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Project Knowledge(项目知识)是 Comet 的第一方项目级插件。它在 Agent 执行任务的过程中发现具有复用价值的项目信息,并将这些信息整理为带来源、适用范围和验证记录的项目知识。 首次使用时,Comet 会从 manifest、配置、目录结构、Comet 产物和你明确加入的 Markdown 中建立有限的基础项目模型。后续任务中的 Review、验证、故障复验、Change Archive 和实际应用结果会继续补充项目策略。Agent 因此能够复用已经确认的项目理解,同时仍以当前源码、配置和测试为直接依据。

与 Rule 和项目 Wiki 的边界

Rule 仍是显式约束入口

项目知识不替代 Rule。你可以继续通过目标平台支持的 Rule 文件或规则目录编写团队指令和行为约束,例如 Codex 的 AGENTS.md、Claude Code 的 CLAUDE.md、Cursor 的 .cursor/rules,以及其他平台提供的 Rule 载体。宿主仍按自己的作用域规则加载这些内容。 Comet 不接管 Rule 的编写和加载,也不会静默改写 Rule。Rule 被配置为知识来源时,项目知识可以引用其中的依据和适用范围;原始 Rule 仍是更高优先级的项目证据。

项目知识按任务沉淀,不生成完整 Wiki

项目知识不提供“一键生成项目全部 Wiki”的能力。Comet 不要求扫描并解释仓库中的每个目录、文件和实现细节,也不承诺生成覆盖完整项目的人类文档。 项目知识以 Agent 的后续任务为使用场景,只保存能够帮助定位入口、补全改动范围、理解决策或选择验证方式的记录。缺少可靠来源、只对当前任务有效或可以直接从源码读取的普通细节,不会为了填充知识库而长期保存。

核心能力

项目知识的核心目标是提高首次定位质量和改动范围完整度。检索速度是实现手段,实际效果取决于 Agent 能否更早找到正确入口、关联文件和验证路径。

业界实践与 Comet 的定位

业界通常通过三类能力向 Agent 提供项目上下文:
  1. 项目指令Codex 使用 AGENTS.mdClaude Code 使用 CLAUDE.md 和 path-scoped rules,Cursor 使用 Project Rules。它们适合保存团队明确写下的行为要求。
  2. 代码索引Sourcegraph Cody 等工具建立代码索引,帮助 Agent 查找符号和相关片段。
  3. Agent 知识层Qoder Knowledge Engine 将架构、工程约定和跨文件关系组织为可复用的项目理解。
OpenAI 的 Harness Engineering 实践建议使用简短的 AGENTS.md 指向结构化仓库知识。简短指令便于保持重点,详细知识则可以按任务加载和单独维护。 Comet 将这三类能力进一步分工:
  • 仓库 Rule 保存团队明确的 Agent 指令;
  • 项目知识保存带来源、适用范围和生命周期的工程理解;
  • 全文检索与源码搜索负责召回相关候选;
  • Hook、linter、test、build 和 CI 负责执行确定性边界。
在这套分层中,Comet 增加了来源有效性检查、渐进式上下文和应用反馈。项目知识可以随仓库变化更新,并根据实际任务效果持续校准。

项目知识的记录范围

进入规范化 Project Knowledge Record 的内容需要有来源、可以限定适用范围,并且能够帮助后续任务:
  • 目录、模块和工作区拓扑;
  • 可以从当前仓库核对的事实;
  • 模块、包和组件之间的依赖;
  • 已接受的设计与产品决策;
  • 稳定实现模式和操作流程;
  • 项目约束与故障解决经验。
用户入口统一使用项目知识。Project Policy(项目策略)是项目知识内部的一类记录,用于描述项目中的决策、流程和约束。它不是新的 Rule 文件格式。

两类项目知识

Project Model:项目模型

Project Model(项目模型)保存可以从当前项目证据中核对的结构与事实:

Project Policy:项目策略

Project Policy(项目策略)保存已经形成项目意义的工程做法: Project Policy 只有在关联当前存在且成功执行的确定性验证入口后,才能进入 enforced(已验证约束)状态。该状态表示项目已有工具能够检查这条策略,自然语言正文仍作为上下文提供给 Agent。

