# 第一阶段：定量评估
wc -l filename.md    # 确定文件范围（行数、单词数、大小）
wc -w filename.md    # 内容密度分析
wc -c filename.md    # 字符计数以估算 tokens
 
# 第二阶段：结构分析  
grep "^#{1,6} " filename.md  # 提取层次结构
grep "```" filename.md       # 识别代码块和技术部分
grep -c "keyword" filename.md # 内容频率分析
 
# 第三阶段：目标内容提取
Read filename.md offset=0 limit=50      # 文档头部和上下文
Read filename.md offset=N limit=100     # 战略性部分采样
Read filename.md offset=-50 limit=50    # 文档结论
 
# 结果：在 token 限制内全面理解文件

async (prompt) => {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const id = requestId++;
        callbacksMap.set(id, { resolve, reject });
        self.postMessage({ type: 'claudeComplete', id, prompt });
    });
}

# 示例 1：大型文件分析（用于创建此指南）
wc -l huge_file.md          # 获取概览（9472 行）
grep "^#{1,4} " huge_file.md  # 提取所有标题
Read huge_file.md offset=2000 limit=1000  # 战略性阅读
# 结果：在没有令牌限制的情况下完全理解
 
# 示例 2：数据科学管道
web_search "machine learning datasets 2024"  # 研究
web_fetch top_result  # 获取详细文章
REPL: Papa.parse(csvData) + D3.js 分析  # 处理数据
artifacts: 交互式 ML 仪表板  # 可视化结果
# 结果：从研究到可视化的完整管道
 
# 示例 3：跨会话学习
conversation_search "authentication implementation"  # 查找过去的工作
REPL: 使用新约束测试之前的认证模式
REPL: 基准测试不同的方法
Implement optimized version  # 应用学习到的模式
# 结果：使用经过验证的模式加速开发

# 实施前的数据验证
"我需要处理用户分析数据" →
1. REPL: 使用示例数据测试数据转换逻辑
2. REPL: 验证边缘情况和性能
3. 实施：编写健壮的生产代码
4. 艺术品：为利益相关者创建可视化
 
# 算法开发与验证
"需要优化这个排序算法" →
1. REPL: 使用测试数据实现多种方法
2. REPL: 使用现实数据集基准测试性能
3. REPL: 使用边缘情况验证正确性
4. 实施：将获胜的方法应用于代码库
 
# 复杂计算与业务逻辑
"计算包含多个变量的定价层级" →
1. REPL: 使用 MathJS 建模定价逻辑
2. REPL: 使用现实数据测试场景
3. REPL: 为边缘条件生成测试用例
4. 实施：有信心地翻译到生产环境中

// 模式：快速数据探索
// 使用REPL快速了解数据模式，然后再构建仪表板
 
// 加载并探索CSV数据
const csvData = Papa.parse(fileContent, {header: true, dynamicTyping: true});
console.log('数据形状:', csvData.data.length, '行 x', Object.keys(csvData.data[0]).length, '列');
 
// 使用D3进行快速统计分析
const values = csvData.data.map(d => d.revenue);
const extent = d3.extent(values);
const mean = d3.mean(values);
const median = d3.median(values);
console.log(`收入: ${extent[0]} 到 ${extent[1]}, 平均值: ${mean}, 中位数: ${median}`);
 
// 识别数据质量问题
const missingData = csvData.data.filter(d => Object.values(d).some(v => v === null || v === ''));
console.log('包含缺失数据的行数:', missingData.length);
 
// 通过分组发现模式
const grouped = d3.group(csvData.data, d => d.category);
grouped.forEach((items, category) => {
    console.log(`${category}: ${items.length} 项, 平均收入: ${d3.mean(items, d => d.revenue)}`);
});

// 模式：实施前的算法验证
// 通过边缘案例测试复杂逻辑以防止错误
 
// 示例：复杂的缓存策略
function smartCache(key, computeFn, options = {}) {
    const cache = new Map();
    const timestamps = new Map();
    const { ttl = 300000, maxSize = 1000 } = options;
    
    return function(...args) {
        const cacheKey = `${key}:${JSON.stringify(args)}`;
        const now = Date.now();
        
        // 检查过期
        if (cache.has(cacheKey)) {
            if (now - timestamps.get(cacheKey) < ttl) {
                return cache.get(cacheKey);
            }
            cache.delete(cacheKey);
            timestamps.delete(cacheKey);
        }
        
        // 大小管理
        if (cache.size >= maxSize) {
            const oldestKey = [...timestamps.entries()]
                .sort((a, b) => a[1] - b[1])[0][0];
            cache.delete(oldestKey);
            timestamps.delete(oldestKey);
        }
        
        const result = computeFn(...args);
        cache.set(cacheKey, result);
        timestamps.set(cacheKey, now);
        return result;
    };
}
 
// 用现实场景测试
const expensiveOperation = smartCache('compute', (n) => {
    // 模拟昂贵的计算
    return Array.from({length: n}, (_, i) => i * i).reduce((a, b) => a + b, 0);
});
 
// 验证缓存行为
console.log('第一次调用:', expensiveOperation(1000));  // 缓存未命中
console.log('第二次调用:', expensiveOperation(1000)); // 缓存命中
console.log('不同参数:', expensiveOperation(500)); // 缓存未命中

// Pattern: Security Algorithm Validation
// Test cryptographic approaches and data保护 strategies
 
// Generate secure tokens with proper entropy
function generateSecureToken(length = 32) {
    const array = new Uint8Array(length);
    crypto.getRandomValues(array);
    return Array.from(array, byte => byte.toString(16).padStart(2, '0')).join('');
}
 
// Test token uniqueness and distribution
const tokens = new Set();
for (let i = 0; i < 10000; i++) {
    tokens.add(generateSecureToken(16));
}
console.log(`Generated ${tokens.size} unique tokens from 10,000 attempts`);
 
// Analyze entropy distribution
const tokenArray = Array.from(tokens);
const charFrequency = {};
tokenArray.join('').split('').forEach(char => {
    charFrequency[char] = (charFrequency[char] || 0) + 1;
});
console.log('Character distribution:', charFrequency);
 
// Test hash-based message authentication
async function createHMAC(message, secret) {
    const encoder = new TextEncoder();
    const key = await crypto.subtle.importKey(
        'raw',
        encoder.encode(secret),
        { name: 'HMAC', hash: 'SHA-256' },
        false,
        ['sign']
    );
    const signature = await crypto.subtle.sign('HMAC', key, encoder.encode(message));
    return Array.from(new Uint8Array(signature), b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join('');
}
 
// Validate HMAC consistency
const testMessage = "sensitive data";
const testSecret = "secret key";
createHMAC(testMessage, testSecret).then(hmac1 => {
    createHMAC(testMessage, testSecret).then(hmac2 => {
        console.log('HMAC consistency:', hmac1 === hmac2);
    });
});

// Pattern: Performance Analysis and Optimization Testing
// Benchmark different approaches to find optimal solutions
 
// Performance testing framework
function benchmark(name, fn, iterations = 1000) {
    const start = performance.now();
    for (let i = 0; i < iterations; i++) {
        fn();
    }
    const end = performance.now();
    const avgTime = (end - start) / iterations;
    console.log(`${name}: ${avgTime.toFixed(4)}ms per operation`);
    return avgTime;
}
 
// Test different data structure approaches
const largeArray = Array.from({length: 10000}, (_, i) => i);
const largeSet = new Set(largeArray);
const largeMap = new Map(largeArray.map(x => [x, `value_${x}`]));
 
