# 资产沉淀 SOP (Asset Crystallization)

> **警告**: 你亲自下场最大的风险是**“只干了活，没留下资产”**。所有动作必须遵循以下 SOP，将你的认知固化为代码或文档。

#### 1. 脚本资产化 (Script to Logic)
*   **源头**: 你每次修改 Agent M2 生成的初稿时。
*   **动作**: 不要只改字，要**记录修改原因**。
    *   *错误示例*: 直接把“熵增”改成“房间乱”。
    *   *正确动作*: 在修改文档备注：“M2 错误使用了学术词汇。规则更新：涉及物理名词一律触发‘生活隐喻’重写模块。”
*   **资产产出**: 每月更新一次 **`Agent_M2_Style_Guide.json`**，这是未来移交团队的核心资产。

#### 2. 提示词产品化 (Prompt to Product)
*   **源头**: 你脑海中用来解决问题的 Prompt（如 CCPE）。
*   **动作**: **降维封装**。
    *   *Tier 2 (你的原版)*: 复杂的 CCPE 结构。
    *   *Tier 1 (产品版)*: 将 Prompt 中的变量 (Variables) 变成前端的“填空题”。
        *   *Prompt*: `Role: Teacher... Task: Slogan for {Grade} with {Style}...`
        *   *UI*: 下拉菜单选择[年级]，单选按钮选择[风格]。
*   **资产产出**: **Tier 1 工具代码库**。这是你的印钞机。

#### 3. 案例数据化 (Case to Dataset)
*   **源头**: 用户使用工具生成的真实记录（如用户输入的“班级特点”和最终选择的“口号”）。
*   **动作**: **埋点记录**。
    *   记录用户的 `Input` 和最终 `Accept` 的 `Output`。
*   **资产产出**: **行业微调数据集 (Fine-tuning Dataset)**。
    *   积累 1000 条后，用来微调你的开源模型，让工具越用越聪明，建立技术壁垒。