把 OpenClaw 的记忆设计和 OpenSpec 的最佳实践用于 AI Coding，对于大需求和大重构先做文档编程，将方案、设计、影响面和执行流程等先沟通清楚，再执行。

效果是：返工变得更少了。

为了可以最大化沉淀和复用经验，本地采用 qdrant 对工作日志做向量索引， 模型执行过程不仅不会忘记自己要干啥，还能根据当前做的事情，把最近一个月踩坑的过程翻出来看看。

文档编程的另一个好处是，可以充分把 Github Copilot 按 Request 计费的策略给用起来，跑一晚上代码，才消耗不到 3% 的额度，😄