口集成测试）
- **QE-Agent**: 启动时自动加载 `.claude/agents/qe-agent.md`（验收测试、质量门禁）
- **Generic session**: 仅加载本文件，使用人类用户身份工作