方法论可泛化原则

核心原则（Core Principles）

横切

21 条交付原则的权威主文。它们不是价值观宣言，而是在具体场景下用来裁决的判据——尤其是当两条正确的诉求互相冲突、必须有人拍板的时候。

什么时候需要它

核心内容

它决定什么

公开的是判断与判据。客户口径、私有阈值和内部示例不在其中。

顺序类原则
先业务结果、先证据后假设、先验收后实现、先源头真相后模型推理。共同点是把「容易被跳过的前置动作」显式排在前面。
分治类原则
结构层用确定性契约、LLM 行为用 Eval；通用方法论与项目适配层必须分离。用错工具或混淆层次是质量崩塌的常见起点。
修复类原则
先根因后兜底、先责任层后改码、先单 Case 后全量、先稳定复现后优化、独立验证优先于自报完成。它们共同定义了「一个修复算不算完成」。
沉淀类原则
生产反馈必须变成 Eval 资产、可强制的规则变成测试或护栏、文档需要出处与版本、Handoff 是一等交付物。另有两条反向约束：不要把每条经验都写成文档，能固化就固化；不要把历史决策当成当前最佳实践。
横切类原则
安全与权限边界是交付要求而非加固项；模型变更是生产变更；流程完成不等于用户拿到可用交付物；通过率提高但评判标准被削弱则毫无意义。

这是我们交付生产级 AI Agent 的公开、脱敏方法骨架。真正落地时，从 AI Agent 生产就绪审查与路线图入手，或先用生产上线前深检定位薄弱环节。