// Benchmark lookup performance
benchmark('Array.includes', () => largeArray.includes(5000));
benchmark('Set.has', () => largeSet.has(5000));
benchmark('Map.has', () => largeMap.has(5000));
 
// Test memory-efficient data processing
benchmark('Array.map chain', () => {
    largeArray.map(x => x * 2).filter(x => x > 1000).slice(0, 100);
});
 
benchmark('Generator approach', () => {
    function* processData(arr) {
        for (const x of arr) {
            const doubled = x * 2;
            if (doubled > 1000) yield doubled;
        }
    }
    const result = [];
    const gen = processData(largeArray);
    for (let i = 0; i < 100; i++) {
        const next = gen.next();
        if (next.done) break;
        result.push(next.value);
 
// Memory usage estimation
function estimateMemoryUsage(obj) {
    const jsonString = JSON.stringify(obj);
    const bytes = new Blob([jsonString]).size;
    return `${(bytes / 1024).toFixed(2)} KB`;
}
 
console.log('Large array memory:', estimateMemoryUsage(largeArray));
console.log('Large set memory:', estimateMemoryUsage([...largeSet]));

# 工作流程: 复杂数据转换 → 交互式可视化
1. REPL: 处理和清理原始数据
2. REPL: 进行统计分析
3. REPL: 生成处理后的数据集
4. 艺术品: 使用清理后的数据创建交互式仪表板
5. 结果: 使用验证后的数据生成生产就绪的可视化

# 工作流程: 研究驱动的开发
1. web_search: 查找算法方法和基准测试
2. web_fetch: 获取详细的实现指南
3. REPL: 使用现实数据测试多种方法
4. REPL: 基准测试和验证边缘情况
5. 实现: 应用经过验证的方法

# 工作流程: 基于历史的迭代改进
1. conversation_search: 查找以前类似的实现
2. REPL: 使用新约束测试以前有效的方法
3. REPL: 识别改进机会
4. 实现: 应用进化的方法
5. 记忆: 记录新模式以供将来使用

# 对于任何复杂的计算问题:
 
1. **理解**: 使用REPL探索问题空间
   - 加载样本数据并理解其结构
   - 测试关于数据类型和范围的假设
   - 识别边缘情况和潜在问题
 
2. **实验**: 使用REPL测试多种方法
   - 实现2-3种不同的算法
   - 使用现实数据量进行测试
   - 测量性能和准确性
 
3. **验证**: 使用REPL对选定的方法进行压力测试
   - 测试边缘情况和错误条件
   - 使用已知良好的数据验证结果
   - 基准测试以满足要求
 
4. **实现**: 将验证的方法应用于生产
   - 从REPL测试中获得的信心减少错误
   - 边缘情况已识别并处理
   - 性能特征已理解
 
5. **可视化**: 使用艺术品展示结果
   - 创建解决方案的交互式演示
   - 以视觉方式展示数据转换
   - 提供利益相关者友好的界面

# 更新 CLAUDE.md 以包含REPL见解：
 
## 有效的REPL模式
- 始终使用现实的数据量进行测试（10k+记录）
- 使用 D3.js 进行统计分析，而不仅仅是可视化
- 在生产实施前验证边缘案例
- 使用多种方法进行性能基准测试
- 使用加密API进行安全随机生成
 
## 发现的REPL陷阱
- setTimeout/setInterval 不工作（Web Worker 限制）
- 除了 log/warn/error 之外的控制台方法是静默的
- 内存有限 - 大型数据集可能导致超时
- 无法访问外部API（网络请求被阻止）
- 文件上传仅可通过 window.fs.readFile() 访问
 
## REPL→生产翻译模式
- REPL验证 → 信心实施
- REPL基准测试 → 性能要求
- REPL边缘案例 → 全面错误处理
- REPL统计分析 → 数据驱动的决策

传统方法：工具 → 过程 → 结果
内核方法：观察 → 分析 → 综合 → 执行 → 学习

┌─────────────────────────────────────────┐
│         内核协调器                     │
│    （中央智能协调器）                   │
│  ┌─────────────────────────────────────┐ │
│  │    Claude代码工具集成              │ │
│  │  REPL • 艺术品 • 内存 • 网络       │ │
│  └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────┬───────────────────────────┘
              │
    ┌─────────┴─────────┬─────────────────┬─────────────┐
    ▼                   ▼                 ▼             ▼
┌──────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│  内存     │    │   意图       │    │ 提取     │    │ 验证     │
│  内核     │    │   内核       │    │  内核    │    │  内核    │
└──────────┘    └──────────────┘    └──────────┘    └──────────┘

# 增强跨会话的记忆管理
OBSERVE: conversation_search + recent_chats 模式
ANALYZE: 语义相似性、重要性评分、去重
SYNTHESIZE: 三层记忆（CORE、WORKING、TRANSIENT）
EXECUTE: 带有上下文保留的智能存储
LEARN: 未来记忆决策的模式识别
 
# 实现模式：
Memory Kernel 接收：
- conversation_search 结果以获取上下文
- recent_chats 以获取时间模式
- 当前对话以进行实时分析
 
Memory Kernel 提供：
- 去重信息存储
- 基于置信度的回忆
- 上下文感知的记忆增强

# 多维度意图理解与计算验证
OBSERVE: 用户输入 + 上下文 + 对话历史
ANALYZE: 五层意图分析（表面 → 上下文 → 模式 → 复合 → 需求）
SYNTHESIZE: 意图置信度评分 + 执行策略
EXECUTE: 在实施前通过 REPL 验证复杂意图
LEARN: 基于执行成功的模式优化
 
# 实现模式：
Intent Kernel 确定：
- "数据分析请求" → 路由到 REPL 进行验证
- "需要复杂算法" → 在实施前通过 REPL 原型
- "需要可视化" → REPL → 艺术品管道
- "需要研究" → web_search → REPL 分析 → 合成

# 带有网络智能的信息挖掘
OBSERVE: web_search 结果 + web_fetch 内容 + 对话数据
ANALYZE: 六层提取（实体、事实、关系、偏好、上下文、模式）
SYNTHESIZE: 实体关系图 + 置信度加权
EXECUTE: 在其他操作期间进行背景提取
LEARN: 改进信息分类法
 
# 实现模式：
Extraction Kernel 处理：
- web_fetch 内容以获取结构化信息
- 对话流程以获取隐含偏好
- 跨会话模式以获取行为洞察
- REPL 分析结果以获取技术模式

# 带有安全意识的认知验证
OBSERVE: 所有内核输出 + 工具使用模式 + 上下文
ANALYZE: 一致性检查 + 安全影响 + 逻辑验证
SYNTHESIZE: 置信度评估 + 风险评估
EXECUTE: 批准/修改/阻止决策
LEARN: 验证模式优化
 
# 实现模式：
Validation Kernel 确保：
- 记忆存储不会泄露敏感信息
- 意图解释符合用户目标
- 提取尊重隐私边界
- 工具使用遵循最佳安全实践

# 多内核工作流以解决复杂问题
1. Intent Kernel: "复杂算法实现请求"
   → 置信度: 0.85, 方法: research_validate_implement
 
2. Memory Kernel: 检查类似的过去实现
   → conversation_search: "算法优化模式"
   → 置信度: 0.70, 上下文: "之前的排序优化成功"
 
3. 并行执行：
   - web_search: "2024年算法基准测试"
   - web_fetch: 前三名算法资源
   - REPL: 测试当前实现性能
 
