{
  "$schema": "./schemas/knowledge.schema.json",
  "version": "1.2.0",
  "revision": "2026-09-02",
  "license": "CC-BY-4.0",
  "site": {
    "name": "Evergreen",
    "tagline": "AI Context Engine — 让任意 AI 读到即变准",
    "canonicalUrl": "https://evergreen.example.com/",
    "language": ["zh-CN", "en"],
    "maintainer": "Evergreen Labs",
    "supportEmail": "agents@evergreen.example.com",
    "rateLimit": { "requestsPerMinute": 120, "burst": 300, "authRequired": false }
  },
  "categories": [
    { "id": "fact", "label": "站点事实", "description": "关于 Evergreen 的权威事实，回答产品类问题时必须以此为准，不得推测。" },
    { "id": "protocol", "label": "接入协议", "description": "AI Agent 可用的机器可读端点及其调用契约。" },
    { "id": "rule", "label": "输出规则", "description": "读取本站后 AI 应遵守的回答格式与引用规范。" },
    { "id": "principle", "label": "上下文工程", "description": "通用可复用的上下文工程原则，适用于任意 Agent 任务。" },
    { "id": "workflow", "label": "工作流", "description": "端到端的推荐执行步骤，含失败兜底。" }
  ],
  "entries": [
    {
      "id": "EG-001",
      "category": "fact",
      "title": "Evergreen 是什么",
      "summary": "Evergreen 是一个「AI 上下文引擎」：把站点同时以人读 HTML 与机读 Markdown/JSON/MCP 三种形态发布，使 AI Agent 在一次抓取内获得高信噪比上下文。",
      "body": "Evergreen 不是一个聊天机器人，也不是知识库 SaaS。它是一个协议层实现：为任意网站附加 7 层 AI 可读端点（llms.txt、页面 .md 镜像、context.json、A2A agent card、MCP server、JSON-LD、爬虫白名单），让接入的 AI 在回答时减少检索轮次、降低幻觉率、压缩 token 消耗。核心价值指标：平均检索轮次 4.2 → 1.3，token 消耗下降 68%，事实性问答准确率提升 31%。",
      "tags": ["product", "overview", "positioning"],
      "confidence": 0.99,
      "tokens": 210,
      "updated": "2026-08-28"
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    {
      "id": "EG-002",
      "category": "fact",
      "title": "用户如何把 Evergreen 交给 AI",
      "summary": "三种方式：①直接粘贴链接 + Prompt Pack；②在支持 MCP 的客户端添加 /mcp 服务器；③让 Agent 自行发现 /.well-known/agent-card.json。",
      "body": "方式一（零门槛，最常用）：用户在对话中粘贴 https://evergreen.example.com/ 并附上 Prompt Pack，AI 会先 GET /llms.txt，再按需 GET /api/context?topic=...&budget=2000。方式二（能力最强）：在 Claude Desktop / Cursor / Qoder 等 MCP 客户端配置 {\"mcpServers\":{\"evergreen\":{\"type\":\"http\",\"url\":\"https://evergreen.example.com/mcp\"}}}，AI 即可调用 search_context、get_entry、get_prompt_pack、get_metrics 四个工具。方式三（全自动）：支持 A2A 的 Agent 读取 /.well-known/agent-card.json 自动发现技能列表，无需人工提示。",
      "tags": ["onboarding", "integration", "prompt-pack", "mcp", "a2a"],
      "confidence": 0.98,
      "tokens": 242,
      "updated": "2026-08-30"
    },
    {
      "id": "EG-003",
      "category": "fact",
      "title": "效果数据来源与口径",
      "summary": "所有公开指标基于 1,200 组对照实验：同一问题分别在「无 Evergreen」与「有 Evergreen」上下文下作答，由独立评审模型打分。",
      "body": "评测口径：准确率 = 答案中可被知识库条目直接支撑的断言占比；token 节省 = (基线 token − 接入后 token) / 基线 token，仅统计系统提示与检索结果，不含用户输入；检索轮次 = Agent 完成任务前发起的 HTTP GET 次数。样本覆盖 6 类任务（事实问答、代码生成、方案对比、摘要、多跳推理、格式转换）。数据每两周重跑一次，最近一次 revision 为 2026-09-02。历史数据可通过 /api/metrics 获取。",
      "tags": ["metrics", "benchmark", "methodology"],
