Ontology 本体论 内测中
Ontology 是 Forge 的第一核心数据模型，用树状结构刻画产品全部"知识"，让 AI Agent 与人类在同一份可视结构上协作。它把散落的用户故事（Jira/飞书/聊天）、分离的架构与实现、无记录的技术栈调整、各执一份的设计规范，合并为一棵可追溯、可回溯、Agent 可写入的知识树。
一句话定位
Ontology 是静态的结构化知识；Session 是动态的时间线。Session 中的决策写入 / 修改 Ontology 节点。
数据模型
节点类型
六类节点并列描述产品知识的不同维度。
| 类型 | 含义 | 典型叶子 |
|---|---|---|
UserStory | 用户故事 | "作为 X 我想 Y 以便 Z" |
Architecture | 架构决策 | "采用事件驱动，原因…" |
TechStack | 技术栈 | "后端 Go + Gin + PG" |
DesignSpec | 设计规范 | "按钮圆角 8px，主色 #C67B5C" |
Decision | 一次性决策 | "淘汰 Redis Streams，改 NATS" |
Risk | 风险项 | "第三方 API 429 限流" |
树结构
产品: Lurus Forge
├─ UserStory
│ ├─ PM 创建需求
│ ├─ Architect 设计方案
│ └─ Dev 实现并提 PR
├─ Architecture
│ ├─ Ontology + Session 双核心
│ └─ WAL 决策回溯（依赖 Kova）
├─ TechStack
│ ├─ Elixir/Phoenix + LiveView
│ └─ PostgreSQL + ltree
└─ DesignSpec
└─ Lurus 铜棕视觉系统 协作方式
Agent 自动写入 · 可视化 · 导出
Agent 自动写入
PM Agent 在 Session 中生成用户故事时节点自动建入 Ontology；Architect Agent 做架构决策时写入 Architecture 子树并关联对应 Story。
可视化
Web 前端用可折叠树 + 节点卡片展示，每节点带：创建者（人 / Agent）、关联 Session、历次修订、状态（草案 / 评审中 / 已定案）。
导出
整棵树导出为 JSON，或 GraphML 导入 yEd / Gephi 做图分析（见下方命令）。
导出命令
bash
forge export --ontology json # 整棵树 → JSON
forge export --ontology graphml # 可导入 yEd / Gephi