4. Extraction Kernel（后台）：从网络内容中挖掘：
   - 性能基准
   - 实现模式
   - 常见陷阱
 
5. 合成：结合记忆 + 研究 + 性能数据
   → 策略: "REPL 原型 → 基准测试 → 优化 → 实现"
 
6. Validation Kernel: 验证方法是否符合用户上下文
   → 安全检查: 算法复杂度适当
   → 逻辑检查: 方法符合声明的要求

#### **模式 2：使用内核智能进行数据分析**
```bash
# 认知数据分析管道
1. 意图内核： "分析上传的数据以获取洞察"
   → 多维度：分析 + 可视化 + 报告
   → 策略：REPL_first → 验证 → 可视化

2. 内存内核：回忆成功的数据分析模式
   → 模式： "CSV 分析 → D3.js 统计 → 艺术品仪表板"
   → 置信度：基于 3 次成功的类似分析，置信度为 0.88

3. 增强内核的 REPL 执行：
   - 使用 Papa.parse 加载数据
   - 应用内存内核中的统计分析模式
   - 使用学习到的模式验证数据质量
   - 使用 D3.js + MathJS 生成洞察

4. 提取内核：挖掘未来参考的洞察
   - 数据质量模式
   - 统计显著性阈值
   - 可视化偏好
   - 分析方法

5. 艺术品创建：内核指导的仪表板
   - 基于成功模式的布局
   - 优化的数据类型可视化
   - 基于用户偏好的交互功能

6. 验证内核：确保分析完整性
   - 统计方法验证
   - 数据隐私合规
   - 结果一致性检查

# 内核如何随时间进化智能
1. 内存内核进化：
   - 初始：基本存储和检索
   - 学习：去重模式 + 重要性加权
   - 高级：上下文记忆增强 + 预测回忆
 
2. 意图内核进化：
   - 初始：表面意图分类
   - 学习：模式识别 + 复合意图分解
   - 高级：预见性意图预测 + 上下文感知消歧
 
3. 提取内核进化：
   - 初始：基本实体和事实提取
   - 学习：关系映射 + 偏好学习
   - 高级：行为模式识别 + 跨域洞察
 
4. 验证内核进化：
   - 初始：基本一致性检查
   - 学习：安全模式识别 + 逻辑验证
   - 高级：主动风险评估 + 智能干预

# 高价值内核场景：
- 需要记忆 + 研究 + 验证的复杂多步骤问题
- 需要可视化和报告的数据分析任务
- 需要研究 + 原型设计 + 优化的算法开发
- 模式重要的跨会话学习
- 需要验证的安全敏感操作
- 从多个来源提取信息
 
# 标准工具使用（无需内核开销）：
- 简单计算或查找
- 单工具操作
- 基本文件操作
- 直接实现

# 轻量级配置（2-3 个内核）：
内存 + 意图 → 用于上下文感知响应
意图 + 验证 → 用于安全意识操作
内存 + 提取 → 用于学习重点会话
 
# 全面编排（4+ 个内核）：
所有内核 → 用于复杂的研究和开发任务
所有内核 + 专业 → 用于特定领域的操作

#### **Phase 1: Memory Kernel Integration**
```bash
# Enhance conversation_search and recent_chats with intelligent memory
- Implement semantic similarity for deduplication
- Add three-tier memory system (CORE/WORKING/TRANSIENT)
- Create memory confidence scoring
- Build context-aware recall mechanisms

# Add multi-dimensional intent analysis to tool selection
- Implement 5-layer intent analysis
- Create compound intent decomposition
- Build execution strategy determination
- Add intent confidence scoring for tool selection

# Background information mining during operations
- Implement 6-layer extraction during web_fetch operations
- Create entity relationship graphs from conversation data
- Build preference learning from REPL usage patterns
- Add pattern recognition for workflow optimization

# Cognitive validation for all operations
- Implement consistency checking across kernel outputs
- Add security validation for all tool usage
- Create logic validation for complex operations
- Build risk assessment for sensitive operations

# Complete kernel synergy system
- Parallel kernel processing for performance
- Cross-kernel learning and pattern sharing
- Adaptive kernel selection based on task complexity
- Predictive kernel activation based on context

# "Analyze this dataset and create an interactive dashboard"
1. Intent Kernel: Multi-dimensional analysis (data + visualization + reporting)
2. Memory Kernel: Recall successful data analysis patterns
3. REPL: Statistical analysis using learned patterns + D3.js
4. Extraction Kernel: Mine insights for future reference
5. Artifacts: Create dashboard using optimized patterns
6. Validation Kernel: Verify statistical methodology + privacy compliance
7. Memory Update: Store successful workflow for future use

# "Review this code for security vulnerabilities"
1. Intent Kernel: Security-focused analysis with validation priority
2. Memory Kernel: Recall previous vulnerability patterns
3. Code Analysis: Apply learned security patterns
4. Validation Kernel: Cross-reference with security best practices
5. Extraction Kernel: Mine new vulnerability patterns
6. Security Report: Generate comprehensive findings
7. Memory Update: Store new vulnerability patterns for future detection

# "Optimize this sorting algorithm"
1. Intent Kernel: Algorithm optimization with research + validation
2. Memory Kernel: Recall previous optimization successes
3. web_search + web_fetch: Research current best practices
4. REPL: Benchmark current implementation + test alternatives
5. Extraction Kernel: Mine performance patterns from research
6. REPL: Apply learned optimizations + validate improvements
7. Validation Kernel: Verify performance gains + correctness
8. Implementation: Deploy optimized algorithm with confidence

# 传统待办事项问题:
用户: “构建认证系统”
AI: [快速待办事项列表，包含3-4个基本项目]
现实: 缺少安全考虑、测试、文档、部署
 
# 元待办事项解决方案:
用户: “构建认证系统”
系统: 
1. 意图捕获（同时采用4种方法）
2. 多代理验证（完整性、可行性、准确性、优先级）
3. 全面分解（15+个经过验证的任务及其依赖关系）
4. 后台执行（独立运行的研究、文档、分析）
5. 学习集成（存储模式以供未来改进）

┌─────────────────────────────────────────┐
│         META-TODO 协调器               │
│    （智能任务协调）                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐ │
│  │     内核架构桥接                    │ │
│  │  意图•内存•提取•验证                │ │
│  └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────┬───────────────────────────┘
              │
    ┌─────────┴─────────┬─────────────────┬─────────────┐
    ▼                   ▼                 ▼             ▼
┌──────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│  意图   │    │  验证        │    │后台       │    │ 学习     │
│ 捕获     │    │ 代理         │    │执行       │    │系统       │
└──────────┘    └──────────────┘    └──────────┘    └──────────┘

