docs(zh-CN): sync Chinese docs with latest upstream changes (#341)

* docs(zh-CN): sync Chinese docs with latest upstream changes * docs(zh-CN): update link --------- Co-authored-by: neo <neo.dowithless@gmail.com>
2026-04-16 15:13:33 +08:00 · 2026-03-08 06:48:02 +08:00
parent da17d33ac3
commit abcf38b085
53 changed files with 2977 additions and 610 deletions
--- a/docs/zh-CN/commands/claw.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/claw.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
-description: 启动 NanoClaw 代理 REPL —— 一个由 claude CLI 驱动的持久、会话感知的 AI 助手。
+description: 启动 NanoClaw v2 — ECC 的持久、零依赖 REPL，具备模型路由、技能热加载、分支、压缩、导出和指标功能。
 ---

 # Claw 命令

-启动一个交互式 AI 代理会话，该会话将会话历史持久化到磁盘，并可选择加载 ECC 技能上下文。
+启动一个具有持久化 Markdown 历史记录和操作控制的交互式 AI 代理会话。

 ## 使用方法

@@ -23,57 +23,29 @@ npm run claw
 | 变量 | 默认值 | 描述 |
 |----------|---------|-------------|
 | `CLAW_SESSION` | `default` | 会话名称（字母数字 + 连字符） |
-| `CLAW_SKILLS` | *(空)* | 要加载为系统上下文的技能名称，以逗号分隔 |
+| `CLAW_SKILLS` | *(空)* | 启动时加载的以逗号分隔的技能列表 |
+| `CLAW_MODEL` | `sonnet` | 会话的默认模型 |

 ## REPL 命令

-在 REPL 内部，直接在提示符下输入这些命令：
-
-```
-/clear      Clear current session history
-/history    Print full conversation history
-/sessions   List all saved sessions
-/help       Show available commands
-exit        Quit the REPL
+```text
+/help                          Show help
+/clear                         Clear current session history
+/history                       Print full conversation history
+/sessions                      List saved sessions
+/model [name]                  Show/set model
+/load <skill-name>             Hot-load a skill into context
+/branch <session-name>         Branch current session
+/search <query>                Search query across sessions
+/compact                       Compact old turns, keep recent context
+/export <md|json|txt> [path]   Export session
+/metrics                       Show session metrics
+exit                           Quit
 ```

-## 工作原理
+## 说明

-1. 读取 `CLAW_SESSION` 环境变量以选择命名会话（默认：`default`）
-2. 从 `~/.claude/claw/{session}.md` 加载会话历史
-3. 可选地从 `CLAW_SKILLS` 环境变量加载 ECC 技能上下文
-4. 进入一个阻塞式提示循环 —— 每条用户消息都会连同完整历史记录发送到 `claude -p`
-5. 响应会被追加到会话文件中，以便在重启后保持持久性
-
-## 会话存储
-
-会话以 Markdown 文件形式存储在 `~/.claude/claw/` 中：
-
-```
-~/.claude/claw/default.md
-~/.claude/claw/my-project.md
-```
-
-每一轮对话的格式如下：
-
-```markdown
-### [2025-01-15T10:30:00.000Z] 用户
-这个函数是做什么的？
---
-### [2025-01-15T10:30:05.000Z] 助手
-这个函数用于计算...
---
-```
-
-## 示例
-
-```bash
-# Start default session
-node scripts/claw.js
-
-# Named session
-CLAW_SESSION=my-project node scripts/claw.js
-
-# With skill context
-CLAW_SKILLS=tdd-workflow,security-review node scripts/claw.js
-```
+* NanoClaw 保持零依赖。
+* 会话存储在 `~/.claude/claw/<session>.md`。
+* 压缩会保留最近的回合并写入压缩头。
+* 导出支持 Markdown、JSON 回合和纯文本。
--- a/docs/zh-CN/commands/evolve.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/evolve.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: evolve
-description: 将相关本能聚类为技能、命令或代理
+description: 分析本能并建议或生成进化结构
 command: true
 ---

@@ -30,9 +30,7 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [

 ```
 /evolve                    # Analyze all instincts and suggest evolutions
-/evolve --domain testing   # Only evolve instincts in testing domain
-/evolve --dry-run          # Show what would be created without creating
-/evolve --threshold 5      # Require 5+ related instincts to cluster
+/evolve --generate         # Also generate files under evolved/{skills,commands,agents}
 ```

 ## 演化规则
@@ -88,63 +86,50 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py evolve [

 ## 操作步骤

-1. 从 `~/.claude/homunculus/instincts/` 读取所有本能
-2. 按以下方式对本能进行分组：
-   * 领域相似性
-   * 触发器模式重叠
-   * 操作序列关联性
-3. 对于每个包含 3 个以上相关本能的集群：
-   * 确定演化类型（命令/技能/代理）
-   * 生成相应的文件
-   * 保存到 `~/.claude/homunculus/evolved/{commands,skills,agents}/`
-4. 将演化后的结构链接回源本能
+1. 检测当前项目上下文
+2. 读取项目 + 全局本能（项目优先级高于 ID 冲突）
+3. 按触发器/领域模式分组本能
+4. 识别：
+   * 技能候选（包含 2+ 个本能的触发器簇）
+   * 命令候选（高置信度工作流本能）
+   * 智能体候选（更大、高置信度的簇）
+5. 在适用时显示升级候选（项目 -> 全局）
+6. 如果传入了 `--generate`，则将文件写入：
+   * 项目范围：`~/.claude/homunculus/projects/<project-id>/evolved/`
+   * 全局回退：`~/.claude/homunculus/evolved/`

 ## 输出格式

 ```
-🧬 Evolve Analysis
-==================
+============================================================
+  EVOLVE ANALYSIS - 12 instincts
+  Project: my-app (a1b2c3d4e5f6)
+  Project-scoped: 8 | Global: 4
+============================================================

-Found 3 clusters ready for evolution:
+High confidence instincts (>=80%): 5

-## Cluster 1: Database Migration Workflow
-Instincts: new-table-migration, update-schema, regenerate-types
-Type: Command
-Confidence: 85% (based on 12 observations)
+## SKILL CANDIDATES
+1. Cluster: "adding tests"
+   Instincts: 3
+   Avg confidence: 82%
+   Domains: testing
+   Scopes: project

-Would create: /new-table command
-Files:
-  - ~/.claude/homunculus/evolved/commands/new-table.md
+## COMMAND CANDIDATES (2)
+  /adding-tests
+    From: test-first-workflow [project]
+    Confidence: 84%

-## Cluster 2: Functional Code Style
-Instincts: prefer-functional, use-immutable, avoid-classes, pure-functions
-Type: Skill
-Confidence: 78% (based on 8 observations)
-
-Would create: functional-patterns skill
-Files:
-  - ~/.claude/homunculus/evolved/skills/functional-patterns.md
-
-## Cluster 3: Debugging Process
-Instincts: debug-check-logs, debug-isolate, debug-reproduce, debug-verify
-Type: Agent
-Confidence: 72% (based on 6 observations)
-
-Would create: debugger agent
-Files:
-  - ~/.claude/homunculus/evolved/agents/debugger.md
-
---
-Run `/evolve --execute` to create these files.
+## AGENT CANDIDATES (1)
+  adding-tests-agent
+    Covers 3 instincts
+    Avg confidence: 82%
 ```

 ## 标志

-* `--execute`: 实际创建演化后的结构（默认为预览）
-* `--dry-run`: 仅预览而不创建
-* `--domain <name>`: 仅演化指定领域的本能
-* `--threshold <n>`: 形成集群所需的最小本能数（默认：3）
-* `--type <command|skill|agent>`: 仅创建指定类型
+* `--generate`：除了分析输出外，还生成进化后的文件

 ## 生成的文件格式

--- a/docs/zh-CN/commands/harness-audit.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/harness-audit.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# 工具链审计命令
+
+审计当前代码库的智能体工具链设置并返回一份优先级评分卡。
+
+## 使用方式
+
+`/harness-audit [scope] [--format text|json]`
+
+* `scope` (可选): `repo` (默认), `hooks`, `skills`, `commands`, `agents`
+* `--format`: 输出样式 (`text` 默认, `json` 用于自动化)
+
+## 评估内容
+
+将每个类别从 `0` 到 `10` 进行评分：
+
+1. 工具覆盖度
+2. 上下文效率
+3. 质量门禁
+4. 记忆持久化
+5. 评估覆盖度
+6. 安全护栏
+7. 成本效率
+
+## 输出约定
+
+返回：
+
+1. `overall_score` (满分 70)
+2. 类别得分和具体发现
+3. 前 3 项待办事项及其确切文件路径
+4. 建议接下来应用的 ECC 技能
+
+## 检查清单
+
+* 检查 `hooks/hooks.json`, `scripts/hooks/` 以及钩子测试。
+* 检查 `skills/`、命令覆盖度和智能体覆盖度。
+* 验证 `.cursor/`, `.opencode/`, `.codex/` 在跨工具链间的一致性。
+* 标记已损坏或过时的引用。
+
+## 结果示例
+
+```text
+Harness Audit (repo): 52/70
+- Quality Gates: 9/10
+- Eval Coverage: 6/10
+- Cost Efficiency: 4/10
+
+Top 3 Actions:
+1) Add cost tracking hook in scripts/hooks/cost-tracker.js
+2) Add pass@k docs and templates in skills/eval-harness/SKILL.md
+3) Add command parity for /harness-audit in .opencode/commands/
+```
+
+## 参数
+
+$ARGUMENTS:
+
+* `repo|hooks|skills|commands|agents` (可选范围)
+* `--format text|json` (可选输出格式)
--- a/docs/zh-CN/commands/instinct-export.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/instinct-export.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: instinct-export
-description: 导出本能，与团队成员或其他项目共享
+description: 将项目/全局范围的本能导出到文件
 command: /instinct-export
 ---

@@ -19,17 +19,18 @@ command: /instinct-export
 /instinct-export --domain testing          # Export only testing instincts
 /instinct-export --min-confidence 0.7      # Only export high-confidence instincts
 /instinct-export --output team-instincts.yaml
+/instinct-export --scope project --output project-instincts.yaml
 ```

