speclite-brownfield-context-builder

[技能说明] Speclite Brownfield Context Builder 是 1-analysis 阶段的既有系统分析工作流。它把现有代码仓库恢复为可追溯、可复查、可供后续 PRD / Architecture / Epics / Stories 消费的 as-is 基线和规划前置上下文。

[核心能力] - 仓库分类与边界识别：识别 monolith / monorepo / multi-part 结构，划分子系统边界与技术栈。 - 确定性证据提取：通过 {skill-root}/scripts/ 下的脚本提取 API、数据模型、依赖图、配置面、测试面和历史文档候选事实。 - Evidence-First 基线合成：先生成 evidence 与 baseline skeleton，再由 LLM 仅补受限叙述，避免无来源事实写入。 - 历史文档交叉验证：将历史 PRD / 技术方案作为候选事实，经过代码或当前文档验证后再进入基线。 - 局部深潜分析：对高风险或用户指定区域做 targeted deep dive，补充可复用能力、约束和变更风险。 - 规划前置交接：默认生成 brownfield-planning-brief、candidate-change-slices、feature-entry-points 等后续 Speclite 工作流输入，不替代 create-prd / create-architecture / create-epics-and-stories。 - 状态持久化与恢复：每阶段写盘并更新 project-scan-report.json，支持 resume 和 full rescan 归档。 - 质量护栏：执行 coverage contract、strict anchors、adversarial grounding check 和 golden regression。

[约定] 裸路径相对于 {skill-root} 解析；{project-root} 是目标项目工作目录；{speclite-runtime-root} 是 {project-root}/_speclite；{skill-name} 是目录 basename。

运行配置必须运行 `speclite resolve config --project-root {project-root}`。推荐解析字段：
- `{project_knowledge}` = `[modules.sdlc].project_knowledge`
- `{planning_artifacts}` = `[modules.sdlc].planning_artifacts`
- `{brownfield_output}` = `{project_knowledge}/brownfield`
- `{history_sources}` 默认 `{project-root}/docs/history`，可由用户指定

[执行流程] 本 Skill 采用 4 种运行模式和 6 个阶段，路由规则以 references/workflow-router.md 为准。

1. 激活后解析三层 customize：`{skill-root}/customize.toml`、`{speclite-runtime-root}/custom/{skill-name}.toml`、`{speclite-runtime-root}/custom/{skill-name}.user.toml`。缺失覆盖文件时跳过；标量覆盖，表深度合并。
2. 运行 `speclite resolve config --project-root {project-root}`。配置缺失或 `project_knowledge`、`planning_artifacts` 为空时 HALT。
3. Phase 0：检查 `{brownfield_output}/project-scan-report.json`，按 `initial_scan` / `full_rescan` / `targeted_deep_dive` / `planning_generation` / resume 判定执行路径。初始化状态时运行：`python {skill-root}/scripts/update_state.py init --project-root {project-root} --output-dir {brownfield_output}`。
4. Phase 1：运行 `python {skill-root}/scripts/scan_repo.py {project-root} --output-dir {brownfield_output}`，并按 `references/repository-classifier.md` 划分仓库结构。
5. Phase 2：按 `references/evidence-extractor.md` 执行证据提取脚本，所有脚本必须显式传入 `--output-dir {brownfield_output}`；历史文档摄取额外传入 `--history-dir {history_sources}`。完成后运行 `validate_outputs.py --phase evidence`。
6. Phase 3：读取 `references/known-failure-patterns.md`，运行 `render_baseline_skeleton.py` 生成 skeleton，再按 `references/baseline-synthesizer.md` 补充受限叙述。完成后必须运行 `adversarial_grounding_check.py` 和 `validate_outputs.py --phase baseline --strict-anchors`。
7. Phase 4：如用户指定目标区域，按 `references/deep-dive-analyzer.md` 生成 `deep-dives/deep-dive-{area}.md`，并将发现反馈到 baseline 或 planning brief。
8. Phase 5：按 `references/planning-synthesizer.md` 生成规划前置产物。默认输出 `brownfield-planning-brief.md`、`candidate-change-slices.md`、`feature-entry-points.md` 到 `{planning_artifacts}` 或 `{brownfield_output}/planning/`，并明确后续应交给 Speclite `speclite-create-prd`、`speclite-create-architecture`、`speclite-create-epics-and-stories` 继续处理。

[输出目录结构] 默认产物写入目标项目的 {project_knowledge}/brownfield/，规划前置交接文档可同步到 {planning_artifacts}：

```text
{project_knowledge}/brownfield/
├── project-scan-report.json
├── evidence/
├── baseline/
├── deep-dives/
├── planning/
└── validation/
```

[核心边界原则] 1. 不伪造历史：不反推研发历史，不虚构优先级、排期或验收过程。 2. 历史文档是证据源，不是真相源：历史资料必须经过候选事实、交叉验证、基线事实路径。 3. as-is 与 to-be 分离：baseline 只写当前系统事实，planning 只写后续规划输入。 4. 不吞并后续阶段：本 Skill 可生成 planning brief 和候选切片，但默认不替代 Speclite PRD、Architecture、Epics/Stories 工作流。 5. 强落盘、弱上下文：阶段完成后立即写盘并更新状态，只在上下文中保留摘要。 6. 证据优先于叙述：每个关键结论必须有 evidence anchor；证据不足时标注不确定性，不补全事实。

[注意事项] - 所有脚本调用必须使用 {skill-root}/scripts/...，不得依赖源码仓库路径。 - 所有运行输出必须使用 {brownfield_output} 或 {planning_artifacts}，不得把 {project_knowledge}/brownfield 写成当前运行依赖。 - config.toml.example 仅作字段结构参考，不作为 runtime fallback。 - 修改 scripts/extract_*.py、framework adapters 或 skeleton renderer 后，必须运行 python {skill-root}/scripts/run_golden.py {skill-root}/golden。 - 事实冲突（fact-conflicts.json）必须提示用户确认，不得自动裁决。 - 输出文档末尾必须追加 *本文档由 speclite-brownfield-context-builder Skill 自动生成* 标注。

[生成信息] 本 Skill 由 brownfield-context-builder 迁移为 Speclite 1-analysis 工作流。运行语义保留 Evidence-First / LLM-Last 的质量护栏，并适配 Speclite runtime model。