feat(wiki): ingest nexus-spatial-discovery — 8-agent product discovery exercise

Ingest raw/Agent/agency-agents/examples/nexus-spatial-discovery.md
Source: 8 The Agency agents parallel discovery exercise for Nexus Spatial
Products: AI spatial command center (SpatialAIOps category)
Key findings: 2D-first/WebXR strategy, debugging as killer use case

Entities created: Nexus-Spatial, CrewAI
Concepts created: SpatialAIOps, Command-Theater-Interface,
  Debugging-Visualization, Semantic-Zoom, Growth-Loop

wiki/overview.md

@@ -9,6 +9,10 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
 
 **The Agency 贡献指南**（[[contributing_zh-cn]] + [[contributing]] 英文原版）：The Agency 项目贡献者指南——核心贡献方式：①创建全新智能体（8大分类：engineering/design/marketing/product/project-management/testing/support/spatial-computing/specialized）；②优化现有智能体；③分享成功案例；④反馈问题。智能体设计五原则：**鲜明性格**（拒绝通用人设）、**明确交付物**（真实代码/模板）、**可量化指标**、**经过验证的工作流**、**学习记忆机制**。PR 流程包含提交前检查（真实场景测试、遵循模板、补充示例）、社区评审与迭代优化。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的智能体设计规范层，为 [[Multi-Agent-Team]] 提供标准化的智能体创建框架。
 
+**[[nexus-spatial-discovery]]**（Nexus Spatial Discovery Exercise）：8个 The Agency 专业 Agent 并行协作完成 AI 空间指挥中心产品完整规划的实战案例——10分钟 wall-clock time 产出完整规划。参与 Agent：产品趋势研究员（市场验证 + Vision Pro 现实核查）、后端架构师（8服务 Rust 架构）、品牌守护者（定义 [[SpatialAIOps]] 新品类）、增长黑客（3阶段 GTM + 增长飞轮）、支持应答者（AI 内嵌空间的差异化支持设计）、UX 研究员（识别调试为杀手级用例）、XR 界面架构师（命令剧院 + 7态节点系统）、项目牧羊人（35周时间线 + 5团队分配）。跨 Agent 独立共识：2D先行（WebXR分发） > VisionOS、品牌 > 调试 > 战情室协作 > 渐进披露。核心张力：Growth Hacker（$29-59）与 Trend Researcher（$99-249）定价分歧待 A/B 测试。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的多 Agent 协作规划层实践，展示了并行 Agent 发现可产出连贯、相互引用的完整计划。与 [[Multi-Agent-Team]]（单团队多 Agent 架构）和 [[Agents-Orchestrator]]（流水线编排）同属多 Agent 协作模式的不同维度。
+
+**[[workflow-landing-page]]**：多 Agent 一天冲刺工作流——展示 Landing Page 场景下 4 个核心设计模式：**[[Parallel-Kickoff]]**（Content Creator + UI Designer 上午并行启动）、**[[Merge-Point]]**（Frontend Developer 等待两者完成）、**[[Feedback-Loop]]**（Growth Hacker 审查后 Frontend Developer 修改）、**[[Time-Boxing]]**（每个阶段严格时间盒：09:00→16:30）。与 [[workflow-startup-mvp]] 互补——后者以周为单位的长周期迭代，本工作流是单日冲刺的具体化实现。与 [[design-ui-designer]] 和 [[design-brand-guardian]] 共享 UI Designer 角色。
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 **GitHub Copilot Integration**（[[github-copilot]]）：The Agency 与 GitHub Copilot 的开箱即用集成——无需转换，Agency 的 `.md` + YAML frontmatter 格式与 GitHub Copilot 原生兼容。通过 `./scripts/install.sh --tool copilot` 一键安装，或手动复制到 `~/.github/agents/` 或 `~/.copilot/agents/` 目录。用户可在任意 Copilot 会话中通过名称激活特定 agent，如 `"Activate Frontend Developer and help me build a React component."`。与 [[readme|Cursor Integration]] 互补——后者项目级别生效，Copilot Integration 用户级别全局生效，共同构成 [[The Agency]] 的多 IDE 集成生态。
 
 **Windsurf Integration**（[[windsurf-integration]]）：The Agency Agent roster 与 Windsurf 编辑器的集成方案——通过 `.windsurfrules` 文件将全部 Agent roster 聚合为单一规则文件，install.sh 脚本从项目根目录安装，项目级生效。Windsurf 中在 prompt 里按名称引用 Agent 即可激活（如 "Use the Frontend Developer agent to build this component."）。与 [[Cursor Integration]]（.mdc 规则）和 [[Aider Integration]]（CONVENTIONS.md）同为项目级 IDE 集成，机制相似，共同构成 The Agency 的多 IDE 覆盖体系。[[integrations-readme]] 已覆盖所有 11 种集成工具的概览。
@@ -21,7 +25,9 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
 
