这份导读不是逐字翻译英文 README，而是先建立一张“能看懂项目”的地图。
Cairn想解决什么问题？
Cairn是用来解决复杂的开阔空间的不能一步完成的问题，比如渗透测试、CTF、漏洞研究、数学证明、复杂调查、推理断案。它们有共同特点：
- 起点是已知的：比如目标IP、题目描述、初始条件。
- 目标是明确的：比如拿到shell、解出flag、证明结论。
- 中间路径是未知的：需要一步一步探索。
这些特点天然跟黑板架构相吻合。
Cairn的想法是：不要给AI固定角色和固定流程(角色无关多智能体系统，目前并没有对该架构的统一称呼)，而是维护一个共享的事实图，让AI根据当前事实决定下一步探索什么。
三个重要概念
Fact
Fact是“已经知道的事实”。
例如：
- origin：初始信息
- goal：最终目标
- f001：worker探索后发现的新事实
这可以归类为已知线索。
Intent
Intent是“下一步要探索什么”。
它不是结果，而是一个探索方向。淚笑老师把它称呼为“意图”。
例如：
- 从origin出发，检查目标开放端口。
- 从f001出发，尝试利用某个服务。
我理解为从已知线索向未知空间探索的一条路径。
Hint
Hint是人类塞给系统的提示。
它不会直接改变事实图的结果，但worker下次读取项目状态时会看到这些提示。
例如：
- “优先检查 Web 服务。”
- “这个目标可能是 Linux。”
- “不要走爆破方向。”
有点像cc和codex运行过程中插入的引导一样
三类任务
Bootstrap
项目刚创建时的自动尝试。
它会直接读origin、goal和hints，尝试一步到位解决问题，或者至少产出一个初始fact。
Reason
Reason负责想下一步该做什么。
它会读完整事实图，然后决定：
- 目标是否已经完成
- 是否要创建新的intent
- 或者暂时不做事
Explore
Explore负责执行一个具体的intent。
它拿到一个intent后，会调用worker去做探索，然后把结果写回一个新的fact。
一句话总结
Cairn把一个复杂任务变成“事实图搜索”：先有起点origin和目标goal，系统不断产生要探索的intent，让worker去执行，执行结果再写成新的fact。