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变更内容：
- 移除冗余文档，包括 Grafana 指南、指标对比、修复总结、OpenAPI 规范等。
- 精简项目文档结构，优化 README 文件内容。
- 提升文档层次清晰度，集中核心指南。

docs/getting-started.md

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+# 快速入门指南
+
+本指南帮助算法同学快速上手 FunctionalScaffold 脚手架，在 10 分钟内完成第一个算法服务的开发和部署。
+
+## 核心理念
+
+**算法同学只需关注核心算法逻辑**，框架自动处理：
+- HTTP 接口封装
+- 参数验证
+- 错误处理
+- 日志记录
+- 性能指标
+- 健康检查
+- 容器化部署
+
+## 环境准备
+
+### 1. 安装依赖
+
+```bash
+# 克隆项目
+git clone <repository-url>
+cd FunctionalScaffold
+
+# 创建虚拟环境
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
+
+# 安装依赖
+pip install -e ".[dev]"
+```
+
+### 2. 启动服务
+
+```bash
+# 开发模式（自动重载）
+uvicorn src.functional_scaffold.main:app --reload --port 8000
+```
+
+### 3. 验证服务
+
+```bash
+# 健康检查
+curl http://localhost:8000/healthz
+
+# 调用示例算法
+curl -X POST http://localhost:8000/invoke \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"number": 17}'
+```
+
+## 添加你的第一个算法
+
+### 步骤 1：创建算法类
+
+在 `src/functional_scaffold/algorithms/` 目录下创建新文件：
+
+```python
+# src/functional_scaffold/algorithms/my_algorithm.py
+from typing import Dict, Any
+from .base import BaseAlgorithm
+
+class MyAlgorithm(BaseAlgorithm):
+    """我的算法类"""
+
+    def process(self, input_data: Any) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        算法处理逻辑 - 只需实现这个方法！
+
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+
+        Returns:
+            Dict[str, Any]: 处理结果
+        """
+        # 在这里实现你的算法逻辑
+        result = self._do_calculation(input_data)
+
+        return {
+            "input": input_data,
+            "output": result,
+            "message": "处理成功"
+        }
+
+    def _do_calculation(self, data):
+        """内部计算方法"""
+        # 你的算法实现
+        return data * 2
+```
+
+### 步骤 2：注册算法
+
+在 `src/functional_scaffold/algorithms/__init__.py` 中添加导出：
+
+```python
+from .base import BaseAlgorithm
+from .prime_checker import PrimeChecker
+from .my_algorithm import MyAlgorithm  # 添加这行
+
+__all__ = ["BaseAlgorithm", "PrimeChecker", "MyAlgorithm"]  # 添加到列表
+```
+
+### 步骤 3：添加 API 端点
+
+在 `src/functional_scaffold/api/routes.py` 中添加路由：
+
+```python
+from ..algorithms.my_algorithm import MyAlgorithm
+
+@router.post("/my-endpoint")
+async def my_endpoint(
+    request: MyRequest,  # 需要定义请求模型
+    request_id: str = Depends(get_request_id)
+):
+    """我的算法端点"""
+    algorithm = MyAlgorithm()
+    result = algorithm.execute(request.data)
+
+    if not result["success"]:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=result["error"])
+
+    return {
+        "request_id": request_id,
+        "status": "success",
+        "result": result["result"],
+        "metadata": result["metadata"]
+    }
+```
+
+### 步骤 4：定义请求模型
+
+在 `src/functional_scaffold/api/models.py` 中添加：
+
+```python
+class MyRequest(BaseModel):
+    """我的请求模型"""
+
+    model_config = ConfigDict(
+        json_schema_extra={
+            "example": {"data": 10}
+        }
+    )
+
+    data: int = Field(..., description="输入数据")
+```
+
+### 步骤 5：测试
+
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/my-endpoint \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"data": 10}'
+```
+
+## 使用异步任务
+
+对于耗时较长的算法，使用异步任务接口：
+
+### 创建异步任务
+
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/jobs \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "algorithm": "MyAlgorithm",
+    "params": {"data": 10},
+    "webhook": "https://your-callback-url.com/notify"
+  }'
+```
+
+响应：
+```json
+{
+  "job_id": "a1b2c3d4e5f6",
+  "status": "pending",
+  "message": "任务已创建",
+  "created_at": "2026-02-02T10:00:00Z"
+}
+```
+
+### 查询任务状态
+
+```bash
+curl http://localhost:8000/jobs/a1b2c3d4e5f6
+```
+
+响应：
+```json
+{
+  "job_id": "a1b2c3d4e5f6",
+  "status": "completed",
+  "algorithm": "MyAlgorithm",
+  "result": {"input": 10, "output": 20},
+  "metadata": {"elapsed_time": 0.001}
+}
+```
+
+## 本地开发技巧
+
+### 查看 API 文档
+
+启动服务后访问：
+- Swagger UI: http://localhost:8000/docs
+- ReDoc: http://localhost:8000/redoc
+
+### 运行测试
+
+```bash
+# 运行所有测试
+pytest tests/ -v
+
+# 运行单个测试文件
+pytest tests/test_algorithms.py -v
+```
+
+### 代码格式化
+
+```bash
+# 格式化代码
+black src/ tests/
+
+# 检查代码规范
+ruff check src/ tests/
+```
+
+## 下一步
+
+- [算法开发详细指南](./algorithm-development.md) - 深入了解算法开发
+- [API 参考文档](./api-reference.md) - 完整的 API 说明
+- [监控指南](./monitoring.md) - 了解监控和告警
+- [部署指南](./deployment.md) - 生产环境部署
+
+## 常见问题
+
+### Q: 如何处理算法中的异常？
+
+A: 在 `process()` 方法中抛出异常即可，框架会自动捕获并返回标准错误响应。
+
+### Q: 如何添加自定义指标？
+
+A: 在 `config/metrics.yaml` 中定义指标，然后在代码中使用 `incr()` 或 `observe()` 记录。
+
+### Q: 如何访问外部服务（数据库、OSS）？
+
+A: 在 `config.py` 中添加配置项，通过环境变量注入连接信息。
+
+### Q: 算法需要加载大模型文件怎么办？
+
+A: 在算法类的 `__init__` 方法中加载模型，框架会在容器启动时初始化。