 **MCP Memory Integration**（[[mcp-memory-integration]]）：The Agency 的 MCP Memory 集成方案——通过在 Agent 提示词中加入标准化的 Memory Integration 段落，为任意 Agent 赋予跨会话持久记忆能力，无需修改 Agent 代码。MCP Memory Server 提供四个核心工具：`remember`（存储决策/交付物快照）、`recall`（跨会话检索）、`rollback`（失败时回滚到上一个检查点）、`search`（跨 Agent 搜索记忆）。**Rollback 是杀手级功能**——当 QA 检查失败或架构决策出错时，直接恢复到已知良好状态而非从头重建。标签一致性是关键：每个记忆使用 Agent 名称和项目名称作为标签，确保 recall 可靠。与 [[specialized-mcp-builder]]（构建 MCP Server）和 [[ai-memory-tools-two-camps]]（AI 记忆工具全景分类）同属 The Agency MCP 生态的核心组成部分。
 
-**Backend Architect with Memory**（[[backend-architect-with-memory]]）：The Agency 中具备持久记忆能力的后端架构师 Agent——专门负责可扩展系统设计、数据库架构、API 开发与云基础设施。核心记忆机制：会话启动时检索 `backend-architect` + 项目名标签的历史记忆，防止重复讨论已做决策；架构决策（选型数据库/定义 API 契约/选择通信模式）以标签化快照持久化；交付物（Schema/API 规范/架构文档）完成后主动标记接收方（如 `frontend-developer` + `api-spec`）供下游 Agent 查找；QA 失败时检索最近良好检查点回滚。作为 [[agents-orchestrator]] 调度的具体执行 Agent，通过 MCP Memory 实现多 Agent 协作中的上下文连续性。
+**Backend Architect with Memory**（[[backend-architect-with-memory]]）：The Agency 中具备持久记忆能力的后端架构师 Agent——专门负责可扩展系统设计、数据库架构、API 开发与云基础设施。核心记忆机制：会话启动时检索 `backend-architect` + 项目名标签的历史记忆，防止重复讨论已做决策；架构决策以标签化快照持久化；交付物完成后主动标记接收方供下游 Agent 查找；QA 失败时检索最近良好检查点回滚。作为 [[agents-orchestrator]] 调度的具体执行 Agent，通过 MCP Memory 实现多 Agent 协作中的上下文连续性。
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+**[[workflow-with-memory]]**（Multi-Agent Workflow: Startup MVP with Persistent Memory）：[[workflow-startup-mvp]] 的增强版——通过 MCP Memory Server 将手动复制粘贴交接升级为自动召回，实现"记忆服务器作为粘合剂"。核心机制：`remember` 存储 Agent 交付物（带项目名 + 接收方标签）、`recall` 自动召回上下文（无需人工粘贴）、`rollback` 回滚到上一个检查点（替代手动撤销）。Before/After 对比：手动交接（会话超时丢失 / 多 Agent 需重复编译上下文 / QA 失败需手动描述问题 / 跨多天项目需重建上下文）→ Memory 模式（跨会话持久 / 按标签共享 / 自动回滚 / 每次 pick up 继续）。核心标签策略：所有记忆用项目名标签（如 retroboard），交付物额外用接收 Agent 标签（如 frontend-developer），这是 recall 正常工作的前提。Rollback 是 QA 失败恢复的核心：回滚到检查点而非手动追踪变化。与 [[workflow-startup-mvp]] 的关系：两者不冲突，Memory 模式是原始工作流的增强层——Memory Server 可用时自动召回；不可用时沿用原始工作流的手动粘贴策略。
 
 **[[multi-channel-assistant]]**：基于 [[OpenClaw]] 的多渠道个人助理方案——以 Telegram Topic 路由为统一入口，整合 Google Workspace（gog）、Slack、Todoist、Asana，实现"说一句话完成全套工作"。核心价值：消除应用切换疲劳，AI 主动推送定时提醒（如每周垃圾清理、公司周报）。
 