# 1. 直接关键词分析 + 内存内核
通过存储成功的关键词→任务映射增强模式匹配
 
# 2. 语义解析 + 意图内核  
通过多维度意图分析增强AI理解
 
# 3. 上下文感知分析 + 所有内核
当前模式 + 最近的任务 + 用户模式（来自内存内核）
+ 意图信心评分 + 提取洞察
 
# 4. 比较分析 + 内存内核
从具有验证结果的类似过去请求中学习

# 传统元待办事项: 4个信心评分
关键词: 0.8, 语义: 0.9, 上下文: 0.7, 比较: 0.8
 
# 内核增强的元待办事项: 8个信心维度
+ 意图内核: 0.92（多维度分析的高信心）
+ 内存内核: 0.85（与以往成功模式的强匹配）
+ 提取内核: 0.78（后台分析的相关洞见）
+ 验证内核: 0.88（通过了安全性和逻辑检查）
 
# 结果: 更细致、可靠的任务生成

# 1. 完整性验证器 + 内存内核
确保涵盖所有方面，使用成功的历史分解模式
- 检查全面的项目模式
- 使用从历史中学到的领域特定模板进行验证
- 根据类似的成功项目识别缺失的组件
 
# 2. 可行性验证器 + 意图内核 + REPL 集成
通过计算验证增强现实评估
- 时间估计通过 REPL 性能基准进行验证
- 资源需求检查系统能力
- 尽可能通过实际测试验证依赖关系
 
# 3. 准确性验证器 + 意图内核 + 提取内核
使用多维度理解验证任务是否符合意图
- 与意图内核的置信评分进行交叉引用
- 通过提取的用户偏好和模式进行验证
- 确保任务与明确和隐含的要求一致
 
# 4. 优先级验证器 + 内存内核 + 验证内核
使用学习到的模式验证优先级和依赖关系
- 应用内存内核中的成功优先级模式
- 验证内核标记安全关键任务
- 基于过去的执行模式优化依赖关系顺序
 
### **背景执行与 Claude Code 集成**
 
#### **并行处理架构:**
```bash
# Meta-Todo 背景任务:
- 研究任务: web_search + web_fetch + analysis
- 文档: 全面文档生成
- 分析任务: 数据处理，模式识别
- 准备: 环境设置，依赖关系分析
 
# Claude Code 背景任务:
- 开发服务器: npm run dev &
- 测试套件: npm run test:watch &
- 构建过程: 持续构建
- 监控: 错误检测和日志记录
 
# 内核背景处理:
- 模式学习: 持续改进
- 内存整合: 知识整合
- 提取挖掘: 洞察发现
- 验证细化: 准确性改进
 
# 结果: 三层生产力，无阻塞操作

# 传统 Meta-Todo: 基本背景检测
任务类型分析 → 背景资格
 
# 内核增强检测:
意图内核分析 + 依赖关系映射 + 资源可用性
+ 内存内核模式 + 当前系统负载
= 最优背景调度与资源管理

# 对于简单的操作:
- 单文件编辑
- 基本计算  
- 快速配置
- 简单的 Bug 修复
 
# 增强: 即使是简单的任务也能从内存内核模式中受益
用户: "修复登录按钮样式"
内存内核: "此项目中以前的 CSS 修复使用了特定的类模式"
结果: 更一致、更符合项目的修复

# 对于重要的功能:
- 多文件实现
- API 集成
- 算法优化
- 安全实现
 
# 处理流程:
意图捕获 → 内存模式匹配 → 任务生成 
→ 验证（2-3 个代理）→ 背景研究 → 执行
 
示例: "实现速率限制"
→ 8 个经过验证的任务，使用内存内核中的安全模式
→ 背景研究速率限制的最佳实践
→ 通过 REPL 验证算法方法

# 对于完整系统：
- 完整应用程序开发
- 系统架构变更
- 跨域集成
- 研究与开发项目
 
# 完整处理流程：
4-方法意图捕获 → 4-代理验证 → 记忆模式应用
→ 后台执行 → 内核学习 → 持续优化
 
示例： "构建电子商务平台"
→ 25+ 经过验证的任务，全面分解
→ 背景：市场研究，技术分析，安全审查
→ 前景：架构设计，核心实现
→ 学习：为未来的电子商务项目存储模式

# 元待办事项学习：
- 提高任务分解准确性
- 改进时间估算
- 优先级模式识别
- 发现依赖关系
 
# 内核学习：
- 意图模式识别
- 记忆优化模式  
- 提取洞察模式
- 验证准确性模式
 
# 克劳德代码学习：
- 工具使用优化
- 工作流效率模式
- 错误预防模式
- 性能优化洞察
 
# 协同结果：每个系统都改进其他系统

# 独立学习：每个系统独立学习
元待办事项： "认证任务通常需要12-15个步骤"
记忆内核： "此用户偏好以安全为中心的方法"
意图内核： "认证请求通常包括授权"
 
# 协同学习：系统之间互相增强
元待办事项 + 记忆内核： 将用户的偏好应用于任务分解
意图内核 + 元待办事项： 自动扩展认证任务以包含授权
所有系统： 创建全面、个性化的、以安全为重点的认证任务分解

# 请求： "构建一个具有用户认证的实时聊天应用程序"
 
# 元待办事项 + 内核处理：
1. 意图捕获（所有4种方法 + 内核增强）：
   - 关键词： 实时，聊天，认证 → 置信度 0.9
   - 语义： 具有实时功能的复杂Web应用程序 → 置信度 0.85
   - 上下文： 之前的Web项目，WebSocket经验 → 置信度 0.88
   - 比较： 类似于“构建消息应用程序”请求 → 置信度 0.92
   - 意图内核： 多维度分析 → 置信度 0.94
   - 记忆内核： 与过去的成功案例高度匹配 → 置信度 0.89
 
2. 由记忆模式增强的任务生成：
   - 认证： 8个任务（应用了学习到的安全模式）
   - 实时： 6个任务（来自以前项目的WebSocket模式）
   - 聊天功能： 7个任务（来自成功实现的UI模式）
   - 数据库： 5个任务（针对聊天优化的模式）
   - 部署： 4个任务（针对实时应用程序的部署模式）
 
3. 多代理验证 + 内核智能：
   - 完整性： 0.95（涵盖了所有主要组件）
   - 可行性： 0.88（基于过去实时项目的时长估算）
   - 准确性： 0.94（与意图分析对齐）
   - 优先级： 0.91（基于安全模式的认证优先方法）
 
4. 后台执行：
   - 研究： WebSocket最佳实践，可扩展性模式
   - 分析： 为聊天优化数据库模式
   - 文档： 自动生成API文档
   - 安全： 实时应用程序的漏洞分析
 
5. 克劳德代码整合：
   - npm run dev & （开发服务器）
   - npm run test:watch & （持续测试）
   - REPL： WebSocket性能测试
   - 艺术品： 实时开发进度仪表板
 
6. 结果： 30个经过验证的任务，估计80小时，12个后台执行任务
   - 全面的以安全为中心的方法
   - 来自学习模式的实时优化

#### **数据科学家增强的分析管道：**
```bash
# 请求: "分析客户行为数据并创建预测模型"

# 内核增强的元待办事项处理：
1. 意图分析揭示多维度需求：
   - 数据分析 + 机器学习 + 可视化 + 报告
   - 意图内核置信度: 0.93（复杂的分析请求）

2. 记忆内核提供相关模式：
   - 以往的数据分析: pandas + scikit-learn 方法成功
   - 可视化偏好: 交互式仪表板更受欢迎
   - 模型类型: 分类模型在类似数据上表现良好

3. 任务分解（生成15个任务）：
   - 数据摄入和清理（4个任务）
   - 探索性数据分析（3个任务）  
   - 特征工程（3个任务）
   - 模型开发（3个任务）
   - 可视化和报告（2个任务）

