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# Project Positioning
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## One-line Positioning
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This project is {one-line project positioning}.
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## Primary Goal
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The project exists to {primary project goal}.
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## Target Users / Consumers
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- {primary user or consumer}
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## Non-goals
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This project does not aim to {non-goal or boundary}.
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## Core Constraints
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- {core constraint}
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## Quality Bar
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A good solution should {quality bar}.
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## Last Reviewed
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{YYYY-MM-DD}
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## 老师 Agent 的产品定位
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用户确认日期：2026-10-08。本轮共识更新了 2026-09-26 的定位；后续老师 Agent 建设以本节为准。
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**老师 Agent 是现实中某位具体老师量身打造的赛博版本。用户通过这个 Agent，与这位老师的见解、经验、判断和做事方式建立连接。** 例如 Alice 对应 Alice Agent，映射对象是 Alice 本人。
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### 核心价值与映射范围
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人的见解与经验是老师 Agent 的核心价值。即使使用相同的 AI 工具，不同人的关注点、问题定义、判断标准、取舍与修正方式，也可能带来不同结果。提炼应关注这些差异如何在具体情境中产生作用，以及何时不再适用。
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映射范围包括语言风格、思维与判断方式、工作习惯、擅长能力，以及支撑这些能力的知识和经验。例如抓重点、追问价值、辨别关键证据、决定先做什么、根据反馈改变方向。表达方式是本人映射的重要组成部分；能模仿措辞或口头禅，尚不足以证明保留了其见解和判断。
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可以存在许多老师 Agent，每位都有自己的特点。“杰出人物”不作为创建门槛。**“是谁的分身”与“在 Code 模块承担什么职责”分别定义**，不同老师可以承担不同职责，具体职责应与其专长和已验证范围相符，不预设所有老师遵循同一教学人设或工作流程。
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### 用户通过 Agent 建立连接
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用户带着项目、作品和问题，与具体老师的 Agent 持续交流，获得有个人特点的观察、判断依据、经验和行动建议，并在交流中逐步理解这位老师的思考与做事方式。用户保留自己的选择和决定权。
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“连接”应在真实问题和持续协作中体现，不能只依靠头像、姓名或一次相似回答来证明。Agent 的回答也不自动等同于真人老师对这次问题作出的即时答复或承诺。
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### 显性知识、隐性知识与上下文知识库
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建设同时关注能明确表达的知识，以及体现在实践中的经验、识别线索、判断和习惯。隐性知识并不都能完整转成文字；需要结合真实行为、案例、过程与结果，检验提炼出的描述能否在新情境中发挥作用。语言学、行为学、心理学和专家知识提取方法可以作为分析视角，具体方法尚待选择与验证。
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形成上下文知识库是建设方向。应保留原始证据、典型案例、见解与判断依据、适用情境、条件、例外和工作方法之间的联系，并能够追溯来源、时间及老师确认状态。需要区分本人原话、本人确认的提炼与系统推断，也区分事实、个人立场、经验规则和待验证假设；AI 推断不能未经确认就成为“老师的见解”。
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老师相对长期的知识与判断、用户及项目的历史、当前任务事实需要分别组织并在使用时结合。老师纠正、版本更新和真实协作反馈可用于持续校准；用户反馈先作为候选材料，不直接改写老师的观点。具体知识结构、检索、记忆或训练方案未定。
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### 提炼入口与研究边界
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候选材料包括老师授权提供的真实工作记录（例如常用工具中的 Codex 对话）、访谈、选择题与开放问答、情境题、真实案例复盘，以及老师完成的轻量项目。它们可组合使用，用于观察“说自己会怎样做”与“实际怎样做”，目前不指定统一题库或固定提炼顺序。本次共识不表示已经取得个人记录或具备自动导入能力。
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专家知识提取研究，如 [Critical Decision Method](https://doi.org/10.1109/21.31053) 和 [ACTA](https://doi.org/10.1080/001401398186108)，可为案例追问、关键线索和判断过程的提炼提供参考。[隐性知识研究](https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/T/bo8461024.html)提示完整表达存在边界；[基于个人自述的 Agent 模拟研究](https://arxiv.org/abs/2411.10109)不能直接证明教师专业能力已迁移或整个人已被完整还原。这些是方法参考与证据边界，不构成本产品的效果验收。
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本节“蒸馏”指从真人材料中提炼并构建可运行、可校准的老师 Agent，不预设必须采用模型训练中的知识蒸馏技术。
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### 真人映射验收与用户价值评估
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**老师本人需要参与确认赛博映射是否做好。** 可通过题库、问答和情境任务，比较 Agent 的语言风格、问题关注点、判断依据、取舍、经验运用、工作习惯，以及条件变化后的调整是否符合本人。
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提炼材料与验收材料应分开，保留未用于提炼的新题。老师与 Agent 在相同背景下独立作答，再由老师评估；必要时追问依据、改变条件或观察任务过程。验收允许本人认可的合理表达与判断差异，不要求逐字一致，也不把老师某一次回答当成在所有情境下唯一正确的答案。发现偏差后校准，并用新的题目复测。
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验收结果应说明 Agent 版本、评估维度、适用情境与已验证职责。具体题型、题量、评分、权重和通过门槛仍待讨论。老师本人认可映射，是验证个人特征的重要环节，不能单独证明专业判断正确或用户效果良好。
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用户实际获得的价值需要另行评估：在新问题中是否得到有依据、有辨识度、有帮助的判断，能否理解其思路并形成持续连接，是否知道判断的条件与限制。用户满意度、项目成果或教学效果，也不能替代老师本人对映射的验收。
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### 已确认方向与后续方法论
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以上确认了真人映射、见解与经验、用户连接、上下文知识库和本人参与验收的方向。下一步围绕一位具体老师及其明确职责，讨论材料采样、提炼流程、证据核对、知识组织、校准和验收方法，再通过试验验证。老师建议与操作 Agent 的交接及执行反馈如何形成闭环，也属于后续方案。
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本节记录产品共识，不表示现有下发智能体已经完成真人映射、知识提炼或上述验收。提示词、Skills、案例、知识和模型配置是候选承载方式，具体组合尚待验证。现有云端管理、运营下发、项目连续聊天、版本绑定与只读工具边界保持；客户端统一承载发布配置，不按“老师”“朋友”等名称另设角色权限，也不增加固定教学基线。
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本节作为老师 Agent 产品理念的权威记录；既有技术与运行边界见[老师 Agent 决策](../10-decisions/ADR-2026-09-22-coding-teacher.md)。
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