① 为什么补这两个空间
你的内容主线是"AI 工程化一线实践者"（STR-001 ≥70% 技术实战）。但实战的原材料——你经历过什么、做过什么项目、研究过什么工具——一直散落在记忆、会话记录和草稿里。补 11/12 就是把"经历"和"研究"这两座矿场正式收编，让内容生产有源源不断的可信弹药。
🩷 11 经历素材库 — 弹药库
个人/职场/项目经历的唯一仓库。真实经历是 credibility 锚（SAF-012），脱敏分级存储，按需提取，防重复消费。
🩵 12 工具研究室 — 实验室
动手研究开源工具与 AI 工程化实践（装/跑/改/测/写结论）。区别于 07 调研的外部情报输入，这里是"上手验证"的主阵地。
一句话定位：07 调研 = 输入（外部情报）；12 研究室 = 实验（自己动手）；02 内容 = 生产；08 开源 = 输出（自研成果）；11 素材库 = 贯穿全程的弹药。五者构成"情报→实验→内容→作品"的完整闭环。
11 经历素材库 · L0 素材 + 内容转化
定位：个人、职场、项目经历的唯一素材仓库。铁律来自 SAF-012：真实经历是 credibility 锚，不是内容主角——素材库只负责"供料"，不负责"连载回忆录"。
子结构规划
| 目录 | 装什么 | 典型内容 |
|---|---|---|
01_个人经历/ | 成长时间线 + 里程碑事件卡 | AI 工具演进史：ChatGPT(2023)→IDE插件→Cursor(2024-12)→Kiro(2025-05)→CodeMax(2026-01)→Claude Code(2026-07)→WorkBuddy；从送外卖到技术管理者的关键节点（启动篇锚点） |
02_职场经历/ | 每段经历一张卡 + 人设证据链 | 中小公司技术经理"带团队+写代码"双身份；2023 年起团队群 AI 布道（manager 带队转型视角）；带团队落地 AI 的实战证据 |
03_项目经历/ | 每项目一张卡（角色/技术/难点/成果） | 养殖助手 / Next Web / Claude Code 工程化 / 20+ 军规 / CodeGraph+CBM / tokenhub_bench / AI Native 开发循环 |
素材索引.md | 所有素材卡索引 + 已用/未用标记 | 防止同一素材反复消费；每卡关联产出链接 |
🔧 素材卡模板（落地字段）
| 字段 | 填写要点 |
|---|---|
| 素材 ID | EXP-11-001 风格，入素材索引 |
| 事件 / 时间 | 一句话事实 + 年月（AI 工具演进史靠时间戳构建时间线） |
| 我的角色 | 执行者 / 带队者 / 布道者（人设证据链三身份） |
| 细节 | 只存可发布版本的细节；原始敏感信息不落盘 |
| 脱敏等级 | A 可写 个人实践 B 改造 公司技术须通用化 C 禁写 商业机密/可定位 |
| 可转化内容角度 | 1–3 个（如"技术管理者视角""AI 布道踩坑""双身份时间管理"） |
| 关联规则 | 挂 SAF-004/006/012、STR-001 等编号 |
| 已用标记 | 未用 → 已用（附产出链接），入素材索引 |
🔧 脱敏分级机制（核心安全设计）
| 等级 | 含义 | 示例 | 处理 |
|---|---|---|---|
| A 可写 | 个人技术实践，无敏感信息 | 自己搭的 Next Web、Claude Code 工程化、tokenhub_bench | 直接提取成内容 |
| B 改造 | 公司项目技术方案 | 工作流引擎重构、微服务治理（如 重构工程 类项目） | "通用化改造"后写方法论（SAF-006），不点名不露架构图 |
| C 禁写 | 商业机密 / 可定位细节 / 纠纷 | 未公开业务数据、内部定价、具名同事冲突 | 只存档不发布，内容层永不触碰（SAF-004） |
🔧 素材 → 内容 转化流水线
- 提取：从素材索引选未用卡，按 STR-001 主线（技术实战≥70%）筛选
- 利他验证（
FEN-001）：这个素材对准谁、读者能抄什么作业？答不出就不写 - 脱敏检查：过
SAF-004四红线 +SAF-005~009（公司脱敏/化名/模糊化） - 转成选题：填 07 选题调研卡 → 进 02 内容仓库 → 走 workflows 生产
- 回写标记：素材卡标"已用"+产出链接，防重复消费
红线：职场/项目素材全部先过脱敏分级再入库。SAF-004 不碰现雇主、SAF-006 商业机密禁披露、SAF-012 经历是锚不是主角（成长故事只进固定简介块，不连载）。
