简历追问：Evidence 本地优先模型资产设计

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对应简历描述

设计 .evidence/entities 与 .evidence/associations 文件结构，将 Evidence、Participant、Role、Context 等业务概念及关系落为可读 YAML，支持 Git Diff、模型审查与 AI 工具读取，避免关键业务知识只沉淀在数据库或图形状态中。

面试官真正想确认

你为什么把业务模型放进本地文件，以及你是否处理了文件模型带来的校验、冲突、迁移和查询取舍。

连续追问链

1. 为什么本地优先

• 为什么参考 Obsidian Vault，而不是直接做数据库 SaaS？
• 哪些数据适合放 YAML，哪些仍然应该放 SQLite/PostgreSQL？
• “模型资产”与普通业务运行数据有什么不同？

2. 文件结构

• .evidence/entities 和 .evidence/associations 的 YAML schema 分别是什么？
• entity id 如何生成和保持稳定？重命名文件或修改 label 会不会破坏关系？
• association 如何引用 source/target？引用不存在的实体时怎么处理？
• Markdown 内容、结构化属性、类型/子类型如何共存？

3. 校验与演进

• 解析 YAML 失败时，整个 workspace 挂掉还是局部标记错误？
• schema version 放在哪里？旧模型如何迁移？
• Git merge conflict 如何提示用户？同一实体被两个人改了怎么解决？
• 大规模模型下，文件扫描和索引怎么做？

4. AI 与审查

• AI 工具读取 YAML 时是否有目录边界？能否访问用户其他文件？
• AI 生成的模型变更如何进入 diff/review，而不是直接覆盖？
• Git Diff 中哪些字段应该稳定排序，避免无意义噪音？

场景推演题

两个人同时修改 contract.yaml：一个改了金额字段，一个改了合同参与方关系。Git 合并后出现冲突。Evidence 如何帮助用户理解冲突并恢复模型一致性？

继续追：如果 association 指向了一个已删除 entity，前端 Canvas 和实体表分别怎么展示？

准备证据

• 一个 entity YAML 和一个 association YAML 示例。
• schema 校验错误样例。
• 文件扫描到领域对象的流程图。
• Git diff/review 截图或说明。

容易露馅的回答

• “文件方便被 Git 管。”
• “数据库太重，所以用 YAML。”
• “AI 直接读写文件就行。”
• “冲突交给 Git，产品不用管。”