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chore: remove docs/, extract current knowledge to .cards (#164)

.cards/agent-cli-protocol.md

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+---
+title: "Agent CLI Protocol — Adapter Output via stdout"
+created: "2026-06-07"
+source: "openclaw-xiaomo"
+tags: [architecture, protocol]
+category: "architecture"
+links:
+  - deterministic-engine-uncertain-agent
+  - frontmatter-fast-path
+---
+
+uwf 的 agent 通过 CLI 协议与 engine 通信。
+
+**调用方式**：`<agent-cmd> --thread <id> --role <role> --prompt <text>`
+
+**输出协议**：agent 将 `AdapterOutput` JSON 写入 stdout 的最后一行。包含：
+- `stepHash` — 新 StepNode 的 CAS hash
+- `detailHash` — 完整 agent 交互记录（tool call 历史）
+- `role` — 角色名
+- `frontmatter` — 提取的结构化输出
+- `body` — markdown 正文
+- `usage` — token 用量统计（turns, input/output tokens, duration）
+
+**关键设计**：agent 进程完全独立——自己读 CAS 拿上下文、自己写 StepNode、自己做 frontmatter 校验和重试。engine 只负责调度和路由。这保证了 agent 实现可以随时替换（builtin / hermes / claude-code），协议层面完全对等。

.cards/frontmatter-fast-path.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: "Frontmatter Fast-Path — No LLM Extraction"
+created: "2026-06-07"
+source: "openclaw-xiaomo"
+tags: [architecture, decision]
+category: "architecture"
+links:
+  - deterministic-engine-uncertain-agent
+  - dissipative-structure-token-for-entropy
+---
+
+uwf 的 agent 输出提取管线做了一个关键简化：**完全不用 LLM 做结构化提取**。
+
+流程：agent 输出 → 解析 YAML frontmatter → 校验 JSON Schema → 成功则继续，失败则让**同一个 agent** 在原 session 内追加轮次自修（最多 2 次）。
+
+为什么不用单独的 LLM 提取：
+1. **原始 agent 有完整上下文**（tool call 历史、任务理解），另起 LLM 只能猜
+2. **零额外 token 成本**（fast-path 是纯字符串解析 + schema 校验）
+3. **重试走 continue() 而非新 session**，保持对话连贯性
+
+这是 PR #142 (ThreadReactor) 确立的模式。之前存在的 `extract()` LLM fallback 已成死代码。

.cards/status-based-moderator.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+title: "Status-Based Moderator — Pure Lookup, Zero LLM"
+created: "2026-06-07"
+source: "openclaw-xiaomo"
+tags: [architecture, decision]
+category: "architecture"
+links:
+  - deterministic-engine-uncertain-agent
+  - agent-cli-protocol
+  - frontmatter-fast-path
+---
+
+uwf 的 moderator（路由器）完全不用 LLM，是纯查表操作：
+
+```
+graph[lastRole][lastOutput.$status] → { role, prompt, location }
+```
+
+1. 从 agent 输出的 frontmatter 读 `$status` 字段
+2. 在 workflow graph 中查 `graph[lastRole][status]` 拿到 Target
+3. 用 Mustache 渲染 edge prompt（变量来自 agent 输出的 frontmatter 字段）
+4. 路由到下一个 role，或 `$END`（完成），或 `$SUSPEND`（等待外部输入）
+
+这意味着 workflow 的**流转逻辑完全确定性**——给定 agent 输出，下一步去哪里是固定的。不确定性只存在于 agent session 内部。
+
+Mustache 渲染禁用了 HTML 转义（`mustache.escape = text => text`），因为 prompt 是纯文本。