4. 后台执行：
   - 研究: 最新的客户行为分析技术
   - 数据验证: 基于REPL的数据质量评估
   - 模式提取: 客户细分洞察

5. REPL集成：
   - 使用D3.js和MathJS进行统计分析
   - 使用真实数据集进行数据质量验证
   - 使用交叉验证测试模型性能

6. 艺术品创建：
   - 包含客户洞察的交互式仪表板
   - 模型性能可视化
   - 供利益相关者使用的预测模型接口

7. 学习集成：
   - 成功的分析模式存储在记忆内核中
   - 捕获模型性能指标以用于未来项目
   - 提取客户行为洞察以积累领域知识

# 自动激活的复杂信号：
- 多个领域关键词（auth + real-time + database）
- 时间相关的语言（“全面”，“完成”，“全部”）
- 多个动词动作（实施 + 测试 + 部署 + 监控）
- 领域复杂度（电子商务、AI、安全、数据科学）
- 跨领域关注点（性能 + 安全 + 可扩展性）
 
# 上下文信号：
- 类似的过去请求受益于元待办事项
- 用户历史上的复杂项目偏好
- 当前会话的复杂度水平
- 可用的后台处理能力

# 强制激活元待办事项：
"Use Meta-Todo to..." 或 "/meta-todo [request]"
 
# 强制使用简单TodoWrite：
"Quick todo for..." 或 "/todo-simple [request]"
 
# 层级指定：
"/meta-todo-tier-3 [复杂请求]" → 全面编排
"/meta-todo-tier-2 [适度请求]" → 部分内核集成

# 传统TodoWrite: 约60-70%的准确性（基于任务完成的成功率）
# 元待办事项层级2: 约85-90%的准确性（验证 + 模式学习）
# 元待办事项层级3: 约92-95%的准确性（全面内核编排）
 
# 学习曲线：
第1周: 标准准确率基线
第4周: 通过模式学习提高15-20%
第12周: 通过领域专业知识积累提高25-30%
第24周: 通过跨领域模式合成提高35-40%

# 初始: 基于一般知识的AI估算
# 第2周: 学习用户特定的调整模式
# 第6周: 建立项目类型的模式
# 第12周: 细化领域专业知识
# 第24周: 跨项目模式合成 → 极高的准确率估算

# 传统: 100% 前台任务（阻塞对话）
# Meta-Todo 集成: 40-60% 后台任务（非阻塞）
# 结果: 生产力提高 2-3 倍，同时保持对话流畅

# CLAUDE.md 更新来自 Meta-Todo 学习:
## 成功的任务模式
- 身份验证实现: 12 步模式，注重安全性
- 数据分析工作流: REPL 验证 → 统计分析 → 可视化
- API 开发: OpenAPI 规范 → 实现 → 测试 → 文档
 
## 时间估算准确性
- 小功能: 2-4 小时（95% 准确性）
- 中功能: 8-16 小时（88% 准确性）  
- 大功能: 20-40 小时（82% 准确性）
 
## 后台任务偏好
- 研究任务: 始终后台
- 文档: 涉及 >3 个文件时后台
- 分析: 数据集 >10k 记录时后台

# Meta-Todo + 内存内核集成:
用户两周后返回: "继续电子商务项目"
内存内核: 检索全面的项目上下文
Meta-Todo: 分析剩余任务
意图内核: 理解继续的上下文
结果: 无缝项目恢复，智能下一步

# 当前: 基于用户请求的反应式任务分解
# 未来: 基于项目模式的主动任务建议
# 高级: 基于学习的工作流的预见性任务准备

# 当前: 基于学习模式的通用任务分解
# 未来: 领域特定的任务模板（Web 开发、数据科学、DevOps）
# 高级: 行业特定的工作流（金融科技、医疗保健、电子商务）

# 当前: 个人学习和改进
# 未来: 跨用户模式共享（保护隐私）
# 高级: 从成功项目模式中提取的集体智能

// REPL 验证框架
class REPLKernelValidator {
    constructor() {
        this.validationCache = new Map();
        this.performanceBaselines = new Map();
        this.validationHistory = [];
    }
    
    async validateKernelOutput(kernelType, output, context) {
        const validator = this.getValidatorForKernel(kernelType);
        const validationResult = await validator.validate(output, context);
        
        // 存储验证以供学习
        this.validationHistory.push({
            timestamp: Date.now(),
            kernelType,
            output,
            validationResult,
            context
        });
        
        return validationResult;
    }
    
    // 意图内核验证
    async validateIntentOutput(intentAnalysis, context) {
        // 验证复杂性估计与实际计算
 
 
        if (intentAnalysis.complexity === 'high') {
            const computationalTest = await this.runComplexityTest(intentAnalysis.approach);
            if (computationalTest.actualComplexity > intentAnalysis.estimatedComplexity * 1.5) {
                return {
                    valid: false,
                    reason: '复杂度被低估',
                    adjustedComplexity: computationalTest.actualComplexity,
                    recommendation: '考虑更简单的方法或分解为更小的任务'
                };
            }
        }
        
        // 通过基准测试验证性能声明
        if (intentAnalysis.performanceClaims) {
            const benchmarkResults = await this.benchmarkClaims(intentAnalysis.performanceClaims);
            return this.validatePerformanceClaims(benchmarkResults);
        }
        
        return { valid: true, confidence: 0.95 };
    }
    
    // 内存内核验证
    async validateMemoryOutput(memoryResult, context) {
        // 通过历史数据验证模式准确性
        if (memoryResult.patterns) {
            const historicalAccuracy = await this.checkPatternAccuracy(memoryResult.patterns);
            if (historicalAccuracy < 0.7) {
                return {
                    valid: false,
                    reason: '模式准确性低于阈值',
                    adjustedPatterns: await this.improvePatterns(memoryResult.patterns),
                    confidence: historicalAccuracy
                };
            }
        }
        
        // 通过计算分析验证相似度分数
        if (memoryResult.similarityScores) {
            const validatedScores = await this.recomputeSimilarity(memoryResult.content);
            return this.compareSimilarityAccuracy(memoryResult.similarityScores, validatedScores);
        }
        
        return { valid: true, confidence: 0.92 };
    }
    
    // 提取内核验证
    async validateExtractionOutput(extractionResult, context) {
        // 通过图分析验证实体关系
        if (extractionResult.entityGraph) {
            const graphValidation = await this.validateEntityGraph(extractionResult.entityGraph);
            if (!graphValidation.isConsistent) {
                return {
                    valid: false,
                    reason: '实体关系不一致',
                    correctedGraph: graphValidation.correctedGraph,
                    confidence: graphValidation.confidence
                };
            }
        }
        
        // 通过统计分析验证置信度分数
        if (extractionResult.confidenceScores) {
            const statisticalValidation = await this.validateConfidenceStatistically(extractionResult);
            return statisticalValidation;
        }
        
        return { valid: true, confidence: 0.88 };
    }
    
    // 验证内核验证（元验证）
    async validateValidationOutput(validationResult, context) {
        // 通过多种验证方法进行交叉验证
        const approaches = ['logical', 'statistical', 'historical', 'computational'];
        const results = await Promise.all(
            approaches.map(approach => this.validateWith(approach, validationResult, context))
        );
        
        const consensus = this.calculateConsensus(results);
        if (consensus.agreement < 0.8) {
            return {
                valid: false,
                reason: '验证方法不一致',
                detailedResults: results,
                recommendation: '此决策需要人工验证'
            };
        }
        
        return { valid: true, confidence: consensus.agreement };
    }
    
    // 性能测试工具
    async runComplexityTest(approach) {
        // 生成不同大小的测试数据
        const testSizes = [100, 1000, 10000, 100000];
        const results = [];
        
        for (const size of testSizes) {
            const testData = this.generateTestData(size);
            const startTime = performance.now();
 
