init: 云枢·Agent 初始提交
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# 讨论历史
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## 2026-05-07 项目启动与架构设计
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### 背景
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用户有一个 `MSN天气API探索报告.md` 文档，记录了通过抓包发现的微软 MSN 天气内部 API（`assets.msn.cn`），该 API 国内访问速度快，数据完整（温度、湿度、风速、AQI、紫外线等），但属于非公开接口，无 SLA 保证。
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### 目标演变
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1. **最初目标**：做一个"天气情报官" agent，后期结合 TTS 和 ASR 实现语音查询播报
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2. **深化**：用户想从 0 实现一个类似 opencode 主-从架构的个人 AI 助理，解决现有单 agent 框架（zeroclaw/picoclaw）的痛点：上下文污染、工具执行懒惰、skill 效果差
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3. **当前范围**：先做一个最小化的 CLI 天气查询工具，验证 .md 外挂 agent 定义 + session 会话管理 + 工具注册表机制
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### 架构决策
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#### 为什么不用现有框架（LangChain 等）
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- 核心创新是 .md 文件即 agent 定义，与任何框架都耦合不上
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- 自实现核心 ~500 行，无外部依赖包袱
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#### Agent 定义格式（仿 opencode）
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- YAML frontmatter + Markdown body
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- frontmatter 字段：name, description, type, tools, permission
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- body 即 system prompt，定义角色行为
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#### Session 会话机制
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- `session.json` 文件存对话历史，格式兼容 OpenAI Chat Completion API messages 数组
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- 每次启动清空，每轮对话追加
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- 追问时 LLM 自动判断是否需要重新调 API（数据过期/不同城市）
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- 通用设计，后续 master-subagent 架构也可复用
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#### LLM 提供商
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- 用户提供豆包（火山引擎）API：`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3`
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- 模型：`doubao-seed-2-0-pro-260215`
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- 环境变量可配置：`LLM_ENDPOINT`, `LLM_MODEL`, `LLM_API_KEY`
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### 工具系统
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- 声明式注册：`tool.go` 注册工具，`.md` 文件声明即可用
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- 内置工具：`http-get`, `skill`, `read-file`
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- skill 工具按需加载，不预置到 system prompt
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### Windows 编码问题
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- PowerShell 输出编码为 GB2312，Go 输出 UTF-8 导致中文乱码
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- 通过 `kernel32.SetConsoleOutputCP(65001)` 设置控制台 CP 为 UTF-8
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- 在 PowerShell 中需额外执行 `[Console]::OutputEncoding = [Text.Encoding]::UTF8`
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### 项目结构（最终）
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weather/
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├── main.go # CLI 入口
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├── types.go # 核心类型
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├── loader.go # .md 解析 + skill 加载
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├── llm.go # LLM API 封装（默认豆包）
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├── tool.go # 工具注册表
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├── runtime.go # agent 循环 + session
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├── agents/
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│ └── weather-agent.md # 天气情报官定义
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├── skills/
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│ └── msn-weather-api/SKILL.md
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├── data/
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│ └── cities.json # 42 个中国城市
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├── taolun.md # 本文件
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├── changelog.md # 版本变更
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└── agents.md # 编码规范
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### 验证结果
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- 单次查询：`.\weather-agent.exe "北京今天天气"` → 成功返回温度、湿度、AQI 等
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- 交互模式：启动后连续追问 → `session.json` 记录历史，LLM 基于上下文回答"适合穿什么"
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- 豆包 API 工具调用正常：自动读取 cities.json → 调 MSN API → 分析输出
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## 2026-05-07 项目重命名与配置体系
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### 变更
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1. **项目重命名**：`weather-agent` → `weather-cia`（CIA = 天气情报官）
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2. **配置体系**：`~/.config/weather-cli/config.yaml` 统一管理 LLM 配置
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3. **初始化方式**：`weather-cia onboard` 交互式向导，替代手动写配置文件
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4. **双路径搜索**：项目目录优先 + `~/.config/weather-cli/` 后备
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### 关键决策
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- **用 config.yaml 而非 .env/.secret**：YAML 风格与 agent 定义一致，API Key 用 0600 权限保护
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- **配置优先级**：环境变量 > 配置文件 > 默认值（`init()` 中依次加载）
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- **`onboard` 子命令**：交互式 TTY 输入，自动复制默认 agents/skills/data 到全局目录
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- **搜索路径**：`SearchFile()` 统一管理，开发者用项目文件，用户用全局配置
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### 验证
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- `weather-cia onboard` 成功创建 `~/.config/weather-cli/config.yaml`
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- `weather-cia "北京今天天气"` 无需环境变量，直接读取配置文件中的豆包 key 并成功返回天气数据
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- 全局配置目录自动包含 agents/、skills/、data/ 的完整副本
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## 2026-05-07 架构分离：Agent Skill vs 普通 Skill vs Tool
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### 背景
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参考了 picoclaw 的 weather skill 设计，对比发现：
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- picoclaw 的 skill 写得很完整（含验证规则、边界情况）
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- 但我们的 `weather-agent.md` 之前 inline 了大量 API 细节 → 和 picoclaw 一样污染上下文
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### 决策：三层分离
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| 层 | 文件位置 | 加载时机 | 上下文影响 |
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| **Agent skill** | `agents/weather-agent.md` | 启动即加载为 system prompt | **全程** |
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| **普通 skill** | `skills/*/SKILL.md` | LLM 调用 `skill("name")` 时 | **仅该轮对话** |
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| **Tool** | `src/tool.go` 注册 | 预声明，LLM 调用时执行 | **仅返回结果文本** |
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### 具体改造
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1. **新增 `geocode` tool**（Go 代码）：
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- 输入城市名，调 wttr.in `?format=j1` 解析 JSON
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- 返回 `{lat, lon, name, country}` 结构化数据
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- 确定性执行，比 LLM 自己构造 URL 解析 JSON 更可靠
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2. **新建 `skills/geocoding/SKILL.md`**：
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- 纯知识：wttr.in 查询格式、JSON 解析路径
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- 验证规则：同名城市检测、country 核对、population 排序
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3. **精简 `agents/weather-agent.md`**：
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- 去掉所有 MSN API URL、apiKey、请求头、JSON 路径等内联知识
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- 改为行为描述：识别城市 → geocode → skill("msn-weather-api") → http-get → 分析
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- 从 65 行缩减为 40 行，只留行为逻辑
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4. **session 移至 `~/.config/weather-cli/session.json`**
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### 结果
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- Agent skill 保持瘦身，system prompt 不膨胀
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- 知识按需加载，用完即走，不残留上下文
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- Tool 执行可靠，不依赖 LLM 的 JSON 解析能力
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- 三种内容互不干扰，为后续主-从架构打下基础
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## 2026-05-07 项目更名：云枢·Agent
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### 变更
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1. **正式命名**：云枢·Agent（YunShu / yunshu）
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- 坐看云卷云舒，静听花开花落
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2. **配置目录迁移**：`~/.config/weather-cli/` → `~/.config/yunshu/`（自动迁移）
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3. **二进制名称**：`yunshu`
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4. **架构白皮书**：`~/Desktop/yunshu-architecture.md`
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### 设计理念
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"云枢"二字呼应了项目作为 AI 助理"中枢调度"的定位——云是分布式的、流转的，枢是枢纽、核心。后续主-从架构中，master 负责调度、subagent 各司其职，恰如云卷云舒。
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