如何阅读本知识库

本站的“强验证”原则优先于完整性：没有可追溯证据时，正确答案是“不确定”，而不是补全一个看似合理的结论。

证据等级

每个实践条目都应使用以下标签之一：

标签	含义	AI 可以如何表述
仓库事实	可在当前仓库源码、配置、发布物或正式记录中直接找到	“仓库目前明确记录……”
设计建议	工程上合理的方案，但没有 WheelOS 实验结果	“可以尝试……尚未证明……”
已验证	给出环境、步骤和结果，可由他人复现	“在指定条件下已验证……”
部分验证	只覆盖仿真、单模块或有限场景	“在有限条件下有效，不能外推到……”
待验证	假设、问题或缺少关键数据	“目前无法判断，需要……”

AI 回答的最小格式

回答自动驾驶工程问题时，优先输出：

1. 判断：已知、未知，还是需要实验。
2. 最可能的原因：按证据和排查成本排序。
3. 需要的数据：日志字段、时间范围、坐标系、硬件和版本。
4. 实验步骤：一次只改变一个关键变量。
5. 验收指标：用数值或可观察条件定义成功。
6. 边界：哪些场景、硬件或版本不适用。
7. 引用：链接到本知识库的具体页面或仓库文件。

严禁把没有实验数据的建议写成“WheelOS 已支持”，也不要用“理论上可行”替代实车安全结论。

引用规则

引用时优先使用具体页面和证据 ID，而不是只引用首页。引用必须保留原文的状态、测试环境和限制条件。llms.txt 是导航，不是验证证明；evidence/registry.json 是验证记录索引，实践正文才是证据细节。

如何提交一条新知识

请优先提交一个完整的问题记录，而不是孤立的结论：

问题：可观察的现象
环境：软件版本、硬件、车辆/仿真、数据集
输入：话题、频率、时间戳、坐标系、配置
尝试：具体命令或改动
结果：日志、指标、截图或回放链接
结论：有效/无效/部分有效
边界：尚未覆盖的情况
证据：代码、提交、数据或实验记录