小鱼从项目来源整理项目模型与项目策略,同时保留仓库 Rule 和确定性检查的权威边界

与 Rule、Hook 和工程检查的关系

项目知识提供理解,Rule 提供指令,Hook 和工程检查提供确定性执行。
仓库 Rule、源码、配置、测试和检查始终是更高优先级证据。Comet 读取并关联这些来源,不静默改写它们。

项目知识的形成方式

建立基础项目模型

Local Provider 使用三类来源建立有限的 Project Model:
  • Comet 管理的 Native、Classic 和 Archive 产物;
  • 可确定识别的项目结构、manifest 和配置;
  • 通过 knowledge.local.include 指定的 Markdown 文档。
额外路径相对项目根目录。默认语料范围不会自动包含目标平台的所有 Rule 文件或规则目录。需要将其中的 Markdown 同时作为知识来源时,请通过 include 明确加入。

从执行结果中沉淀项目策略

Agent 执行任务时,Project Policy Learner 会处理以下已完成事件:
  • 已接受并完成处理的 Review 结论;
  • 已确认根因、完成修复并成功复验的故障;
  • 已成功执行的验证及其实际命令;
  • Change Archive 中的最终决策、稳定模式、操作流程和废弃项;
  • 项目知识在后续任务中的成功、忽略、纠正或失败结果。
Comet 从这些事件中提取候选记录,并在写入前重新核对来源。需要语义归纳且尚未经过复用的候选先进入 trial;具有确定性来源或成功复验结果的内容可以直接进入 proventrial 成功帮助后续任务后也可以晋升为 proven。因此,项目知识随实际工作逐步积累,不依赖一次性生成完整项目说明。

来源有效性检查

每条记录保留项目身份、来源路径、适用范围、来源版本和验证信息。内容进入任务前,Comet 会执行以下检查:
  • 来源内容一致时,记录继续参与检索;
  • 来源变化时,旧结论停止作为当前内容使用;
  • 来源删除或 selector(适用条件)失效时,记录进入 superseded
  • 验证命令消失时,原有 enforced 状态失效;
  • 新证据形成新版本,并保留与旧版本的替代关系。
项目知识为 Agent 提供有依据的任务线索。Agent 仍会读取当前代码、配置和测试,确认本次修改的实际情况。

任务召回与提供

Context Director(上下文调度器)会按当前 project、path、task、operation、phase、类型和状态过滤候选,再结合全文检索、有限源码搜索、项目关系、来源状态和应用结果进行排序。 少量关键的 proven(已确认)或 enforced Project Policy 可以完整提供。Project Model、trial Policy、较长 Procedure 和 evidence 通常先进入 Context Manifest(上下文清单)。清单只携带摘要、应用原因和稳定 ID,Agent 按需展开完整正文、来源和验证方式。 Agent 使用后的成功、忽略、覆盖、纠正或失败结果会反向影响后续排序和生命周期。

管理入口

Dashboard 的项目知识页面区分项目模型与项目策略,并展示作用范围、来源、验证方式、状态、whyApplied、最近应用结果和完整历史。 CLI 访问同一份状态:
你可以手动新增或纠正知识、废弃旧记录、展开来源并刷新索引。后台学习与索引刷新不会阻塞 Dashboard 首屏。

产品边界

项目知识服务于 Agent 的项目理解,并遵守以下边界:
  • 当前源码、配置、测试和 Runtime 状态始终优先;
  • 宿主继续使用原有 Rule 文件和加载机制;
  • 个人记忆只有经过用户明确共享、个人信息移除和来源复核后才能形成团队知识;
  • linter、compiler、test、build 和 CI 继续由项目现有工具维护;
  • 项目知识不授予提交、推送、删除或发布权限;
  • 插件停用后停止学习、查询、策略验证和 Remote 请求。
继续阅读项目知识原理:从项目证据到任务上下文,了解语料、记录、混合检索和 Provider 的内部协作。 相关内容:Agent Learning Loop个人记忆Dashboard 概览
最后修改于 2026年8月31日