# 哲学

## 目标驱动，不是指令驱动

告诉智能体要实现什么，以及完成后是什么样子。让它自己决定怎么做。

按步骤操作的指令会随着智能体越来越强而过时。但意图声明始终有效 —— 它们关乎的是**什么重要**，而不是**如何实现**。

## 只为有回报的纪律付出代价

分类决定了一切。修个拼写错误不需要规范。新系统需要。Praxis 按复杂度应用开销。

| 任务 | Praxis 成本 |
|------|----------|
| 修复拼写错误 / 琐碎任务 | ~680 token（仅启动） |
| 小型任务 (`tdd`) | ~1,270 token |
| 标准功能（`design`→`review`） | ~3,600 token |
| 复杂任务（`design`→`ship`） | ~4,800 token |

## 技能是短的

如果一条规则需要 3,000 token 来表达，它可能不是规则 —— 它是手册。Praxis 技能精炼且聚焦意图（单个技能约 ~150 至 ~1,180 token）。

短的技能意味着智能体完整阅读、可靠遵循，而且框架在 AI 能力演进时保持可维护。

## 规范是事实，不是计划

规范是决策列表：契约、不变量、失败模式、测试标准。没有叙述，没有理由，没有步骤。计划是分开的，它们是里程碑框架 —— 不是脚本。

智能体带来领域知识。Praxis 提供需要决策的结构，而不是怎样决策的指令。