docs: 更新文档

docs/concepts/answer-sources.md

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+# 如何核对 AI 的回答来源
+
+## 先记住一件事
+
+AI 回答后，你可以继续查看它参考了哪些聊天内容、这些内容来自哪个会话和时间，并跳回原始消息检查上下文。
+
+这让 WechatExplorer 和只给一段摘要的聊天机器人不同：答案不是终点，来源也应该能被你检查。
+
+## 三类来源信息
+
+在产品界面和检索详情中，你可能看到这些名称：
+
+- **Evidence**：AI 回答所依据的原始聊天片段。
+- **Citation**：回答中某个结论对应的来源标记。
+- **Search Trace**：本次查找经历了哪些阶段、每一步用了多久、覆盖是否完整。
+
+普通用户不需要记住英文名。判断一个回答是否可信时，按“来源 → 原消息 → 上下文”检查即可。
+
+## 推荐的核对顺序
+
+1. 先看回答是否明确区分事实、推断和不确定信息；
+2. 打开来源，检查发送者、会话和时间；
+3. 跳回档案，查看消息前后文，确认是否存在引用、转发或后续修正；
+4. 检查提示中是否有未转写语音、缺失媒体或只覆盖部分范围；
+5. 对重要决定、金额、日期和责任人，不要只依据 AI 摘要。
+
+## 为什么来源可能不完整
+
+来源覆盖受时间范围、会话范围、索引状态和可读媒体影响。例如：
+
+- Knowledge 正在同步时，新的分析会被暂停；
+- 语音没有转写时，AI 可能只能看到消息类型；
+- 图片无法读取或未启用图片理解时，AI 不应声称知道图片内容；
+- 你只选择了一个群，答案不会自动代表所有聊天。
+
+看到“可能遗漏”或“部分覆盖”时，扩大范围、先完成同步或检查原始媒体后再问。
+
+## 这不是事实保证
+
+Evidence 和 Citation 能告诉你“模型看到了什么”，不能保证模型没有误读。最终判断仍应回到原始消息，尤其是涉及隐私、法律、财务、医疗或工作决策时。
+

docs/concepts/how-it-works.md

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+# WechatExplorer 如何把聊天变成可用的信息
+
+你可以把一次任务想成下面这条路径：
+
+```mermaid
+flowchart LR
+  A[本机微信数据] --> B[读取与解析]
+  B --> C[聊天档案与普通搜索]
+  B --> D[本地知识索引]
+  D --> E[筛选相关消息]
+  E --> F[用户配置的 AI Provider]
+  F --> G[回答与可核对来源]
+  B --> H[日报与导出]
+  B --> I[Local HTTP API]
+  I --> J[外部 Agent]
+```
+
+## 哪些步骤在本机
+
+- 微信数据库读取与解析；
+- 聊天档案浏览和普通搜索；
+- Knowledge 索引与增量同步；
+- 离线语音转写；
+- 报告、导出文件和本地历史记录。
+
+## 哪些步骤可能调用外部服务
+
+当你主动使用 AI Search、群聊日报或图片理解时，应用会把完成任务所需的受控问题和上下文发送给你配置的 Provider。它不会因为打开软件就自动上传完整数据库。
+
+如果 Provider 是 Ollama 等本机服务，请把它视为本机的另一个进程；如果是云服务，数据处理和留存规则由该服务商决定。
+
+## 产品名词和用户任务的对应关系
+
+| 用户想做什么 | 产品中可能看到的名称 |
+| --- | --- |
+| 让 AI 找相关聊天 | AI Search、Retrieval |
+| 让答案能回到原消息 | Evidence、Citation |
+| 查看 AI 查找过程 | Search Trace |
+| 让跨会话查找更稳定 | Knowledge、FTS 索引 |
+| 让外部 Agent 读取聊天 | Reader Skill、Local HTTP API |
+| 让微信机器人调用本机能力 | Agent Hub |
+
+先按任务使用，再在需要排查或开发集成时阅读术语。
+