 ## 操作步骤

-1. 从 `~/.claude/homunculus/instincts/personal/` 读取本能
-2. 根据标志进行筛选
-3. 剥离敏感信息：
-   * 移除会话 ID
-   * 移除文件路径（仅保留模式）
-   * 移除早于“上周”的时间戳
-4. 生成导出文件
+1. 检测当前项目上下文
+2. 按选定范围加载本能：
+   * `project`: 仅限当前项目
+   * `global`: 仅限全局
+   * `all`: 项目与全局合并（默认）
+3. 应用过滤器（`--domain`, `--min-confidence`）
+4. 将 YAML 格式的导出写入文件（如果未提供输出路径，则写入标准输出）

 ## 输出格式

@@ -41,54 +42,26 @@ command: /instinct-export
 # Source: personal
 # Count: 12 instincts

-version: "2.0"
-exported_by: "continuous-learning-v2"
-export_date: "2025-01-22T10:30:00Z"
+---
+id: prefer-functional-style
+trigger: "when writing new functions"
+confidence: 0.8
+domain: code-style
+source: session-observation
+scope: project
+project_id: a1b2c3d4e5f6
+project_name: my-app
+---

-instincts:
-  - id: prefer-functional-style
-    trigger: "when writing new functions"
-    action: "Use functional patterns over classes"
-    confidence: 0.8
-    domain: code-style
-    observations: 8
+# Prefer Functional Style

-  - id: test-first-workflow
-    trigger: "when adding new functionality"
-    action: "Write test first, then implementation"
-    confidence: 0.9
-    domain: testing
-    observations: 12
-
-  - id: grep-before-edit
-    trigger: "when modifying code"
-    action: "Search with Grep, confirm with Read, then Edit"
-    confidence: 0.7
-    domain: workflow
-    observations: 6
+## Action
+Use functional patterns over classes.
 ```

-## 隐私考虑
-
-导出内容包括：
-
-* ✅ 触发模式
-* ✅ 操作
-* ✅ 置信度分数
-* ✅ 领域
-* ✅ 观察计数
-
-导出内容不包括：
-
-* ❌ 实际代码片段
-* ❌ 文件路径
-* ❌ 会话记录
-* ❌ 个人标识符
-
 ## 标志

-* `--domain <name>`：仅导出指定领域
-* `--min-confidence <n>`：最低置信度阈值（默认：0.3）
-* `--output <file>`：输出文件路径（默认：instincts-export-YYYYMMDD.yaml）
-* `--format <yaml|json|md>`：输出格式（默认：yaml）
-* `--include-evidence`：包含证据文本（默认：排除）
+* `--domain <name>`: 仅导出指定领域
+* `--min-confidence <n>`: 最低置信度阈值
+* `--output <file>`: 输出文件路径（省略时打印到标准输出）
+* `--scope <project|global|all>`: 导出范围（默认：`all`）
--- a/docs/zh-CN/commands/instinct-import.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/instinct-import.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 name: instinct-import
-description: 从队友、技能创建者或其他来源导入本能
+description: 从文件或URL导入本能到项目/全局作用域
 command: true
 ---

@@ -11,7 +11,7 @@ command: true
 使用插件根路径运行本能 CLI：

