feat：增加面向 FDE 的客户需求发现工作流与中文项目说明

[aopays]

本次改造

• 将 Cloud Agent Platform 定位为“FDE 客户需求发现工作台 + 有边界的 Agent 运行平台”
• 让需求发现围绕客户证据、决策人、现状痛点、范围、数据与系统负责人、安全约束、验收标准和 Go/No-Go 条件继续追问
• 生成可以交给架构、研发、QA、安全和客户共同评审的 FDE 技术方案
• 将默认 README 改为中文优先，补充输入/输出、快速启动、面试演示、架构、关键源码和真实限制
• 增加 FDE / AI Agent 面试展示包：三分钟讲稿、五分钟 Demo、常见系统设计问题、STAR 表达和简历模板
• 增加高 Star 电商 Agent 仓库的公开数据分析，学习其搜索和转化结构，但不复制原文或夸大能力
• 增加全项目 Markdown 本地链接回归测试，并更新 GitHub 搜索描述与 Topics

产品能力边界

三轮用户回答只代表“可以生成技术方案草案”，不代表需求已经完整。达到最低轮次后，OpenAI 需求发现助手仍会检查九类实施阻塞，并继续追问尚未关闭的问题。用户最多可以进行十二轮，也可以提前生成草案；未确认假设和开放问题会保留在报告中。

当前可运行的产品 Runtime 是单 Agent 工具循环。开发过程中的多个专业 Agent，以及文档中描述的运行时多 Agent DAG，分别属于开发协作方式和目标架构，不会宣传成已经上线的运行时能力。

已完成验证

• Ruff 格式检查：128 个文件通过
• Ruff lint：通过
• strict mypy：46 个源文件通过
• 全量 pytest：通过，1 个平台相关用例跳过
• 安全标记测试：通过，1 个平台相关用例跳过
• compileall：通过
• 全项目 Markdown 本地链接检查：通过
• Ubuntu Python 3.10 / 3.12 CI：通过
• Windows Python 3.12 CI：通过
• Docker smoke：通过
• CodeQL 与依赖审计：通过

建议审查重点

• FDE 产品描述是否与真实实现和已知限制一致
• 中文 README 在 GitHub 上的首屏和快速启动是否清晰
• 用一个真实客户需求走完三轮对话，检查实施阻塞有没有被明确保留
• 面试与简历中的每项说法是否都能定位到代码、测试或文档证据
• 对标分析是否保持客观，没有把 Star 数量等同于生产成熟度