专家洞察：你的"技术管理者 + 一线编码"双身份是市面稀缺的人设壁垒——素材库就是这条壁垒的证据链保险柜。每张卡都标注"可写角度"，写内容时直接按角度提取，而不是从记忆里捞。
12 工具研究室 · L3 实验 + 实践
定位：动手研究开源工具与 AI 工程化实践的主阵地——装、跑、改、测、写结论。与 07 调研（外部情报输入）的分工：07 回答"值不值得研究"，12 回答"实际用起来怎么样"。
子结构规划
| 目录 | 用途 |
|---|---|
<工具名>/ | 每开源工具一个研究课题（见研究卡模板） |
实验环境/ | 沙箱 / 临时目录 / 实验脚本——动手验证不污染内容库 |
研究清单.md | 待研究工具队列 P0–P2，对接 07 调研选题 |
🔧 工具研究卡模板（落地字段）
| 字段 | 填写要点 |
|---|---|
| 工具 / 版本 | 名称 + 版本（AI 工具迭代快，版本必录，对应测评卡） |
| 研究动机 | 为什么研究（来自 07 选题 / 读者提问 / 竞品出现） |
| 定位 | 解决什么工作流（如"终端 coding agent""上下文压缩"） |
| 上手实践 | 安装 / 配置 / 关键命令 / 复现步骤（截图佐证） |
| 踩坑记录 | 真问题 + 解法（踩坑即干货，是内容富矿） |
| 测评结论 | 推荐度 / 适用人群 / 与替代品对比（对准目标用户 FEN-001） |
| 可写内容角度 | 1–3 个（教程 / 对比 / 踩坑实录）→ 回流 07 选题 |
| 自研改进方向 | 能否改造成自己的工具 → 流向 08 开源 |
| 状态 | 研究中 / 已结题 / 搁置 |
🔧 研究闭环（输入→实验→输出）
07 调研选题/动机
→
12 研究室动手装跑测
→
研究卡结论可写角度
→
02 内容教程/对比/踩坑
研究卡自研改进
→
08 开源工具作品集
→
10 站点作品页背书
→
09 台账Star/成本记录
🔧 研究清单分级（起步示例）
| 优先级 | 说明 | 起步候选 |
|---|---|---|
| P0 | 当前主线工具，立即研究 | Claude Code / OpenCode / Codex / Cursor / harness 类工具 |
| P1 | 想用未用，排期研究 | CodeGraph / CBM / 其他 coding agent / MCP 生态 |
| P2 | 储备观察 | 新发布工具 / 社区热度上升项 |
与已有资产衔接：你已做的
tools/tokenhub_bench.py（模型榜单）、tools/ai_collab_miner.py（会话挖料）本质就是"研究课题"的产物——建库时先把它们立成已结题研究卡，再开新课题，避免重复劳动。④ 12 空间全链路：从情报到变现
07 调研输入·外部情报
→
12 研究室实验·自己动手
→
02 内容生产·弹药转化
→
03 分发运营·多平台
→
09 台账量化·粉丝收入
11 素材库弹药·经历供料
→
08 开源背书·工具作品
→
10 站点自有·内容永生
→
星球收口·FEN-003
两条链的咬合点：11 素材库为 02/03 供料（职场+项目内容），12 研究室为 02（教程/踩坑）和 08（自研工具）双向供料。所有对外产物受
rules/RULES.md 的 SAF/PUB/FEN 编号约束，所有路径都过"先备份 + 不 rm"安全承诺。⑤ 落地建议（专家优先级）
- 先建 11 素材库：素材是内容之本。首批素材可直接从
.workbuddy/memory/（工具演进史/军规库）、04_会话与复盘/、已有 HTML 分析提炼——零外部成本。 - 11 里先立 3 张标杆卡：① AI 工具演进史（时间线）② 技术管理者双身份（人设证据链）③ Claude Code 工程化（项目卡）——三张卡基本覆盖启动期内容。
- 再建 12 研究室：先把
tokenhub_bench/ai_collab_miner立成已结题研究卡，然后按 P0 队列开新课题。 - 07/08/09/10 按此前设计：研究结论 → 07 选题 → 02 生产 → 08 开源 → 10 站点背书 → 09 台账量化，全链自动流转。
- 所有新建走
tools/safety/backup-before-op.sh先快照；11/12 与其他 07–10 一样为规划占位未创建。
当前状态：07–12 共 6 个空间均为规划占位（DIRECTORY.md 第九节已登记 07–12），目标树 HTML 已同步更新。确认后按此优先级 + 安全承诺建骨架与
_TEMPLATE 模板。