RinDig/Interpretable-Context-Methodology

解決的問題

可解釋上下文方法論（ICM）解決了多代理框架的複雜性與不透明性。與使用程式碼密集型編排（如CrewAI或LangChain）來管理多階段AI工作流程不同，ICM採用結構化的檔案系統。這消除了變更工作流程順序、更換提示或新增階段所需的複雜開發工作，使系統預設具備可觀測性與可移植性。

作用方式

ICM以檔案夾層級結構取代框架層級的編排。單一AI代理根據五層上下文載入系統，在特定時間讀取特定檔案：

• 第0層 (CLAUDE.md): 全域身分與位置。
• 第1層 (CONTEXT.md): 任務路由。
• 第2層 (Stage CONTEXT.md): 特定任務指示（「合約」）。
• 第3層 (參考資料): 品牌指南或設計系統等跨執行穩定的知識。
• 第4層 (工作成果): 前一階段的動態輸入與輸出。

階段以編號資料夾表示（如 01-research, 02-script），強制執行順序執行。每個階段的輸出為純文字檔案，人類可在下一階段開始前進行審查與編輯，確保「玻璃盒」式工作流程。

適用對象

適用於需要在每個階段進行人工介入審查的順序性、可重複的多階段工作流程實務者，例如內容創作、研究分析與報告流程。

亮點

• 檔案系統即架構： 使用檔案夾編號與層級結構管理狀態與順序，而非程式碼。
• 人機協同： 每個中間輸出皆為可編輯的文字檔案，便於人工干預與引導。
• 分層上下文： 僅載入當前階段所需之上下文，防止模型效能下降。
• 可觀測性： 無需特殊日誌工具；系統狀態即磁碟上的檔案本身。
• 工作區建構器： 提供專用工作區，協助使用者為任意領域快速建立符合ICM規範的新工作流程。