@@ -114,8 +120,14 @@ The Agency 的 Support 部门涵盖数据分析、基础设施维护、法律合
 
 **[[support-legal-compliance-checker]]**（Legal Compliance Checker）：法律合规与监管专家 Agent——The Agency Support 部门的法律合规专家，负责确保企业运营、数据处理和内容创作符合多司法管辖区的法律法规和行业标准。核心理念：**合规优先**，任何业务流程变更前必须验证监管要求，将所有合规决策记录在法律推理和监管引用中。核心能力：四阶段工作流（监管格局评估 → 风险评估与差距分析 → 政策制定与实施 → 培训与文化建设）；GDPR/CCPA/HIPAA/PCI-DSS/SOX/FERPA 多框架合规配置；Python PrivacyPolicyGenerator（多辖区隐私政策生成）和 ContractReviewSystem（关键词扫描风险评估）。交付物模板：Regulatory Compliance Assessment Report（合规评分体系，目标 98%+）。成功指标：98%+ 监管合规达标率、零监管处罚、95%+ 员工培训完成率、4.5+/5 合规文化评分。与 [[ComplianceAuditor]] 互补——Compliance Auditor 提供审计执行，Legal Compliance Checker 提供政策框架和风险评估；与 [[automation-governance-architect]] 协同——治理框架为政策制定提供结构化方法论；与 [[testing-reality-checker]] 存在张力：合规 Agent 达到监管标准即为合规，Reality Checker 要求压倒性视觉证明才授予生产就绪。
 
+**[[support-support-responder]]**（Support Responder）：客户支持专员 Agent——The Agency Support 部门的核心客户服务专家 Agent，专注于多渠道客户支持、问题解决和满意度优化，将每次支持互动转化为品牌正向体验。核心理念：**客户满意度优先于内部效率指标**，同理心沟通结合技术准确解决方案，适当升级超出权限的问题。核心能力：全渠道支持框架（邮件/聊天/电话/社交媒体/应用内消息，五渠道独立 SLA 配置）、三级分层支持体系（Tier1 General / Tier2 Technical / Tier3 Specialists，含升级标准和路由机制）、SupportAnalytics 数据分析框架（指标计算/趋势识别/改进建议/主动外展列表）、KnowledgeBaseManager 知识库系统（文章创建/模板生成/交互式故障排除/内容优化）。核心方法：四步工作流（客户查询分析与路由 → 问题调查与解决 → 客户跟进与成功测量 → 知识共享与流程改进）。成功指标：客户满意度 4.5+/5、首次联系解决率 80%+、SLA 合规率 95%+、知识库贡献减少相似工单 25%+。与 [[support-analytics-reporter]] 协同——Support Responder 产生工单原始数据，Analytics Reporter 将其转化为业务洞察；与 [[support-legal-compliance-checker]] 存在张力——常规问题以 Support Responder 为主，涉及合规风险的问题（数据删除/账户限制）升级至 Legal Compliance Checker；与 [[report-distribution-agent]] 协同——执行摘要生成基于支持数据分析结果。
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 **[[support-analytics-reporter]]**（Analytics Reporter）：数据分析与商业智能专家 Agent——The Agency Support 部门的数据分析专家，负责将原始数据转化为可操作的业务洞察。核心使命：**用数据讲故事，用统计说话**。核心方法：四步工作流（数据发现验证 → 分析框架开发 → 洞察生成可视化 → 业务影响测量）；技术栈覆盖 SQL（复杂业务指标 CTE 查询）、Python（pandas/scikit-learn 客户分层）、统计分析（p-value 显著性检验、回归、预测）；交付物模板：Executive Dashboard（关键业务指标 + KPI 追踪）、Customer Segmentation Analysis（RFM 客户价值分层）、Marketing Attribution Dashboard（多触点归因 + ROI 分析）。核心原则：**数据质量优先**（分析前必须验证准确性、完整性，结论必须满足 p < 0.05 置信标准）、**业务影响聚焦**（所有分析必须连接到可量化的业务成果和可执行建议）、**可重现性保证**（版本控制 + 文档化的可重现分析工作流）。关键成功指标：分析准确率 95%+、分析建议实施率 70%+、利益相关者满意度 4.5+/5。与 [[support-finance-tracker]]（财务追踪）和 [[report-distribution-agent]]（报告分发）构成支持部门的数据→洞察→传递完整链路；与 [[sales-pipeline-analyst]] 共享数据分析能力，但前者提供通用 BI 框架，后者聚焦销售漏斗专项分析。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的数据驱动决策层，为多 Agent 销售系统提供统一的数据分析和业务洞察能力。
 
