說明

一開始我是希望 AI 可以主動閱讀方法論然後依照我們的方法論執行，這是有效的，但是 AI 並不會總是都會記得方法論的內容，也不會完全依照方法論執行，所以在設計方法論之後，加入了代理人跟 hook 去輔助（強制）讓開發流程跟開發方式都依照我們的方法論執行

理論文件定義「應該怎麼做」（規範）

我們跟 AI 說明我們要的開發流程，觀念，原則，讓AI幫我們產生方法論的文章，然後再細修方法論的內容，也可以請AI來撰寫範例的部分

代理人和 Hook 負責「確保做到」（執行和監控）

因為我們設計了敏捷開發方法論，所以針對不同的工作我們會要求主線程派工給代理人執行，而我們要確保每個代理人都有完整強調部分他需要知道的方法論內容，而不只是需要的時候去參考那個方法論。

必須確保自動化機制能夠執行和監控新方法論

然而以生成式 AI 來說，所有的產出終究是不可靠的，方法論只是儘量讓程式產出的的內容趨近於我們的要求，所以必須用hook監控，在指派工作以及驗收工作的時候 HOOK 就可以介入檢查工作內容是否滿足我們設定的方法論條件，來確保工作的品質。

而這部份的 HOOK 不需要自己撰寫，其實交給 AI 閱讀方法論之後讓他自由發揮就好了，我們可以後續依照實際觸發的狀況再做調整，但是關注點還是在我們的方法論上，是不是方法論的內容有疏漏需要補充，是不是有條件寫得太模糊導致判斷失敗，而不是去檢討這些 hook 腳本的品質。

建立從「發現問題」到「強制修正」的完整閉環

所以方法論的一部分核心論述就必須包含如何發現問題，以及怎麼設計這個強制修正的流程，當然我們對於方法論的內容理解深度，會影響這部份設計的結果。