从一句需求到可执行的合作方案，需要多种不同能力：决定还要问什么，找到候选，合并多路结果，辨认重复方案，再检查路径、前置条件与资源是否允许行动。
这个系列沿着这些具体问题组织八篇文章。BM25、RRF 和 Jaccard 等已有方法按其实际用途介绍，项目自己的研究实现则说明采用的简化、输入假设和失败边界。
每篇都有可跟随的教学例子与单独绘制的图。读者可以逐步计算，也可以从自己遇到的问题进入。它们属于机制解释，不代表所有研究能力已经生产验证。
基于信息价值的提问选择：Agent 如何决定继续问什么 ↗
发现引擎中的问答调度：用决策收益与提问成本，选择下一问或停止追问。
BM25 检索：如何从需求文本中筛选合作候选 ↗
合作发现中的文本检索基线：词语稀有度、重复饱和与长度调整如何共同决定排名。
NAC 公共锚坐标：如何比较不同模型生成的向量 ↗
异构编码器之间的候选匹配：将原始坐标转换为相对共同参照的相似度。
RRF 排名融合：如何合并多路合作候选检索结果 ↗
从各路名次计算共同排序，并区分候选覆盖与前十名排序质量。
Jaccard 结构距离：如何识别合作方案中的重复 ↗
方案生成后的多样性检查：比较角色、交付关系和阶段，而非标题与措辞。
同类型流路径压缩：如何简化合作图中的中转关系 ↗
发现引擎的 shrink_ring 操作：按两段流量的较小值生成直接边。
有界广度优先搜索：如何寻找合作任务的完成路径 ↗
从状态与动作模型中找出可执行步骤，并区分预算内不可达与信息不足。
资源容量校验：如何发现多项合作承诺的重复占用 ↗
按资源来源汇总分配量，检查单项承诺有无支撑，以及总量是否超配。
从具体问题进入，阅读一项规则，再沿相关文章理解它与下一步工作的关系。公众号版与可编辑配图可在各篇文末获取。