开放知识 × 个人上下文
EverAgent 是开放知识库，EverAgent-infra 是个人实践底座。把每一次探索、验证与经验，都积累成下一次的起点。
01 / TWO SIDES OF CONTEXT
公开的是方法、研究与可复用成果；个人数据与具体环境留在个人侧。两边用同一套验证方法相互成就。
把研究写成可读、可追溯、可复用的知识。
从原始材料到独立阅读的报告、可运行实验和知识索引，把每一次研究都变成他人能够检查、理解与继续使用的开放资产。
真读原文，区分事实与推断；关键结论能追溯到来源，报告能独立阅读。
用低成本、小而清楚的 demo 理解机制，保存真实输出与实验笔记。
报告保存完整分析，知识索引串起概念、关联与未解问题。
按意图选择工作流，按任务读取上下文，把新认识更新回原来的知识位置。
把真实维护变成可靠的个人上下文。
设备、网络、服务与 Agent 运行方式都在真实维护中接受验证。方法可以公开，个人数据与环境细节始终由使用者自持。
由真实需求和故障触发维护，用测量、验证与恢复证据支持变更。
文档规范、简洁、来源一致；当前事实、详细参考和历史记录各归其位。
提供 Agent 能高效消费的入口，围绕真实使用、成功率与用户路径改进。
将模型额度用于有价值的研究、实现与评审，留下可复用成果。
公开方法与经验，保留个人边界。
02 / WORKING PRINCIPLES
保存好原料，提供合适的使用入口，再通过真实工作持续积累。
先把事实写清楚。内容简洁、结构明确、来源可追溯，每项事实有自己的维护位置。
让 Agent 先定位，再按需读取和操作。优先成熟能力，CLI、脚本与代码各用所长。
围绕真实问题安排研究、编码与评审，以可复用产物和验收衡量模型额度的价值。
03 / NOTES FROM PRACTICE
项目的价值也来自做事过程：记住问题如何发生，以及下次如何做得更好。
入口塞进历史、手册和完整档案，一次提问就承担了过多的阅读成本。
入口保持小，详细知识保持全；按任务加载，用局部更新保留经验。
更多命令、更多版本和更复杂的编排，很容易挤掉真正的用户问题。
先复用成熟能力；有证据的缺口才新增实现，以实际收益决定下一步。
格式检查和质量门禁解决一部分问题，实际使用与恢复仍需要自己的证据。
验证真实用户路径，记录结果、适用条件与尚未确认的部分。
超时可能意味着结果未知，盲目重试会造成重复执行或重复产出。
保留任务证据，先核对原执行结果，再在授权范围内恢复。
研究报告、可运行实验与学习索引，在 EverAgent 持续积累，等待被阅读、验证和再次使用。