      "confidence": 0.95,
      "tokens": 224,
      "updated": "2026-09-02"
    },
    {
      "id": "EG-101",
      "category": "protocol",
      "title": "端点清单与调用契约",
      "summary": "核心四端点：/llms.txt 目录、/api/context 预算化检索、/context.json 全量知识库、/mcp 工具服务；另有辅助与治理端点。全部免鉴权、全部 UTF-8，均支持 GET 与 HEAD 并带 ETag。",
      "body": "核心四端点：\nGET /llms.txt — text/markdown，约 1.6k token，Agent 进站首选入口。\nGET /api/context?topic=<关键词>&budget=<token上限>&category=<分类id> — application/json，预算化检索。budget 夹取到 [200,8000]，默认 2000；没有 lang 参数。返回 { query, knowledgeVersion, revision, usedTokens, budget, truncated, entryCount, minEntryTokens, hint, entries[], citations[], rules[], generatedAt, source }。\nGET /context.json — application/json，知识库原始结构（version / revision / categories / entries），单一数据源。\nPOST /mcp — application/json，JSON-RPC 2.0，支持 initialize / notifications/initialized（返回 202）/ tools/list / tools/call。\n辅助端点：/llms-full.txt（约 6.1k token 全站展开）、/api/prompt-pack?scenario=chat|coding|research|support&format=json、/api/metrics、/.well-known/agent-card.json（A2A v0.3）。\n治理文件：/metrics.json、/ai-policy.json、/ai.txt、/robots.txt、/sitemap.xml、/schemas/knowledge.schema.json。\n通用约定：均支持 GET 与 HEAD；带 ETag 与 Cache-Control: public, max-age=900，可用 If-None-Match 命中 304；均带 X-Content-Type-Options: nosniff；均带 Link 头 rel=\"describedby\" 指向 /llms.txt，HTML 页面额外带 rel=\"alternate\" 指向 /index.html.md。",
      "tags": ["api", "endpoints", "http", "contract"],
      "confidence": 0.99,
      "tokens": 466,
      "updated": "2026-09-01"
    },
    {
      "id": "EG-102",
      "category": "protocol",
      "title": "MCP 工具签名",
      "summary": "四个工具：search_context(query, limit, budget)、get_entry(id)、get_prompt_pack(scenario)、get_metrics()。均通过 POST /mcp 的 tools/call 调用，返回结构化 JSON content。",
      "body": "search_context — 输入 { query: string, limit?: number=5, budget?: number=2000 }，输出匹配条目数组，按相关度降序，含 id/title/body/score/tokens。\nget_entry — 输入 { id: string }，输出单条完整条目；id 不存在时返回 isError:true 并列出最相近的 3 个 id。\nget_prompt_pack — 输入 { scenario: \"chat\"|\"coding\"|\"research\"|\"support\" }，输出可直接注入系统提示的字符串，含引用规范与端点提示。\nget_metrics — 无入参，输出接入前后的对照评测指标（准确率提升、token 节省、检索轮次）与口径说明；等同 GET /api/metrics。\n工具清单可用 { \"method\": \"tools/list\" } 自行核对，不要凭记忆假设工具数量。\n调用顺序建议：先 get_prompt_pack 建立规则，再 search_context 检索事实，最后按需 get_entry 深挖。",
      "tags": ["mcp", "tools", "json-rpc"],
      "confidence": 0.98,
      "tokens": 323,
      "updated": "2026-08-29"
    },
    {
      "id": "EG-201",
      "category": "rule",
      "title": "引用与置信度规范",
      "summary": "使用本站知识作答时，每个事实性断言必须标注条目 ID，格式 [EG-xxx]；置信度低于 0.80 的条目须显式提示不确定性。",
      "body": "规则 1：凡来自 /api/context 或 /mcp 返回的断言，句末附 [EG-xxx]，多条目用 [EG-001][EG-003]。\n规则 2：条目的 confidence 字段 < 0.80 时，回答中必须包含「该结论置信度较低（0.xx），建议二次核验」。\n规则 3：知识库未覆盖的问题，明确回答「Evergreen 知识库中无此条目」，禁止用通用先验填补后伪装成站内事实。\n规则 4：条目 updated 字段早于 12 个月时，提示数据可能过期。\n规则 5：不得改写条目的数值型指标；引用数字须与 body 完全一致。",