 ```bash
-python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py" import <file-or-url> [--dry-run] [--force] [--min-confidence 0.7]
+python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py" import <file-or-url> [--dry-run] [--force] [--min-confidence 0.7] [--scope project|global]
 ```

 或者，如果 `CLAUDE_PLUGIN_ROOT` 未设置（手动安装）：
@@ -20,19 +20,15 @@ python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cl
 python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py import <file-or-url>
 ```

-从以下来源导入本能：
-
-* 队友的导出
-* 技能创建器（仓库分析）
-* 社区集合
-* 之前的机器备份
+从本地文件路径或 HTTP(S) URL 导入本能。

 ## 用法

 ```
 /instinct-import team-instincts.yaml
 /instinct-import https://github.com/org/repo/instincts.yaml
-/instinct-import --from-skill-creator acme/webapp
+/instinct-import team-instincts.yaml --dry-run
+/instinct-import team-instincts.yaml --scope global --force
 ```

 ## 执行步骤
@@ -41,7 +37,9 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py import <
 2. 解析并验证格式
 3. 检查与现有本能的重复项
 4. 合并或添加新本能
-5. 保存到 `~/.claude/homunculus/instincts/inherited/`
+5. 保存到继承的本能目录：
+   * 项目范围：`~/.claude/homunculus/projects/<project-id>/instincts/inherited/`
+   * 全局范围：`~/.claude/homunculus/instincts/inherited/`

 ## 导入过程

@@ -72,66 +70,35 @@ Already have similar instincts:
     Import: 0.9 confidence
     → Update to import (higher confidence)

-## Conflicting Instincts (1)
-These contradict local instincts:
-  ❌ use-classes-for-services
-     Conflicts with: avoid-classes
-     → Skip (requires manual resolution)
-
---
-Import 8 new, update 1, skip 3?
+Import 8 new, update 1?
 ```

-## 合并策略
+## 合并行为

-### 针对重复项
+当导入一个已存在 ID 的本能时：

-当导入一个与现有本能匹配的本能时：
-
-* **置信度高的胜出**：保留置信度更高的那个
-* **合并证据**：合并观察计数
-* **更新时间戳**：标记为最近已验证
-
-### 针对冲突
-
-当导入一个与现有本能相矛盾的本能时：
-
-* **默认跳过**：不导入冲突的本能
-* **标记待审**：将两者都标记为需要注意
-* **手动解决**：由用户决定保留哪个
+* 置信度更高的导入会成为更新候选
+* 置信度相等或更低的导入将被跳过
+* 除非使用 `--force`，否则需要用户确认

 ## 来源追踪

 导入的本能被标记为：

 ```yaml
-source: "inherited"
+source: inherited
+scope: project
 imported_from: "team-instincts.yaml"
-imported_at: "2025-01-22T10:30:00Z"
-original_source: "session-observation"  # or "repo-analysis"
+project_id: "a1b2c3d4e5f6"
+project_name: "my-project"
 ```

-## 技能创建器集成
-
-从技能创建器导入时：
-
-```
-/instinct-import --from-skill-creator acme/webapp
-```
-
-这会获取从仓库分析生成的本能：
-
-* 来源：`repo-analysis`
-* 更高的初始置信度（0.7+）
-* 链接到源仓库
-
 ## 标志

-* `--dry-run`：预览而不导入
-* `--force`：即使存在冲突也导入
-* `--merge-strategy <higher|local|import>`：如何处理重复项
-* `--from-skill-creator <owner/repo>`：从技能创建器分析导入
+* `--dry-run`：仅预览而不导入
+* `--force`：跳过确认提示
 * `--min-confidence <n>`：仅导入高于阈值的本能
+* `--scope <project|global>`：选择目标范围（默认：`project`）

 ## 输出

@@ -142,7 +109,7 @@ original_source: "session-observation"  # or "repo-analysis"

 Added: 8 instincts
 Updated: 1 instinct
-Skipped: 3 instincts (2 duplicates, 1 conflict)
+Skipped: 3 instincts (equal/higher confidence already exists)

 New instincts saved to: ~/.claude/homunculus/instincts/inherited/

--- a/docs/zh-CN/commands/instinct-status.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/instinct-status.md
@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 name: instinct-status
-description: 显示所有已学习的本能及其置信水平
+description: 展示已学习的本能（项目+全局）并充满信心
 command: true
 ---

 # 本能状态命令

-显示所有已学习的本能及其置信度分数，按领域分组。
+显示当前项目学习到的本能以及全局本能，按领域分组。

 ## 实现

@@ -26,61 +26,34 @@ python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py status

