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title: "如何获取关于 EVO 的答案"
description: 使用 LLM 快速回答您自己的 EVO 问题
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  order: 4
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## 从这里开始：EVO-Help

**获取关于 EVO 答案的最快方式是 `/evo-help`。** 这个智能指南可以回答超过 80% 的问题，并且直接在您的 IDE 中可用，方便您工作时使用。

EVO-Help 不仅仅是一个查询工具——它：
- **检查您的项目**以查看已完成的内容
- **理解自然语言**——用简单的英语提问
- **根据您安装的模块变化**——显示相关选项
- **在工作流后自动运行**——告诉您接下来该做什么
- **推荐第一个必需任务**——无需猜测从哪里开始

### 如何使用 EVO-Help

只需使用斜杠命令运行它：

```
/evo-help
```

或者结合自然语言查询：

```
/evo-help 我有一个 SaaS 想法并且知道所有功能。我应该从哪里开始？
/evo-help 我在 UX 设计方面有哪些选择？
/evo-help 我在 PRD 工作流上卡住了
/evo-help 向我展示到目前为止已完成的内容
```

EVO-Help 会回应：
- 针对您情况的建议
- 第一个必需任务是什么
- 流程的其余部分是什么样的

---

## 何时使用本指南

在以下情况下使用本节：
- 您想了解 EVO 的架构或内部机制
- 您需要 EVO-Help 提供范围之外的答案
- 您在安装前研究 EVO
- 您想直接探索源代码

## 步骤

### 1. 选择您的来源

| 来源               | 最适合用于                                  | 示例                     |
| -------------------- | ----------------------------------------- | ---------------------------- |
| **`_evo` 文件夹**   | EVO 如何工作——智能体、工作流、提示词 | "PM 智能体做什么？" |
| **完整的 GitHub 仓库** | 历史、安装程序、架构          | "v6 中有什么变化？"        |
| **`llms-full.txt`**  | 来自文档的快速概述                  | "解释 EVO 的四个阶段" |

`_evo` 文件夹在您安装 EVO 时创建。如果您还没有它，请改为克隆仓库。

### 2. 将您的 AI 指向来源

**如果您的 AI 可以读取文件（Claude Code、Cursor 等）：**

- **已安装 EVO：** 指向 `_evo` 文件夹并直接提问
- **想要更深入的上下文：** 克隆[完整仓库](https://github.com/evo-code-org/EVO-METHOD)

**如果您使用 ChatGPT 或 Claude.ai：**

将 `llms-full.txt` 获取到您的会话中：

```text
https://evo-code-org.github.io/EVO-METHOD/llms-full.txt
```


### 3. 提出您的问题

:::note[示例]
**问：** "告诉我用 EVO 构建某物的最快方式"

**答：** 使用快速流程：运行 `quick-spec` 编写技术规范，然后运行 `quick-dev` 实现它——跳过完整的规划阶段。
:::

## 您将获得什么

关于 EVO 的直接答案——智能体如何工作、工作流做什么、为什么事物以这种方式构建——无需等待其他人回应。

## 提示

- **验证令人惊讶的答案**——LLM 偶尔会出错。检查源文件或在 Discord 上询问。
- **具体化**——"PRD 工作流的第 3 步做什么？"比"PRD 如何工作？"更好

## 仍然卡住了？

尝试了 LLM 方法但仍需要帮助？您现在有一个更好的问题可以问。

| 频道                   | 用于                                     |
| ------------------------- | ------------------------------------------- |
| `#evo-method-help`       | 快速问题（实时聊天）            |
| `help-requests` 论坛     | 详细问题（可搜索、持久） |
| `#suggestions-feedback`   | 想法和功能请求                  |
| `#report-bugs-and-issues` | 错误报告                                 |

**Discord：** [discord.gg/gk8jAdXWmj](https://discord.gg/gk8jAdXWmj)

**GitHub Issues：** [github.com/evo-code-org/EVO-METHOD/issues](https://github.com/evo-code-org/EVO-METHOD/issues)（用于明确的错误）

*你！*
        *卡住*
              *在队列中——*
                       *等待*
                               *等待谁？*

*来源*
        *就在那里，*
                *显而易见！*

*指向*
      *你的机器。*
               *释放它。*

*它读取。*
         *它说话。*
                 *尽管问——*

*为什么要等*
         *明天*
                 *当你拥有*
                         *今天？*

*—Claude*

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## 术语说明

- **agent**：智能体。在人工智能与编程文档中，指具备自主决策或执行能力的单元。
- **LLM**：大语言模型。基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。
- **SaaS**：软件即服务。一种通过互联网提供软件应用的交付模式。
- **UX**：用户体验。用户在使用产品或服务过程中建立的主观感受和评价。
- **PRD**：产品需求文档。详细描述产品功能、特性和需求的正式文档。
- **IDE**：集成开发环境。提供代码编辑、调试、构建等功能的软件开发工具。