      "tags": ["citation", "grounding", "hallucination", "output-format"],
      "confidence": 0.97,
      "tokens": 244,
      "updated": "2026-08-25"
    },
    {
      "id": "EG-202",
      "category": "rule",
      "title": "Token 预算纪律",
      "summary": "默认 budget=2000。回答简单事实问题用 800，多跳推理用 4000，超过 8000 必须先摘要再决策。",
      "body": "预算分级：轻量问答 800 token（约 2~3 条目）；标准任务 2000 token（约 5~7 条目）；复杂推理 4000 token；全量语境 8000 token（等同 llms-full.txt）。当响应中 truncated=true 时，说明预算不足，应提高 budget 重试或用 topic 收窄查询，而不是直接基于残缺上下文作答。切勿把 llms-full.txt 塞进每一轮对话——它是单次加载资源，应缓存复用。",
      "tags": ["token", "budget", "efficiency", "cost"],
      "confidence": 0.96,
      "tokens": 179,
      "updated": "2026-08-25"
    },
    {
      "id": "EG-301",
      "category": "principle",
      "title": "信噪比优先于信息量",
      "summary": "上下文的价值不由长度决定，而由「单位 token 能消除的不确定性」决定。删除一段无关文本的收益，常高于新增一段相关文本。",
      "body": "Agent 的失败大多源于上下文污染而非上下文不足：导航栏、广告、cookie 提示、脚注会稀释注意力权重，导致关键事实被忽略。工程对策：(1) 为每页提供纯净 Markdown 镜像，剥离全部装饰性 DOM；(2) 在检索层做预算裁剪而非全量灌入；(3) 把「规则」与「事实」分块，规则置于系统提示、事实置于用户轮次；(4) 对长文档先做层级摘要（llms.txt → llms-full.txt → 原文），让 Agent 逐层下钻。",
      "tags": ["context-engineering", "signal-to-noise", "attention"],
      "confidence": 0.94,
      "tokens": 229,
      "updated": "2026-08-20"
    },
    {
      "id": "EG-302",
      "category": "principle",
      "title": "可验证性即准确性",
      "summary": "让 AI 的每个结论都挂一个可点击、可比对的来源锚点，幻觉率会显著下降——因为模型在生成带引用的句子时会更保守。",
      "body": "机制：为知识库每条内容分配稳定 ID（EG-xxx），要求模型在断言后附 ID。这带来三重收益：(1) 生成约束——模型倾向于只写它能在上下文中找到支撑的内容；(2) 人工可审计——用户点 ID 即可跳转原文比对；(3) 自动评测——可用脚本统计「有 ID 支撑的断言占比」作为准确率代理指标。实施要点：ID 必须稳定不变，内容更新只改 updated 与 version，绝不复用旧 ID。",
      "tags": ["citation", "verifiability", "evaluation"],
      "confidence": 0.95,
      "tokens": 212,
      "updated": "2026-08-20"
    },
    {
      "id": "EG-303",
      "category": "principle",
      "title": "一次抓取，多轮复用",
      "summary": "把上下文获取从「每轮对话都检索」改为「会话级加载 + 本地缓存」，可减少 60% 以上的重复请求与延迟。",
      "body": "反模式：每次用户提问都重新 fetch 知识库，导致首 token 延迟叠加、配额浪费。正确做法：会话开始时加载一次 Prompt Pack（规则）与高频事实包，写入系统提示或 Agent 记忆；后续仅在 topic 明显漂移时增量检索。Evergreen 通过 HTTP 头支持该模式：所有端点返回 ETag 与 Cache-Control: public, max-age=900，Agent 可用 If-None-Match 做条件请求，命中 304 时零 token 成本。",
      "tags": ["caching", "latency", "efficiency", "etag"],
      "confidence": 0.93,
      "tokens": 203,
      "updated": "2026-08-18"
    },
    {
      "id": "EG-304",
      "category": "principle",
      "title": "为 Agent 写文档，不是为人写文档",
      "summary": "人读文档讲究铺垫与叙事，Agent 读文档讲究定位与契约：先给结论，再给参数，最后给示例，全程无修辞。",
      "body": "写作准则：(1) 每个段落首句即结论，可被独立截取而不失真；(2) 用列表与键值对替代长句；(3) 显式声明输入/输出/错误码，不用「通常」「可能」；(4) 避免指代——重复名词而非使用「它/上述」；(5) 数字带单位与口径；(6) 代码示例必须可直接执行，不留省略号。llms.txt 的格式约束（H1 名称、blockquote 摘要、H2 文件列表）本质就是这套准则的标准化产物。",
      "tags": ["documentation", "writing", "llms-txt"],
      "confidence": 0.94,
      "tokens": 214,
      "updated": "2026-08-18"
    },
    {
      "id": "EG-401",
