项目动机与知识治理
为什么需要这个项目
Section titled “为什么需要这个项目”通用 AI Agent 可以生成 FTC 代码，但通常不了解具体队伍的：
- 工程结构、命名方式与代码风格；
- 常用库、定位方案和调参工具；
- 硬件封装、安全限制与部署流程；
- 历史经验、故障案例及设计原因。
本项目的目标不是让 Agent 替队员完成整套机器人软件设计，而是让它未来在明确规则和人工监督下完成解释、修改、审查、构建验证与错误诊断。
知识按照来源和权威性管理：
- FIRST 官方仓库和文档决定 SDK、工程结构、构建与部署兼容性；
- 队伍代码仓库提供真实使用过的架构、工具和代码模式；
- 队员补充代码中无法表达的经验、禁忌和设计原因；
- Agent 从代码中总结出的内容只能先成为候选规范，不能自动升级为正式规范。
Agent 与队员共用来源
Section titled “Agent 与队员共用来源”同一份知识同时服务 Agent 的规范调用和队员的原理学习。规则与教程共享证据来源，避免两套口径。硬件参数、坐标和调参数据需标记队号、赛季与来源，防止旧机器人数据被错误复用。
提出候选与正式批准分离，审批者只能使用实际具备的授权角色。静态检查不替代硬件验证。
- FIRST-Tech-Challenge/FtcRobotController：官方 FTC 工程与 SDK 基线；
- xiaokai-lyk/FTC20827-2026Decode：队伍工程实践参考；
- tqdmye/FTC2026-16093National：另一份队伍工程实践参考。
来自队伍仓库的模式不会被直接视为正式规范：多个仓库共同采用且质量良好的模式可成为强候选规范，单个仓库特有的模式需要保留来源，重复、冲突或疑似遗留代码则进入待审查列表。