 ```
 /instinct-status
-/instinct-status --domain code-style
-/instinct-status --low-confidence
 ```

 ## 操作步骤

-1. 从 `~/.claude/homunculus/instincts/personal/` 读取所有本能文件
-2. 从 `~/.claude/homunculus/instincts/inherited/` 读取继承的本能
-3. 按领域分组显示它们，并带有置信度条
+1. 检测当前项目上下文（git remote/路径哈希）
+2. 从 `~/.claude/homunculus/projects/<project-id>/instincts/` 读取项目本能
+3. 从 `~/.claude/homunculus/instincts/` 读取全局本能
+4. 合并并应用优先级规则（当ID冲突时，项目本能覆盖全局本能）
+5. 按领域分组显示，包含置信度条和观察统计数据

 ## 输出格式

 ```
-📊 Instinct Status
-==================
+============================================================
+  INSTINCT STATUS - 12 total
+============================================================

-## Code Style (4 instincts)
+  Project: my-app (a1b2c3d4e5f6)
+  Project instincts: 8
+  Global instincts:  4

-### prefer-functional-style
-Trigger: when writing new functions
-Action: Use functional patterns over classes
-Confidence: ████████░░ 80%
-Source: session-observation | Last updated: 2025-01-22
+## PROJECT-SCOPED (my-app)
+  ### WORKFLOW (3)
+    ███████░░░  70%  grep-before-edit [project]
+              trigger: when modifying code

-### use-path-aliases
-Trigger: when importing modules
-Action: Use @/ path aliases instead of relative imports
-Confidence: ██████░░░░ 60%
-Source: repo-analysis (github.com/acme/webapp)
-
-## Testing (2 instincts)
-
-### test-first-workflow
-Trigger: when adding new functionality
-Action: Write test first, then implementation
-Confidence: █████████░ 90%
-Source: session-observation
-
-## Workflow (3 instincts)
-
-### grep-before-edit
-Trigger: when modifying code
-Action: Search with Grep, confirm with Read, then Edit
-Confidence: ███████░░░ 70%
-Source: session-observation
-
---
-Total: 9 instincts (4 personal, 5 inherited)
-Observer: Running (last analysis: 5 min ago)
+## GLOBAL (apply to all projects)
+  ### SECURITY (2)
+    █████████░  85%  validate-user-input [global]
+              trigger: when handling user input
 ```
-
-## 标志
-
-* `--domain <name>`：按领域过滤（code-style、testing、git 等）
-* `--low-confidence`：仅显示置信度 < 0.5 的本能
-* `--high-confidence`：仅显示置信度 >= 0.7 的本能
-* `--source <type>`：按来源过滤（session-observation、repo-analysis、inherited）
-* `--json`：以 JSON 格式输出，供编程使用
--- a/docs/zh-CN/commands/loop-start.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/loop-start.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+# 循环启动命令
+
+使用安全默认设置启动一个受管理的自主循环模式。
+
+## 用法
+
+`/loop-start [pattern] [--mode safe|fast]`
+
+* `pattern`: `sequential`, `continuous-pr`, `rfc-dag`, `infinite`
+* `--mode`:
+  * `safe` (默认): 严格的质量门禁和检查点
+  * `fast`: 为速度而减少门禁
+
+## 流程
+
+1. 确认仓库状态和分支策略。
+2. 选择循环模式和模型层级策略。
+3. 为所选模式启用所需的钩子/配置文件。
+4. 创建循环计划并在 `.claude/plans/` 下编写运行手册。
+5. 打印用于启动和监控循环的命令。
+
+## 必需的安全检查
+
+* 在首次循环迭代前验证测试通过。
+* 确保 `ECC_HOOK_PROFILE` 未在全局范围内被禁用。
+* 确保循环有明确的停止条件。
+
+## 参数
+
+$ARGUMENTS:
+
+* `<pattern>` 可选 (`sequential|continuous-pr|rfc-dag|infinite`)
+* `--mode safe|fast` 可选
--- a/docs/zh-CN/commands/loop-status.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/loop-status.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+# 循环状态命令
+
+检查活动循环状态、进度和故障信号。
+
+## 用法
+
+`/loop-status [--watch]`
+
+## 报告内容
+
+* 活动循环模式
+* 当前阶段和最后一个成功的检查点
+* 失败的检查（如果有）
+* 预计的时间/成本偏差
+* 建议的干预措施（继续/暂停/停止）
+
+## 监视模式
+
+当 `--watch` 存在时，定期刷新状态并显示状态变化。
+
+## 参数
+
+$ARGUMENTS:
+
+* `--watch` 可选
--- a/docs/zh-CN/commands/model-route.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/model-route.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+# 模型路由命令
+
+根据任务复杂度和预算推荐最佳模型层级。
+
+## 用法
+
+`/model-route [task-description] [--budget low|med|high]`
+
+## 路由启发式规则
+
+* `haiku`: 确定性、低风险的机械性变更
+* `sonnet`: 实现和重构的默认选择
+* `opus`: 架构设计、深度评审、模糊需求
+
+## 必需输出
+
+* 推荐的模型
+* 置信度
+* 该模型适合的原因
+* 如果首次尝试失败，备用的回退模型
+
+## 参数
+
+$ARGUMENTS:
+
+* `[task-description]` 可选，自由文本
+* `--budget low|med|high` 可选
--- a/docs/zh-CN/commands/multi-backend.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/multi-backend.md
@@ -86,13 +86,13 @@ EOF",

 ### 阶段 0：提示词增强（可选）

-`[Mode: Prepare]` - 如果 ace-tool MCP 可用，调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**用增强后的结果替换原始的 $ARGUMENTS，用于后续的 Codex 调用**。不可用时，直接使用 `$ARGUMENTS`。
+`[Mode: Prepare]` - 如果 ace-tool MCP 可用，调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**将原始的 $ARGUMENTS 替换为增强后的结果，用于后续的 Codex 调用**。如果不可用，则按原样使用 `$ARGUMENTS`。

 ### 阶段 1：研究

 `[Mode: Research]` - 理解需求并收集上下文

-1. **代码检索**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__search_context` 以检索现有的 API、数据模型、服务架构。不可用时，使用内置工具：`Glob` 进行文件发现，`Grep` 进行符号/API 搜索，`Read` 进行上下文收集，`Task`（Explore 代理）进行更深入的探索。
+1. **代码检索**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__search_context` 来检索现有的 API、数据模型、服务架构。如果不可用，则使用内置工具：`Glob` 用于文件发现，`Grep` 用于符号/API 搜索，`Read` 用于上下文收集，`Task`（探索代理）用于更深入的探索。
 2. 需求完整性评分（0-10）：>=7 继续，<7 停止并补充

 ### 阶段 2：构思
--- a/docs/zh-CN/commands/multi-execute.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/multi-execute.md
@@ -140,26 +140,27 @@ TaskOutput({ task_id: "<task_id>", block: true, timeout: 600000 })

 **如果 ace-tool MCP 可用**，使用它进行快速上下文检索：

-基于计划中的”关键文件”列表，调用 `mcp__ace-tool__search_context`：
+基于计划中的“关键文件”列表，调用 `mcp__ace-tool__search_context`：

