对 agent 而言，稳定的设计、决策和经验文档不是事后说明，而是跨会话恢复上下文、保持术语一致和避免重复犯错的基础设施。代码说明系统现在做什么；Design 和决策记录说明为什么这样做、哪些边界不能被随意改变。
实现速度会放大设计质量。真正会改变行为、契约、数据语义、兼容或验证强度的边界没有讲清楚时，快速编码只会更快地产生耦合与返工。Design 阶段不为未受影响的领域填模板；但改动只要触及架构、生产接入、接口、数据结构、所有权或数据流，就必须向用户展示并讨论对应目标，即使仓库证据只支持一个方案。最终文档仍保持最小充分：只保留已选定且会约束实现或验收的结果。
成功方案可以从代码重建；失败尝试如果没有记录，后续 agent 会在相同假设上重复消耗。记录失败时应包含症状、证据、因果机制、为什么失败，以及什么条件变化后才值得重试。
不要依赖单个对话无限增长。项目应有稳定的启动阅读顺序、活跃 Design、会话结束记录和可复用 learnings。不要把 agent 的机械执行过程固化为另一份工作流账本；原始工具状态只在当次工作需要时存在，长期价值应压缩成项目决策或经验。
Slop = agent 速度 × 约束缺失 × 无验证 × 文档不足
提高模型速度无法解决 slop；真正的杠杆是明确边界、选择能证明行为的验证、持续维护项目记忆，并用独立 Review 检查声明与生产路径之间的落差。