小白根据大神的贴，自己总结了一下，准备实操一个项目，实践一下

不知道理解的对不对：

这是所有工作的基石。在AI原生开发范式中，文档不再是代码的附属品，而是项目的“单一事实来源”（Single Source of Truth）

。AI将依据这份文档来理解和执行任务。

创建“项目记忆文档”（主文档）：

内容：立即创建一个纯文本文件（如project_memory.md）。首先写入最核心的信息：项目名称、一句话描述、技术栈（如TapTap Maker + Lua）、核心玩法规则。这相当于项目的“简历”和“家规”。

格式：采用您总结的“三级文档架构”思想，初期可以是一个精简版。先有框架，再逐步丰富。可以参考SDD方法论中的分层结构，例如先定义需求（What）。

创建“BUG经验库”文档：

内容：创建另一个纯文本文件（如bug_knowledge_base.txt）。从您修复的第一个BUG开始记录。严格按照您总结的标准化格式（现象、根因、修复方案、教训）进行记录。

关键：“修完即记”。不要等待，这是保证经验库价值的第一步。

为什么这是第一步？ 因为所有后续的AI协作，都依赖于AI对项目背景和已知陷阱的理解。没有这些文档，每次对话AI都像一张白纸，您将陷入无尽的重复解释中，这正是“上下文腐烂”（Context Decay）的典型表现。

现在，您可以开始开发第一个实质性功能了。请严格遵循经过验证的“五步流水线”，这本质上是规范驱动开发（SDD） 的轻量版实践。它将您的架构决策注入AI工作流，确保AI在明确上下文中生成可靠代码

调研（Research）：给AI下达指令，让它深度阅读您刚创建的记忆文档、相关代码文件（如果有），并输出一份research.md。您通过这份文档来验证AI是否真正理解了项目上下文和现有系统。

规划（Plan）：基于调研，让AI撰写详细的实现方案 plan.md。方案必须具体，包含实现思路、待修改文件、技术取舍等。这对应着SDD中的“设计层”（How）。您可以参考开源项目中的优秀实现，让AI基于此进行设计，效果更好。

批注循环（Annotation Cycle）：这是最体现您“设计师”价值的一步。在AI生成的plan.md 上直接添加行内批注，纠正错误假设、补充项目约束、否决不合理设计。然后让AI“处理所有批注并更新文档，先不要实现”。此循环通常需要1-6次，直到方案完美。这确保了在写代码前，您和AI在“要做什么”上达成高度共识。

拆分任务（Task Breakdown）：方案确定后，让AI在 plan.md 中生成详细的待办清单（Todo List），将大任务拆解为一个个可执行的小任务（如“修改XX文件的XX函数”）。这对应着SDD中的“任务层”（Steps）或6A工作流中的“原子化”（Atomize）阶段。

执行（Implement）：最后，给AI下达标准化的执行指令，例如：“全部实现。每完成一个任务，在方案文档中标记为已完成。在所有任务完成前不要停下。持续运行语法/类型检查。” 在此过程中，AI应自动调用相关Skill（如API守卫、验收SOP）来保障代码质量。

第三步：验收、复盘与体系迭代（第3步，闭环与进化）功能开发完成后，工作并未结束，必须形成闭环，并将经验沉淀到您的体系中。

严格验收：执行您总结的“五步验收法”（构建、预览、日志、功能）。切不可轻信AI生成的任何代码，必须经过多维度的严格验证。AI的 dev-acceptance-sop Skill 应在此环节自动触发。

更新文档：

记忆文档：如果本次开发引入了新的核心模块、修改了架构或规则，必须更新project_memory.md。这确保了文档是“活文档”（Living Artifacts），与代码同步演化。

BUG经验库：如果在开发或验收中发现了任何新BUG，立即按格式记录到 bug_knowledge_base.txt 中。并思考是否能从本次开发中提炼出通用的“经验模式”。

配置自动化与扩展：在熟悉基本流程后，可以开始配置核心的自动化Skill，如 read-memory-docs（开工时自动读取记忆文档和BUG库索引）和 update-memory-docs（收工时提示或自动更新文档）。这能极大提升后续协作的流畅度。