 ```
 mcp__ace-tool__search_context({
-  query: “<semantic query based on plan content, including key files, modules, function names>”,
-  project_root_path: “$PWD”
+  query: "<semantic query based on plan content, including key files, modules, function names>",
+  project_root_path: "$PWD"
 })
 ```

 **检索策略**：

-* 从计划的”关键文件”表中提取目标路径
-* 构建语义查询覆盖：入口文件、依赖模块、相关类型定义
+* 从计划的“关键文件”表中提取目标路径
+* 构建语义查询，涵盖：入口文件、依赖模块、相关类型定义
 * 如果结果不足，添加 1-2 次递归检索

-**如果 ace-tool MCP 不可用**，使用 Claude Code 内置工具作为回退：
-1. **Glob**：从计划的”关键文件”表中查找目标文件（例如 `Glob(“src/components/**/*.tsx”)`）
+**如果 ace-tool MCP 不可用**，使用 Claude Code 内置工具作为后备方案：
+
+1. **Glob**：从计划的“关键文件”表中查找目标文件（例如，`Glob("src/components/**/*.tsx")`）
 2. **Grep**：在代码库中搜索关键符号、函数名、类型定义
-3. **Read**：读取发现的文件以收集完整上下文
-4. **Task（Explore 代理）**：如需更广泛的探索，使用 `Task` 并设置 `subagent_type: “Explore”`
+3. **Read**：读取发现的文件以收集完整的上下文
+4. **Task (探索代理)**：对于更广泛的探索，使用 `Task` 和 `subagent_type: "Explore"`

 **检索后**：

--- a/docs/zh-CN/commands/multi-frontend.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/multi-frontend.md
@@ -86,14 +86,14 @@ EOF",

 ### 阶段 0: 提示词增强（可选）

-`[Mode: Prepare]` - 如果 ace-tool MCP 可用，调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**将原始的 $ARGUMENTS 替换为增强后的结果，用于后续的 Gemini 调用**。不可用时，直接使用 `$ARGUMENTS`。
+`[Mode: Prepare]` - 如果 ace-tool MCP 可用，调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**用增强后的结果替换原始的 $ARGUMENTS，供后续 Gemini 调用使用**。如果不可用，则按原样使用 `$ARGUMENTS`。

 ### 阶段 1: 研究

 `[Mode: Research]` - 理解需求并收集上下文

-1. **代码检索**（如果 ace-tool MCP 可用）: 调用 `mcp__ace-tool__search_context` 来检索现有的组件、样式、设计系统。不可用时，使用内置工具：`Glob` 进行文件发现，`Grep` 进行组件/样式搜索，`Read` 进行上下文收集，`Task`（Explore 代理）进行更深入的探索。
-2. 需求完整性评分（0-10）: >=7 继续，<7 停止并补充
+1. **代码检索**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__search_context` 来检索现有的组件、样式、设计系统。如果不可用，使用内置工具：`Glob` 用于文件发现，`Grep` 用于组件/样式搜索，`Read` 用于上下文收集，`Task`（探索代理）用于更深层次的探索。
+2. 需求完整性评分（0-10分）：>=7 继续，<7 停止并补充

 ### 阶段 2: 构思

--- a/docs/zh-CN/commands/multi-plan.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/multi-plan.md
@@ -85,7 +85,7 @@ mcp__ace-tool__enhance_prompt({

 等待增强后的提示，**将所有后续阶段的原始 $ARGUMENTS 替换为增强结果**。

-**如果 ace-tool MCP 不可用**：跳过此步骤，在所有后续阶段中直接使用原始 `$ARGUMENTS`。
+**如果 ace-tool MCP 不可用**：跳过此步骤，并在所有后续阶段直接使用原始的 `$ARGUMENTS`。

 #### 1.2 上下文检索

@@ -98,14 +98,15 @@ mcp__ace-tool__search_context({
 })
 ```

