doc: how prompt

examples/how/README.md

@@ -1,7 +1,12 @@
 
 ## 运行方法
-1. 输入：将原始帖子内容放到 `examples/how/input/` 文件夹下（因为）
+1. 输入：将原始帖子内容放到 `examples/how/input/` 文件夹下
 2. 运行：在项目根目录下运行 `python examples/how/run.py`
+3. 输出：在 `examples/how/output` 中查看
 
 ## prompt调试
-主Agent（调度与评估）：修改 examples/how/production.prompt
+- 主Agent（调度与评估）：修改 `examples/how/production.prompt`
+    - 原始输入/参考资料等等都可以在这里输入文件路径
+    - 可以在这里指定各类输出的保存路径
+- 制作表解构Agent：修改 `examples/how/skills/deconstruct.md` , 这部分内容会在主Agent创建子Agent时作为子Agent的system prompt
+- 还原Agent：修改 `examples/how/skills/construct.md` , 这部分内容会在主Agent创建子Agent时作为子Agent的system prompt

examples/how/production.prompt

@@ -20,8 +20,8 @@ $system$
 
 **后续迭代**（如有必要）：
 4. 根据建构 agent 的执行报告和你的对比观察，判断解构哪里不够准确或不够完整，或者建构做的不够好
-5. 带着具体的修改意见再次调用解构 agent（通过 `continue_from` 复用已有 trace，或重新调用并说明改进方向）
-6. 重复建构→评估，直到满意
+5. 带着具体的修改意见再次调用解构或建构 agent（通过 `continue_from` 复用已有 trace，或重新调用并说明改进方向）
+6. 评估结果，并重复以上环节，直到满意
 
 ## 评估标准
 
@@ -38,9 +38,10 @@ $system$
 - 差距来自建构工具能力上限，而非解构质量问题
 - 迭代超过 3 轮且边际改善明显收窄
 
-## 最终输出
+## 输出
 
-输出最终解构产物 制作表JSON，并附上一段简短的研究备注（这篇内容的核心创作规律是什么，迭代过程中发现了什么）。
+注意输出过程中的制作表和还原产物，每一轮次的结果应该输出到examples/how/output中的一个子文件夹。
+输出最终解构产物 制作表JSON 和相关特征 以及 还原结果，保存到examples/how/output/final，并附上一段简短的研究备注（这篇内容的核心创作规律是什么，迭代过程中发现了什么）。
 
 $user$
 请对下面这篇社交媒体帖子进行解构-建构-评估迭代，产出高质量解构产物。