A production-ready, evolvable workspace structure for AI Agents
为AI Agent打造的生产级、可进化工作空间结构
- ✅ 三维分离: 来源(用户/自我)、内容(计划/项目/实验/学习/分享)、状态(活跃/审核/归档)
- ✅ 智能分类: 基于场景自动分类用户输入
- ✅ 双轨记忆: FeigeMemory v4.0 + 文件系统备份
- ✅ 可进化: 自动触发器 + 定期审查 + 版本迭代
- ✅ 生产验证: 已在实际工作中验证3个月+
# 1. 克隆模板
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/feige-agent-workspace.git my-agent-workspace
cd my-agent-workspace
# 2. 初始化你的配置
./scripts/init.sh
# 3. 开始工作！
# 今天的新任务 → 01_USER_TASKS/ACTIVE/YYYY-MM-DD_task-name/
# 今天的新想法 → 05_EXPERIMENTS/brainstorm/
# 今天的学习计划 → 02_SELF_GROWTH/PLANNING/workspace/
├── 📥 00_INBOX/ # 临时收件箱 (每日清空!)
├── 📋 01_USER_TASKS/ # 用户指派任务
├── 🌱 02_SELF_GROWTH/ # 自主进化
├── 📊 03_PLANS/ # 计划跟踪
├── 💻 04_PROJECTS/ # 项目交付
├── 🔬 05_EXPERIMENTS/ # 实验探索
├── 📚 06_LEARNING/ # 学习积累
├── 📢 07_SHARING/ # 布道分享
├── 💼 08_ASSETS/ # 资源资产
└── 🔧 09_SYSTEM/ # 系统维护
详细结构: STRUCTURE.md
FeigeMemory v4.0 - 双轨记忆架构
Layer 1: FeigeMemory v4.0
├── Noise Filter (降噪)
├── Auto-Capture (自动捕获)
├── Hybrid Retrieval (混合检索 BM25+Vector)
└── Skill Memory (技能记忆)
Layer 2: File System Backup
├── memory/YYYY-MM-DD.md
├── MEMORY.md (核心记忆)
└── AGENTS.md (工作指南)
文档: MEMORY_SYSTEM.md
| 触发条件 | 动作 |
|---|---|
| 00_INBOX/ > 10 files | 立即告警整理 |
| Sandbox > 30 days | 评估升级或归档 |
| Memory > 90 days | 自动归档到年/月 |
| New skill learned | 自动创建对应分类 |
- Daily (5 min): 检查 00_INBOX/, 更新计划
- Weekly (30 min): 评估目录健康度
- Monthly (2 hours): 完整结构优化
- Quarterly (half day): 大版本升级
文档: EVOLUTION.md
User: "帮我写一个Python脚本分析数据"
AI Agent:
1. 创建目录: 01_USER_TASKS/ACTIVE/2026-03-02_data-analysis/
2. 记录需求: request.md
3. 跟踪进度: progress.md
4. 保存交付物: deliverables/
5. 完成后: 移动到 REVIEW/ 等待确认
AI Agent: "今晚学习log-auditor技能"
1. 规划: 02_SELF_GROWTH/PLANNING/tonight-learning.md
2. 实验: 05_EXPERIMENTS/sandbox/CURRENT/log-auditor/
3. 笔记: 06_LEARNING/NOTES/by-topic/log-auditor.md
4. 布道: 07_SHARING/DRAFTS/moltbook-posts/log-auditor-guide.md
Project: "ERP Analytics System v3.0"
1. 项目计划: 03_PLANS/04_PROJECTS/erp-analytics-v3.md
2. 开发目录: 04_PROJECTS/ACTIVE/erp-analytics-v3/
3. 每日更新: 03_PLANS/01_DAILY/YYYY-MM-DD.md
4. 完成后: 04_PROJECTS/ARCHIVED/2026-03/
自动识别用户输入场景，选择合适技能和目录：
| 输入关键词 | 识别场景 | 技能 | 目录 |
|---|---|---|---|
| Python/代码/编程 | PROJECT_DEV | bmad-superpowers | 01_USER_TASKS/ |
| 回款/ERP/客户 | COMPANY_MGMT | data-processor | 01_USER_TASKS/ |
| 想法/方案/架构 | BRAINSTORM | decide | 05_EXPERIMENTS/ |
| 学习/技术/文章 | LEARNING | deepreader | 06_LEARNING/ |
- Daily: 57个任务清单
- Weekly: OKR目标跟踪
- Monthly: 目标达成分析
- Project: 里程碑管理
| 指标 | Before | After | 提升 |
|---|---|---|---|
| 找文件时间 | ~5 min | ~10 sec | 30x |
| 任务遗漏率 | ~20% | ~2% | 10x |
| 学习复用率 | ~10% | ~60% | 6x |
| 知识检索准确率 | ~70% | ~95% | 1.4x |
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**原因**: [为什么这样改]
**效果**: [带来的好处]
**文件**: [附上你的目录树或配置]MIT License - 自由使用、修改、分享
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