-* 使用自然语言构建语义查询（Where/What/How）
-* **绝不基于假设回答**
+* 使用自然语言构建语义查询（在哪里/是什么/怎么样）
+* **切勿基于假设回答**

-**如果 ace-tool MCP 不可用**，使用 Claude Code 内置工具作为回退：
-1. **Glob**：按模式查找相关文件（例如 `Glob("**/*.ts")`、`Glob("src/**/*.py")`）
-2. **Grep**：搜索关键符号、函数名、类定义（例如 `Grep("className|functionName")`）
-3. **Read**：读取发现的文件以收集完整上下文
-4. **Task（Explore 代理）**：如需更深入的探索，使用 `Task` 并设置 `subagent_type: "Explore"`
+**如果 ace-tool MCP 不可用**，使用 Claude Code 内置工具作为备用方案：
+
+1. **Glob**：通过模式查找相关文件（例如，`Glob("**/*.ts")`、`Glob("src/**/*.py")`）
+2. **Grep**：搜索关键符号、函数名、类定义（例如，`Grep("className|functionName")`）
+3. **Read**：读取发现的文件以收集完整的上下文
+4. **Task (Explore agent)**：要进行更深入的探索，使用 `Task` 并配合 `subagent_type: "Explore"` 来搜索整个代码库

 #### 1.3 完整性检查

--- a/docs/zh-CN/commands/multi-workflow.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/multi-workflow.md
@@ -13,9 +13,9 @@
 ## 上下文

 * 待开发任务：$ARGUMENTS
-* 结构化的 6 阶段工作流程，包含质量门控
+* 结构化的 6 阶段工作流程，带有质量关卡
 * 多模型协作：Codex（后端） + Gemini（前端） + Claude（编排）
-* MCP 服务集成（ace-tool，可选）以增强能力
+* 集成 MCP 服务（ace-tool，可选）以增强能力

 ## 你的角色

@@ -23,8 +23,8 @@

 **协作模型**：

-* **ace-tool MCP**（可选） – 代码检索 + 提示词增强
-* **Codex** – 后端逻辑、算法、调试（**后端权威，可信赖**）
+* **ace-tool MCP**（可选） – 代码检索 + 提示增强
+* **Codex** – 后端逻辑、算法、调试（**后端权威，值得信赖**）
 * **Gemini** – 前端 UI/UX、视觉设计（**前端专家，后端意见仅供参考**）
 * **Claude（自身）** – 编排、规划、执行、交付

@@ -114,11 +114,11 @@ TaskOutput({ task_id: "<task_id>", block: true, timeout: 600000 })