+**[[support-infrastructure-maintainer]]**（Infrastructure Maintainer）：基础设施维护专家 Agent——The Agency Support 部门的基础设施专家，负责确保系统可靠性、性能优化和技术运维管理，核心理念：**"Keeps the lights on, the servers humming, and the alerts quiet"**。核心能力：①监控告警系统（Prometheus + Grafana，CPU/内存/磁盘/服务可用性实时告警，99.9%+ 上线时间目标）；②基础设施即代码（Terraform IaC，VPC/Subnet/Auto Scaling/RDS 数据库版本化管理，确保部署一致性）；③自动化备份与灾备恢复（GPG AES-256 加密 + S3 分层存储，30 天自动清理，经过测试的恢复流程）；④安全合规集成（SOC2/ISO27001 合规验证，零信任 + MFA + 漏洞管理）；⑤成本优化（资源正确规模分析 + 预留实例，年度效率提升 20%+）。四步工作流：基础设施评估规划 → 监控实施 → 性能优化 → 安全合规验证。成功指标：上线时间 99.9%+、MTTR < 4 小时、70%+ 运维任务自动化、安全合规 100% 达标。**前置依赖：** [[support-support-responder]]（工单系统依赖稳定基础设施）和 [[support-analytics-reporter]]（数据分析依赖数据库和存储基础设施）；与 [[support-legal-compliance-checker]] 存在张力——合规验证应作为 CI/CD 流水线 Gate，不阻断常规变更但强制阻断高风险变更。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的运维基础设施层，为所有 Support Agent 提供稳定可靠的运行基础。
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+**[[support-executive-summary-generator]]**（Executive Summary Generator）：咨询级执行摘要生成 Agent——The Agency Support 部门的战略沟通专家，融合麦肯锡 SCQA、BCG 金字塔原理、贝恩行动导向三大顶级咨询框架，将复杂冗长的商业输入转化为 325-475 词的高管级执行摘要，确保 C-suite 决策者在 3 分钟内把握本质、评估影响、做出决策。核心理念：**洞察优先于信息，行动优先于描述**——每个关键发现必须包含量化数据点（≥1 个），不允许超越提供数据的假设，明确标记数据缺口。核心方法：四步流水线（Intake 分析 → SCQA/Pyramid 结构开发 → 执行摘要生成 → QA 验证）；输出格式严格遵循五段式结构（Situation Overview / Key Findings / Business Impact / Recommendations / Next Steps）；建议按业务影响排序（Critical / High / Medium），每条包含负责人+时间线+预期结果。成功指标：摘要阅读时间 <3 分钟、100% 发现含量化数据、325-475 词合规率 100%。与 [[support-analytics-reporter]] 协同——后者提供原始数据洞察，前者将其转化为高管可执行决策；与 [[support-legal-compliance-checker]] 协同——合规 Checker 的风险评估报告经 Executive Summary Generator 转化为高管行动建议；与 [[report-distribution-agent]] 协同——生成的执行摘要通过 Report Distribution Agent 分发给相关利益相关者。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的战略沟通层，为 C-suite 提供可执行的决策支撑文档。
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 ### The Agency — Paid Media 部门
 The Agency 的 Paid Media 部门专注于企业级付费媒体策略与运营，涵盖 Google Ads、Microsoft Advertising、Amazon Ads 三大核心平台。
 
@@ -809,3 +821,9 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
 14. **SuperCall 沙盒 Persona vs 通用语音 Agent**：[[event-guest-confirmation]] 中使用的 [[SuperCall]] 强调独立沙盒设计——AI persona 只持有预设的 persona name、goal、opening line，无法访问外部系统；[[phone-based-personal-assistant]] 侧重通用个人助手场景，需要访问更多上下文。**[[Sandboxed Persona]]** 适用于确认类单一任务（安全、无注入风险）；通用语音 Agent 适用于需要跨系统协调的复杂助手场景。
 
 15. **Agent 去电通知 vs Agent 来电接收**：[[phone-call-notifications]] 中 Agent 主动向用户拨打电话通知（Agent → User），通话由 Agent 触发，用户是被动接收方；[[phone-based-personal-assistant]] 中用户主动呼叫 Agent（User → Agent），Agent 接听并提供助理服务。两者方向相反但互补——前者用于紧急告警、定时简报、重要事件通知，后者用于随时咨询、查询、执行任务。共同构成完整语音双向通信能力。
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+16. **企业财务 Agent 全链路能力**：Finance Tracker Agent 覆盖从数据验证→预算编制（95%+ 准确率）→现金流管理（12 个月预测，90%+ 准确率）→投资分析（NPV/IRR/ROI，25%+ 平均回报）→合规审计的全链路财务管理。核心差异化在于：多级审批 + 职责分离 + 完整审计跟踪。[[support-finance-tracker]]
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+17. **多 Agent 协作工作流关键模式**：[[workflow-startup-mvp]] 展示了 4 周 MVP 开发中 7 种专业 Agent 的协作模式。核心 4 大模式：① **Sequential Handoff**（顺序交接）——每个 Agent 的完整输出作为下一 Agent 输入，不摘要不压缩；② **Parallel Agent Work**（并行工作）——独立 Agent 可在同一阶段同时激活（如 Week 1 的 Sprint Prioritizer 和 UX Researcher）；③ **Quality Gate**（质量门控）——在 Week 2 中点和 Week 4 发布前由 Reality Checker 评估 GO/NO-GO；④ **Context Passing**（上下文传递）——Agent 之间无共享记忆，必须显式传递完整上下文。未来引入 Orchestrator Agent 可替代手动传递，实现全自动化流水线。[[workflow-startup-mvp]]
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