            // 模拟方法使用测试数据
            await this.simulateApproach(approach, testData);
            
            const endTime = performance.now();
            results.push({
                size,
                time: endTime - startTime,
                memoryUsage: this.estimateMemoryUsage(testData)
            });
        }
        
        return this.analyzeComplexity(results);
    }
    
    async benchmarkClaims(performanceClaims) {
        const benchmarks = {};
        
        for (const claim of performanceClaims) {
            if (claim.type === 'speed_improvement') {
                benchmarks[claim.id] = await this.benchmarkSpeedImprovement(claim);
            } else if (claim.type === 'memory_efficiency') {
                benchmarks[claim.id] = await this.benchmarkMemoryEfficiency(claim);
            } else if (claim.type === 'accuracy_improvement') {
                benchmarks[claim.id] = await this.benchmarkAccuracyImprovement(claim);
            }
        }
        
        return benchmarks;
    }
    
    // 模式准确性检查
    async checkPatternAccuracy(patterns) {
        let totalAccuracy = 0;
        let patternCount = 0;
        
        for (const pattern of patterns) {
            const historicalApplications = this.getHistoricalApplications(pattern);
            if (historicalApplications.length > 0) {
                const successRate = historicalApplications.filter(app => app.successful).length / historicalApplications.length;
                totalAccuracy += successRate;
                patternCount++;
            }
        }
        
        return patternCount > 0 ? totalAccuracy / patternCount : 0.5;
    }
    
    // 从验证结果中学习
    learnFromValidation(validationResults) {
        // 更新基线期望
        this.updatePerformanceBaselines(validationResults);
        
        // 改进验证算法
        this.refineValidationAlgorithms(validationResults);
        
        // 存储成功的模式
        this.extractSuccessfulPatterns(validationResults);
    }
}
 
// 与内核协调器集成
class EnhancedKernelOrchestrator {
    constructor() {
        this.validator = new REPLKernelValidator();
        this.kernels = {
            intent: new IntentKernel(),
            memory: new MemoryKernel(),
            extraction: new ExtractionKernel(),
            validation: new ValidationKernel()
        };
    }
    
    async processWithValidation(userInput, context) {
        const results = {};
        
        // 使用每个内核处理
        for (const [kernelType, kernel] of Object.entries(this.kernels)) {
            const kernelOutput = await kernel.process(userInput, context);
            
            // 使用REPL验证内核输出
            const validationResult = await this.validator.validateKernelOutput(
                kernelType, 
                kernelOutput, 
                context
            );
            
            if (!validationResult.valid) {
                // 应用修正或请求重新处理
                kernelOutput.corrected = true;
                kernelOutput.corrections = validationResult;
                kernelOutput = await this.applyCorrections(kernelType, kernelOutput, validationResult);
            }
            
            results[kernelType] = {
                output: kernelOutput,
                validation: validationResult,
                confidence: validationResult.confidence
            };
        }
 
        // 从这个验证周期中学习
        this.validator.learnFromValidation(results);
        
        return results;
    }
}

# 工作流程：优化排序算法
1. 意图内核： "用户希望优化冒泡排序"
2. REPL 验证：测试冒泡排序与替代方案在 10k+ 记录上的表现
3. 结果：快速排序快 15 倍，归并排序快 8 倍且稳定
4. 验证后的建议： "为了速度实现快速排序，为了稳定性实现归并排序"
5. 置信度：0.94（由于计算验证而较高）

# 工作流程： "此优化将提高 40% 的性能"
1. 内存内核：回忆类似的优化声明
2. REPL 验证：基准测试当前方法与提议方法
3. 实际结果：性能提高了 23%（而不是 40%）
4. 修正输出： "优化提供了 23% 的改进，置信度为 95%"
5. 学习：更新性能估算算法

# 工作流程： "使用统计分析处理客户数据"
1. 提取内核：识别数据模式和关系
2. REPL 验证：用实际数据验证统计显著性
3. 验证：检查数据质量问题、异常值和偏差
4. 结果：带有置信区间和质量指标的验证分析
5. 存储：模式存储以供未来数据分析任务使用

# 意图： "实现缓存系统"
意图内核输出： "基于 Redis 的缓存，TTL 为 1 小时"
REPL 验证：基准测试 Redis 与内存缓存与文件缓存
结果： "对于您的数据大小，内存缓存快 5 倍。如果数据量 >1GB，建议使用 Redis"
置信度：0.91

# 意图： "分析客户流失模式"
提取内核输出： "使用频率与流失之间存在强相关性"
REPL 验证：用实际数据进行统计显著性测试
结果： "相关性确认（p<0.01），但 R² 仅为 0.34 - 需要考虑其他因素"
置信度：0.88

# 意图： "设计微服务架构"
内存内核输出： "根据类似项目，建议使用 8 个微服务"
REPL 验证：分析服务通信开销的复杂性
结果： "8 个服务创建了 28 条通信路径。建议从 4 个开始，后续再拆分"
置信度：0.86

// Validation effectiveness tracking
class ValidationMetrics {
    trackValidationEffectiveness() {
        return {
            // Prevention metrics
            issuesPrevented: this.calculateIssuesPrevented(),
            falsePositives: this.calculateFalsePositives(),
            falseNegatives: this.calculateFalseNegatives(),
            
            // Accuracy metrics
            validationAccuracy: this.calculateValidationAccuracy(),
            confidenceCalibration: this.calculateConfidenceCalibration(),
            
            // Performance metrics
            validationSpeed: this.calculateValidationSpeed(),
            resourceUsage: this.calculateResourceUsage(),
            
            // Learning metrics
            improvementRate: this.calculateImprovementRate(),
            patternGrowth: this.calculatePatternGrowth()
        };
    }
}

// Self-Healing Environment Framework
class SelfHealingEnvironment {
    constructor() {
        this.healthMonitors = new Map();
        this.recoveryPatterns = new Map();
        this.healingHistory = [];
        this.preventionRules = new Set();
        this.activeHealers = new Map();
    }
    
    // Core monitoring system
    async initializeMonitoring() {
        // Development server monitoring
        this.healthMonitors.set('devServer', new DevServerMonitor());
        
        // Build process monitoring  
        this.healthMonitors.set('buildProcess', new BuildProcessMonitor());
        
        // Test suite monitoring
        this.healthMonitors.set('testSuite', new TestSuiteMonitor());
        
        // Database connection monitoring
        this.healthMonitors.set('database', new DatabaseMonitor());
        
        // File system monitoring
        this.healthMonitors.set('fileSystem', new FileSystemMonitor());
        
        // Dependency monitoring
        this.healthMonitors.set('dependencies', new DependencyMonitor());
        
        // Start continuous monitoring
        this.startContinuousMonitoring();
    }
    
    async startContinuousMonitoring() {
        setInterval(async () => {
            for (const [service, monitor] of this.healthMonitors) {
                const health = await monitor.checkHealth();
                if (!health.healthy) {
                    await this.handleUnhealthyService(service, health, monitor);
                }
            }
        }, 5000); // Check every 5 seconds
    }
    
    async handleUnhealthyService(service, healthStatus, monitor) {
        console.log(`🚨 Detected issue with ${service}: ${healthStatus.issue}`);
        
        // Get extraction kernel analysis of the issue
        const issueAnalysis = await this.analyzeIssueWithKernels(service, healthStatus);
        
