# 架构文档对比 · DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3

## 一、文风对比

### 宝锐工作台.md（L1 原则层）

| 维度 | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
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| 开场 | "每次会话必读" | "这份东西不是文档，是我干了这些年踩出来的规矩。新人来了先把这个读三遍，再碰代码。" |
| 原则表述 | P1-P8 编号表格 | "八条规矩，先记死" + 口语化逐条讲 |
| 细节 | "测试单提取：`df[单据类型.str.contains('测试')]`，按单据编号nunique去重" | "测试单怎么提？…一张测试单可能拆好几行，不去重你就把数算大了" |
| 收尾 | 无 | "规矩讲完了。记住，这份文件每次会话必读，别嫌烦——烦一次，比错一次便宜得多。" |

**结论：DeepSeek 像技术手册；Kimi 像师父带徒弟，有温度、有动机、有后果。**

### PROJECT.md（L2 项目层）

| 维度 | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
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| 结构 | 分6个区块，每块一个表格 | "回答四个问题：为什么做、做到什么程度、不做什么、东西放哪儿" |
| 技术选型 | 零依赖 HTML + 内联 CSS/JS | "每一项选择背后的理由都一样：少一个外部依赖，少一个明天挂掉的理由。" |
| v1→v2 对比 | 表格罗列7项差异 | 七段叙事，每段先讲v1痛点再讲v2解法 |

**结论：DeepSeek 像需求文档；Kimi 像产品经理给投资人讲故事，有同理心、有取舍逻辑。**

### TASK.md（L3 任务层）

| 维度 | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
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| 结构 | 进行中/待开始/已完成 三段 | 同上 |
| T3 表达 | 6行字段罗列（输入/成果/约束/完成标准/根因/方案） | 🔴 一句话："8月实际数两边对不上…方案是 monthly 优先取 kpiProgress、fallback 到 threeYearMonthly，且不能影响年累计计算" |
| T5 表达 | 同上6行 | "把坑写进 RULES.md 让管线脚本引用" - 更直观 |

**结论：DeepSeek 像 JIRA ticket；Kimi 像 Slack standup——更短、更聚焦"卡在哪"。**

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## 二、关键差异总结

| | DeepSeek V4 Pro | Kimi K3 |
|---|:--:|:--:|
| 信息密度 | 高（表格+编号） | 中（叙事流） |
| 可读性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 新人友好 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 维护性（增量更新） | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 适合场景 | AI 消费、快速检索 | 人类阅读、新人 onboarding |
| 风险 | 枯燥，人不爱读 | 口语化可能丢失精确信息 |

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## 三、推荐组合方案

**用 Kimi 做 L1 和 L2（面向人类），DeepSeek 做 L3 和 RULES（面向 AI）。**

- **宝锐工作台.md** → 用 Kimi 版（师父口吻，新人/新AI 都能快速理解原则背后的"为什么"）
- **PROJECT.md** → 用 Kimi 版（产品经理叙事，适合跨部门沟通）
- **TASK.md** → 混合：用 Kimi 的站会风格 + DeepSeek 的任务结构化字段（有约束/完成标准/根因才完整）
- **RULES.md / SKILLS.md**（待建）→ 用 DeepSeek（需要精确字段映射，Kimi 的口语化容易丢失细节）

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## 四、token 效率对比

| 任务 | DeepSeek 用时 | Kimi K3 用时 | 效率比 |
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| 三层文档创建 | ~5min（交互式逐步写） | 1min57s（一次跑完） | Kimi 快 2.5x |
| 方法 | 先 plan → 逐文件 write → 验证 | 一次性读3个源文件 → 输出3个目标文件 | Kimi 更激进 |
| 质量风险 | 低（每步验证） | 中等（一次跑，出错需复盘） | DeepSeek 更稳 |