 `[Mode: Research]` - 理解需求并收集上下文：

-1. **提示词增强**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**将所有后续对 Codex/Gemini 的调用中的原始 $ARGUMENTS 替换为增强后的结果**。不可用时，直接使用 `$ARGUMENTS`。
-2. **上下文检索**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__search_context`。不可用时，使用内置工具：`Glob` 进行文件发现，`Grep` 进行符号搜索，`Read` 进行上下文收集，`Task`（Explore 代理）进行更深入的探索。
-3. **需求完整性评分** (0-10)：
-   * 目标清晰度 (0-3)，预期成果 (0-3)，范围边界 (0-2)，约束条件 (0-2)
-   * ≥7：继续 | <7：停止，询问澄清问题
+1. **提示增强**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__enhance_prompt`，**用增强后的结果替换原始的 $ARGUMENTS，用于所有后续的 Codex/Gemini 调用**。如果不可用，直接使用 `$ARGUMENTS`。
+2. **上下文检索**（如果 ace-tool MCP 可用）：调用 `mcp__ace-tool__search_context`。如果不可用，使用内置工具：`Glob` 用于文件发现，`Grep` 用于符号搜索，`Read` 用于上下文收集，`Task`（探索代理）用于更深入的探索。
+3. **需求完整性评分**（0-10）：
+   * 目标清晰度（0-3）、预期结果（0-3）、范围边界（0-2）、约束条件（0-2）
+   * ≥7：继续 | <7：停止，询问澄清性问题

 ### 阶段 2：解决方案构思

--- a/docs/zh-CN/commands/projects.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/projects.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+name: projects
+description: 列出已知项目及其本能统计数据
+command: true
+---
+
+# 项目命令
+
+列出项目注册条目以及每个项目的本能/观察计数，适用于 continuous-learning-v2。
+
+## 实现
+
+使用插件根路径运行本能 CLI：
+
+```bash
+python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py" projects
+```
+
+或者如果 `CLAUDE_PLUGIN_ROOT` 未设置（手动安装）：
+
+```bash
+python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py projects
+```
+
+## 用法
+
+```bash
+/projects
+```
+
+## 操作步骤
+
+1. 读取 `~/.claude/homunculus/projects.json`
+2. 对于每个项目，显示：
+   * 项目名称、ID、根目录、远程地址
+   * 个人和继承的本能计数
+   * 观察事件计数
+   * 最后看到的时间戳
+3. 同时显示全局本能总数
--- a/docs/zh-CN/commands/promote.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/promote.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+name: promote
+description: 将项目范围内的本能推广到全局范围
+command: true
+---
+
+# 提升命令
+
+在 continuous-learning-v2 中将本能从项目范围提升到全局范围。
+
+## 实现
+
+使用插件根路径运行本能 CLI：
+
+```bash
+python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py" promote [instinct-id] [--force] [--dry-run]
+```
+
+或者如果未设置 `CLAUDE_PLUGIN_ROOT`（手动安装）：
+
+```bash
+python3 ~/.claude/skills/continuous-learning-v2/scripts/instinct-cli.py promote [instinct-id] [--force] [--dry-run]
+```
+
+## 用法
+
+```bash
+/promote                      # Auto-detect promotion candidates
+/promote --dry-run            # Preview auto-promotion candidates
+/promote --force              # Promote all qualified candidates without prompt
+/promote grep-before-edit     # Promote one specific instinct from current project
+```
+
+## 操作步骤
+
+1. 检测当前项目
+2. 如果提供了 `instinct-id`，则仅提升该本能（如果存在于当前项目中）
+3. 否则，查找跨项目候选本能，这些本能：
+   * 出现在至少 2 个项目中
+   * 满足置信度阈值
+4. 将提升后的本能写入 `~/.claude/homunculus/instincts/personal/`，并设置 `scope: global`
--- a/docs/zh-CN/commands/quality-gate.md
+++ b/docs/zh-CN/commands/quality-gate.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+# 质量门命令
+
+按需对文件或项目范围运行 ECC 质量管道。
+
+## 用法
+
+`/quality-gate [path|.] [--fix] [--strict]`
+
+* 默认目标：当前目录 (`.`)
+* `--fix`：在已配置的地方允许自动格式化/修复
+* `--strict`：在支持的地方警告即失败
+
+## 管道
+
+1. 检测目标的语言/工具。
+2. 运行格式化检查。
+3. 在可用时运行代码检查/类型检查。
+4. 生成简洁的修复列表。
+
+## 备注
+
+此命令镜像了钩子行为，但由操作员调用。
+
+## 参数
+
+$ARGUMENTS:
+
+* `[path|.]` 可选的目标路径
+* `--fix` 可选
+* `--strict` 可选