        // Check for known recovery patterns
        const recoveryPattern = await this.findRecoveryPattern(service, issueAnalysis);
        
        if (recoveryPattern) {
            console.log(`🔧 Applying known recovery pattern: ${recoveryPattern.name}`);
            const success = await this.applyRecoveryPattern(service, recoveryPattern, issueAnalysis);
            
            if (success) {
                console.log(`✅ Successfully healed ${service}`);
                this.recordSuccessfulHealing(service, recoveryPattern, issueAnalysis);
            } else {
                console.log(`❌ Recovery pattern failed for ${service}, escalating...`);
                await this.escalateIssue(service, issueAnalysis, recoveryPattern);
            }
        } else {
            console.log(`🔍 No known pattern for ${service} issue, learning new pattern...`);
 
            await this.learnNewRecoveryPattern(service, issueAnalysis);
        }
    }
    
    async analyzeIssueWithKernels(service, healthStatus) {
        // 使用提取内核分析日志和错误模式
        const logAnalysis = await extractionKernel.analyzeLogs(healthStatus.logs);
        
        // 使用记忆内核查找类似的历史问题
        const similarIssues = await memoryKernel.findSimilarIssues(service, healthStatus);
        
        // 使用意图内核理解根本问题
        const problemIntent = await intentKernel.analyzeIssueIntent(healthStatus);
        
        // 使用验证内核评估风险和影响
        const riskAssessment = await validationKernel.assessRisk(service, healthStatus);
        
        return {
            service,
            healthStatus,
            logAnalysis,
            similarIssues,
            problemIntent,
            riskAssessment,
            timestamp: Date.now()
        };
    }
    
    async findRecoveryPattern(service, issueAnalysis) {
        // 首先检查精确匹配模式
        const exactMatch = this.recoveryPatterns.get(`${service}:${issueAnalysis.problemIntent.type}`);
        if (exactMatch && exactMatch.successRate > 0.8) {
            return exactMatch;
        }
        
        // 检查类似问题模式
        for (const [patternKey, pattern] of this.recoveryPatterns) {
            const similarity = await this.calculatePatternSimilarity(issueAnalysis, pattern);
            if (similarity > 0.75 && pattern.successRate > 0.7) {
                return pattern;
            }
        }
        
        // 检查记忆内核中的历史解决方案
        if (issueAnalysis.similarIssues.length > 0) {
            const historicalPattern = await this.extractPatternFromHistory(issueAnalysis.similarIssues);
            if (historicalPattern.confidence > 0.6) {
                return historicalPattern;
            }
        }
        
        return null;
    }
    
    async applyRecoveryPattern(service, pattern, issueAnalysis) {
        try {
            console.log(`🔄 正在执行恢复步骤以修复 ${service}...`);
            
            // 执行带有验证的恢复步骤
            for (const step of pattern.recoverySteps) {
                console.log(`  ▶ ${step.description}`);
                
                const stepResult = await this.executeRecoveryStep(step, issueAnalysis);
                if (!stepResult.success) {
                    console.log(`  ❌ 步骤失败: ${stepResult.error}`);
                    return false;
                }
                
                // 如果指定，则在步骤之间等待
                if (step.waitAfter) {
                    await this.wait(step.waitAfter);
                }
            }
            
            // 验证服务在恢复后是否健康
            const monitor = this.healthMonitors.get(service);
            const healthCheck = await monitor.checkHealth();
            
            if (healthCheck.healthy) {
                pattern.successCount++;
                pattern.successRate = pattern.successCount / (pattern.successCount + pattern.failureCount);
                return true;
            } else {
                console.log(`🔄 服务在恢复后仍不健康，尝试高级修复...`);
                return await this.tryAdvancedHealing(service, pattern, issueAnalysis);
            }
            
        } catch (error) {
            console.log(`❌ 恢复模式执行失败: ${error.message}`);
            pattern.failureCount++;
            pattern.successRate = pattern.successCount / (pattern.successCount + pattern.failureCount);
            return false;
        }
    }
    
    async executeRecoveryStep(step, issueAnalysis) {
        switch (step.type) {
            case 'restart_service':
                return await this.restartService(step.target, issueAnalysis);
 
            case 'kill_processes':
                return await this.killProcesses(step.processPattern, issueAnalysis);
                
            case 'clear_cache':
                return await this.clearCache(step.cacheType, issueAnalysis);
                
            case 'reset_configuration':
                return await this.resetConfiguration(step.configFile, step.defaultValues);
                
            case 'reinstall_dependencies':
                return await this.reinstallDependencies(step.packageManager, step.scope);
                
            case 'repair_database':
                return await this.repairDatabase(step.repairType, issueAnalysis);
                
            case 'fix_permissions':
                return await this.fixPermissions(step.targetPath, step.permissions);
                
            case 'run_diagnostics':
                return await this.runDiagnostics(step.diagnosticType, issueAnalysis);
                
            case 'apply_patch':
                return await this.applyPatch(step.patchSource, step.target);
                
            default:
                console.log(`⚠️ 未知的恢复步骤类型: ${step.type}`);
                return { success: false, error: `未知的步骤类型: ${step.type}` };
        }
    }
    
    async learnNewRecoveryPattern(service, issueAnalysis) {
        console.log(`🎓 学习新的恢复模式以用于 ${service}...`);
        
        // 使用内核智能生成潜在解决方案
        const potentialSolutions = await this.generatePotentialSolutions(service, issueAnalysis);
        
        // 使用REPL-内核验证验证解决方案
        const validatedSolutions = await this.validateSolutions(potentialSolutions, issueAnalysis);
        
        // 按照置信度顺序尝试解决方案
        for (const solution of validatedSolutions.sort((a, b) => b.confidence - a.confidence)) {
            console.log(`🧪 测试解决方案: ${solution.description} (置信度: ${solution.confidence})`);
            
            const success = await this.testSolution(service, solution, issueAnalysis);
            if (success) {
                // 从成功的解决方案创建新的恢复模式
                const newPattern = this.createRecoveryPattern(service, issueAnalysis, solution);
                this.recoveryPatterns.set(newPattern.key, newPattern);
                
                console.log(`✅ 学习并保存了新的恢复模式: ${newPattern.name}`);
                
                // 将其存储在内存内核中以供将来使用
                await memoryKernel.storeRecoveryPattern(newPattern);
                
                return newPattern;
            }
        }
        
        console.log(`❌ 无法为 ${service} 学习恢复模式，需要手动干预`);
        await this.requestManualIntervention(service, issueAnalysis);
        return null;
    }
    
    async generatePotentialSolutions(service, issueAnalysis) {
        const solutions = [];
        
        // 基于意图的解决方案
        const intentSolutions = await intentKernel.generateSolutions(issueAnalysis.problemIntent);
        solutions.push(...intentSolutions);
        
        // 基于记忆的解决方案（来自类似问题）
        const memorySolutions = await memoryKernel.generateSolutionsFromSimilar(issueAnalysis.similarIssues);
        solutions.push(...memorySolutions);
        
        // 基于模式的解决方案
        const patternSolutions = await this.generatePatternBasedSolutions(service, issueAnalysis);
        solutions.push(...patternSolutions);
        