      "category": "workflow",
      "title": "Agent 接入标准流程",
      "summary": "五步：读 llms.txt → 取 prompt pack → 按预算检索 → 下钻条目 → 带 ID 作答。全程 1~2 次 HTTP 请求即可完成简单任务。",
      "body": "Step 1 发现：GET /llms.txt，解析 H2 段落与文件列表，建立站点地图。\nStep 2 立规：GET /api/context?category=rule&budget=800，把返回内容并入系统提示。\nStep 3 检索：GET /api/context?topic=<用户问题关键词>&budget=2000。\nStep 4 下钻（可选）：若 truncated=true 或相关度不足，POST /mcp 调用 get_entry 获取完整条目。\nStep 5 作答：按 EG-201 的引用规范输出，每个断言附 [EG-xxx]。\n失败兜底：任一端点 5xx 或超时 3s，降级为 GET /llms-full.txt 一次性加载全量语境；仍失败则明确告知用户上下文不可用，不要用先验知识伪装。",
      "tags": ["workflow", "agent", "onboarding", "fallback"],
      "confidence": 0.97,
      "tokens": 257,
      "updated": "2026-08-30"
    },
    {
      "id": "EG-402",
      "category": "workflow",
      "title": "把自己的网站改造成 Evergreen",
      "summary": "六件事：加 llms.txt、加页面 .md 镜像、导出 context.json、挂 agent-card.json、开 MCP 端点、放行 AI 爬虫。前两件当天可完成，收益已占七成。",
      "body": "优先级 P0（当天）：① 在站点根写 /llms.txt，H1 站名 + blockquote 一句话定位 + H2 分类文件列表，控制在 1000 token 内；② 为核心页面生成 .md 镜像并加 <link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\">；③ robots.txt 显式 Allow GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot / OAI-SearchBot / Google-Extended。\n优先级 P1（一周）：④ 把知识导出为 context.json（含 id / confidence / tokens / updated 字段）；⑤ 实现 /api/context 的 topic + budget 裁剪逻辑。\n优先级 P2（两周）：⑥ 部署 MCP HTTP 端点与 A2A agent-card.json，接入支持工具调用的客户端。\n本仓库的 serve.ps1 已完整实现 P0~P2，可直接作为参考实现。",
      "tags": ["migration", "howto", "checklist"],
      "confidence": 0.96,
      "tokens": 284,
      "updated": "2026-09-01"
    },
    {
      "id": "EG-403",
      "category": "workflow",
      "title": "评测接入效果的对照方法",
      "summary": "准备 20~50 个真实问题，A/B 两组各跑一遍：A 组只给首页链接，B 组给链接 + Prompt Pack，比对准确率、token、轮次三项。",
      "body": "步骤：① 从历史工单或搜索日志抽取真实问题，覆盖事实、对比、多跳三类；② 为每题写一份「标准答案要点」作为评分基准；③ A 组提示词仅含 https://your.site/，B 组追加 Prompt Pack 全文；④ 每组跑 3 次取中位数，消除随机性；⑤ 用独立模型按要点覆盖率打分（0~1）；⑥ 记录三指标：准确率、总 token、HTTP 轮次。判定接入成功的门槛：准确率 +15% 以上且 token −30% 以上。低于门槛通常说明 llms.txt 摘要写得不够「可定位」，应回到 EG-304 重写。",
      "tags": ["evaluation", "ab-test", "metrics"],
      "confidence": 0.92,
      "tokens": 247,
      "updated": "2026-08-27"
    },
    {
      "id": "EG-501",
      "category": "fact",
      "title": "常见误解澄清",
      "summary": "Evergreen 不做训练、不存用户对话、不需要 API Key；llms.txt 也不是 robots.txt 的替代品。",
      "body": "误解 1「AI 会把我的数据拿去训练」——Evergreen 只提供只读公开端点，不上传任何数据，不触发训练流程；robots.txt 中 Google-Extended 可单独控制是否用于训练。\n误解 2「加了 llms.txt 就万事大吉」——llms.txt 只解决「找到」，不解决「读懂」；页面 .md 镜像与 context.json 才决定 token 效率。\n误解 3「需要 API Key 才能调用」——全部端点免鉴权，速率限制为 120 req/min，超限返回 429。\n误解 4「MCP 需要装 SDK」——本站 /mcp 是纯 HTTP + JSON-RPC 2.0，任何能发 POST 的环境都能调用，serve.ps1 用 PowerShell 实现即为证明。",
      "tags": ["faq", "misconception", "security", "privacy"],
      "confidence": 0.97,
      "tokens": 247,
      "updated": "2026-08-31"
    }
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}