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Documentation Index

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在 Discord 提问提交 GitHub Issue支持指南
每个人都可以贡献。你不需要先判断自己是 learner、curator、builder、writer，还是未来的 maintainer。先从眼前的 signal 出发，选择一个最小的公开 artifact，让下一个读者更容易理解这个项目。 我应该在这些时候贡献：
  • 我对某个概念感到困惑，并且能说出缺失的新手上下文。
  • 我发现跑不通的 setup 步骤、过期细节、bug，或缺失的 feature。
  • 我注意到新的 AI signal、工具行为、source project，或值得记录的 practitioner workflow。
  • 我可以把 AI-assisted investigation 整理成更清楚的解释、issue、prompt、example 或 package。
  • 我想通过提出更好的问题、创建 issue、改进页面，或记录有用的 Discord 活动来练习公开项目协作。

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可以贡献什么

Lab Article

面向概念、模式、系统或案例研究的长期有效手册页面。

Case Study Project

帮助读者用真实结构练习的仓库自有示例、starter 或 case-study project。

Skill Package

面向 local agent 的 workflow package，包含清晰说明、辅助文件，以及足够 review 或运行的文档。

Discord Activity Record

参与 Discord 讨论，并记录对项目有用的问题、决定和后续工作。

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从零开始的路径

  1. 先选择和你的 signal 或问题最接近的贡献方向。
  2. 打开上方对应卡片，先阅读该贡献类型的说明页面。
  3. 让 AI 帮你澄清这个 signal，对照指南，并整理下一步 artifact。
  4. 如果形状仍然不清楚，带着 signal、上下文和 AI 帮你整理出的 draft direction 到 Discord #handbook-contributors 提问。
  5. 等贡献类型清楚之后，再回到具体指南页面继续。

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社区链接

  • Discord：提早询问贡献问题，并分流还不清楚的想法。
  • 贡献者工具包：确认贡献类型之后再使用这里的模板和规则。

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为什么 signal-driven contribution 很重要

Prompthon Agentic Labs 鼓励学习者把好奇、困惑、阻力和新的 AI 信号看成贡献的起点。静态材料当然有价值，但最强的学习触发点往往来自一个 signal：AI Signals 里的新观察、跑不通的 setup 步骤、缺失的解释、一个 feature idea，或一个反复出现的问题。 AI assistant 可以帮你调查这个 signal、命名问题、检查理解、比较可能的修复方式，并整理下一步的 artifact。但 AI 不会自己发起行动。它不会主动判断什么值得改进。人会。正因为如此，这个社区重视能够主动发现信号，并把信号转化成 GitHub issue、bug report、feature request、小修复、prompt、source note 或 draft handbook improvement 的学习者。