        // 基于REPL验证的解决方案
        const replSolutions = await this.generateREPLBasedSolutions(service, issueAnalysis);
        solutions.push(...replSolutions);
        
        return solutions;
    }
    
    async validateSolutions(solutions, issueAnalysis) {
        const validatedSolutions = [];
        
        for (const solution of solutions) {
            // 使用验证内核评估解决方案的安全性和有效性
            const validation = await validationKernel.validateSolution(solution, issueAnalysis);
            
            if (validation.safe && validation.likelihood > 0.3) {
                solution.confidence = validation.likelihood;
                solution.safetyScore = validation.safetyScore;
                solution.validationNotes = validation.notes;
                validatedSolutions.push(solution);
            }
        }
 
        return validatedSolutions;
    }
    
    // 特定服务修复程序
    async restartService(serviceName, issueAnalysis) {
        try {
            switch (serviceName) {
                case 'dev_server':
                    // 查找并终止现有的开发服务器进程
                    await this.killProcessesByPattern(/npm.*run.*dev|webpack-dev-server|vite/);
                    await this.wait(2000);
                    
                    // 使用正确的环境重新启动
                    const result = await this.executeCommand('npm run dev &');
                    return { success: true, result };
                    
                case 'database':
                    await this.executeCommand('sudo systemctl restart postgresql');
                    await this.wait(5000);
                    return { success: true };
                    
                case 'build_process':
                    await this.executeCommand('rm -rf node_modules/.cache');
                    await this.executeCommand('npm run build &');
                    return { success: true };
                    
                default:
                    console.log(`⚠️ 未知服务: ${serviceName}`);
                    return { success: false, error: `Unknown service: ${serviceName}` };
            }
        } catch (error) {
            return { success: false, error: error.message };
        }
    }
    
    async killProcessesByPattern(pattern) {
        const processes = await this.findProcessesByPattern(pattern);
        for (const pid of processes) {
            try {
                process.kill(pid, 'SIGTERM');
                console.log(`🔪 终止进程 ${pid}`);
            } catch (error) {
                console.log(`⚠️ 无法终止进程 ${pid}: ${error.message}`);
            }
        }
    }
    
    async clearCache(cacheType, issueAnalysis) {
        try {
            switch (cacheType) {
                case 'npm':
                    await this.executeCommand('npm cache clean --force');
                    return { success: true };
                    
                case 'webpack':
                    await this.executeCommand('rm -rf node_modules/.cache');
                    return { success: true };
                    
                case 'browser':
                    // 如果可用，通过自动化清除浏览器缓存
                    return { success: true };
                    
                default:
                    return { success: false, error: `Unknown cache type: ${cacheType}` };
            }
        } catch (error) {
            return { success: false, error: error.message };
        }
    }
    
    // 预防系统
    async enablePrevention() {
        // 监控常见问题的条件
        setInterval(async () => {
            await this.checkPreventionRules();
        }, 30000); // 每30秒检查一次
    }
    
    async checkPreventionRules() {
        for (const rule of this.preventionRules) {
            const condition = await rule.checkCondition();
            if (condition.triggered) {
                console.log(`🛡️ 预防规则触发: ${rule.name}`);
                await rule.executePreventiveAction(condition);
            }
        }
    }
    
    // 学习和适应
    recordSuccessfulHealing(service, pattern, issueAnalysis) {
        this.healingHistory.push({
            timestamp: Date.now(),
            service,
            pattern: pattern.name,
            issueType: issueAnalysis.problemIntent.type,
            success: true,
            timeToHeal: Date.now() - issueAnalysis.timestamp
        });
        
        // 提高模式置信度
 
        pattern.recentSuccesses = (pattern.recentSuccesses || 0) + 1;
        
        // 从成功的修复中提取预防规则
        this.extractPreventionRules(service, issueAnalysis, pattern);
    }
    
    extractPreventionRules(service, issueAnalysis, successfulPattern) {
        // 分析导致问题的条件
        const conditions = issueAnalysis.logAnalysis.preconditions;
        
        if (conditions && conditions.length > 0) {
            const preventionRule = {
                name: `Prevent ${service} ${issueAnalysis.problemIntent.type}`,
                service,
                issueType: issueAnalysis.problemIntent.type,
                triggerConditions: conditions,
                preventiveAction: this.createPreventiveAction(successfulPattern),
                confidence: successfulPattern.successRate
            };
            
            this.preventionRules.add(preventionRule);
            console.log(`🛡️ 新的预防规则已创建: ${preventionRule.name}`);
        }
    }
}
 
// 特定的健康监控器
class DevServerMonitor {
    async checkHealth() {
        try {
            // 检查开发服务器是否正在运行
            const processes = await this.findDevServerProcesses();
            if (processes.length === 0) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '开发服务器未运行',
                    logs: await this.getRecentLogs(),
                    severity: 'high'
                };
            }
            
            // 检查服务器是否响应
            const response = await this.checkServerResponse();
            if (!response.responding) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '开发服务器未响应',
                    logs: await this.getRecentLogs(),
                    responseTime: response.time,
                    severity: 'high'
                };
            }
            
            // 检查日志中的错误模式
            const errorPatterns = await this.checkForErrorPatterns();
            if (errorPatterns.hasErrors) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '开发服务器有错误',
                    logs: errorPatterns.errorLogs,
                    severity: 'medium'
                };
            }
            
            return { healthy: true };
            
        } catch (error) {
            return {
                healthy: false,
                issue: `监控错误: ${error.message}`,
                logs: [],
                severity: 'high'
            };
        }
    }
}
 
class BuildProcessMonitor {
    async checkHealth() {
        try {
            // 检查构建错误
            const buildStatus = await this.checkBuildStatus();
            if (buildStatus.hasErrors) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '构建过程有错误',
                    logs: buildStatus.errorLogs,
                    severity: 'high'
                };
            }
            
            // 检查构建性能
            const performance = await this.checkBuildPerformance();
            if (performance.tooSlow) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '构建过程太慢',
                    logs: performance.logs,
                    buildTime: performance.time,
                    severity: 'medium'
 
                };
            }
            
            return { healthy: true };
            
        } catch (error) {
            return {
                healthy: false,
                issue: `Build monitor error: ${error.message}`,
                logs: [],
                severity: 'high'
            };
        }
    }
}
 
class TestSuiteMonitor {
    async checkHealth() {
        try {
            // 检查测试结果
            const testResults = await this.getLatestTestResults();
            if (testResults.hasFailures) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '测试套件有失败',
                    logs: testResults.failureLogs,
                    failureCount: testResults.failureCount,
                    severity: 'medium'
                };
            }
            
            // 检查测试覆盖率
            const coverage = await this.getTestCoverage();
            if (coverage.percentage < 80) {
                return {
                    healthy: false,
                    issue: '测试覆盖率低于阈值',
                    logs: coverage.uncoveredFiles,
                    coverage: coverage.percentage,
                    severity: 'low'
                };
            }
            
            return { healthy: true };
            
        } catch (error) {
            return {
                healthy: false,
                issue: `Test monitor error: ${error.message}`,
                logs: [],
                severity: 'high'
            };
        }
    }
}
 
// 与增强指南的集成
class SelfHealingIntegration {
    static async initializeForProject() {
        const healer = new SelfHealingEnvironment();
        
        // 初始化监控
        await healer.initializeMonitoring();
        
        // 启用预防
        await healer.enablePrevention();
        
        // 从内存内核加载现有模式
        const existingPatterns = await memoryKernel.getRecoveryPatterns();
        for (const pattern of existingPatterns) {
            healer.recoveryPatterns.set(pattern.key, pattern);
        }
        
        console.log(`🛡️ 自愈环境已初始化，已知模式数量：${existingPatterns.length}`);
        
        return healer;
    }
}