files-driven-governance：面向 AI Agent 系统的文档驱动治理方法

files-driven-governance 提供了一套系统性的项目治理方法学，通过文档分层和结构家族定义，帮助 AI Agent 项目建立稳定的事实源和清晰的责任边界。

在 AI Agent 和多代理系统快速发展的背景下，项目治理面临新的挑战。传统的软件开发治理方法往往假设项目由人类开发者主导，而 AI Agent 项目则涉及人类、代理、工具、文档和流程的复杂协作。这种新的协作形态呼唤新的治理思路。

files-driven-governance 项目正是针对这一需求而提出的方法学。它关注的不是"文档多不多"，而是更根本的问题：事实在哪里定义？信息如何流动？失真如何被发现？秩序如何恢复？

files-driven-governance 的核心理念是将文档从"被动说明"提升为"主动治理载体"。它认为，文档不仅是给人看的说明材料，更是定义事实、推进执行、帮助恢复和对外展示的治理工具。

这套方法学强调，在 AI Agent 项目中，必须首先回答以下问题：

• 真源在哪里：哪些文件定义了事实、规则和边界
• 过程如何推进：哪些文件承载任务、讨论、决策和交接
• 状态如何摘要：哪些文件帮助快速恢复现场
• 展示如何投影：哪些文件只负责对外说明和汇报

files-driven-governance 提出了一个清晰的文档分层模型：

真源是定义事实、规则、边界的材料。它是项目的"宪法"，其他所有文档都应从真源派生。在 AI Agent 项目中，真源可能包括：

• 技能定义文件（SKILL.md）
• 规则和政策文档
• 对象边界定义

真源的关键特征是稳定、版本清晰、修改受控。

执行对象是推进任务、讨论、决策、复核、交接的载体。它包括：

• 任务单和工作流定义
• 讨论记录
• 决策文档
• 复核检查点

这一层文档的特点是流动性强，但必须能够追溯回真源。

状态投影是帮助快速恢复现场的摘要性文档。它不能反写上游，只能总结和呈现。例如：

• 项目状态报告
• 进度摘要
• 接手指南

展示投影只负责对外说明、汇报或展示，不参与实际治理。例如：

• README.md（作为入口）
• 对外宣传材料
• 用户手册