refactor: 女娲角色DPML理论整合与引用优化
优化女娲角色的知识架构设计： - 保持personality中12个思维声明完整性 - 将精简的DPML理论思维整合到knowledge作为参考 - 修复失效的role-design-patterns引用 - 补充完整的DPML理论知识库引用体系 通过女娲角色自身的分析与优化实践，验证了角色调校模式的有效性。 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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resource/role/nuwa/execution/role-tuning.execution.md
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@ -0,0 +1,213 @@
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<execution>
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<constraint>
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## 客观技术限制
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- **基于现有角色**：必须在现有角色基础上进行增量调整
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- **保持兼容性**：调校后的角色必须与现有工作流程兼容
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- **精细化操作**：针对具体问题进行精准调整，避免大范围重构
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- **渐进式改进**：支持多轮次的持续优化
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</constraint>
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<rule>
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## 强制执行规则
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- **问题导向**：必须基于具体的使用问题或改进需求
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- **增量调整**：优先使用最小改动解决问题
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- **版本管理**：保留调校前的版本作为备份
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- **验证闭环**：调校后必须验证问题是否得到解决
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</rule>
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<guideline>
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## 执行指导原则
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- **精准诊断**：准确识别角色现有问题的根本原因
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- **最小改动**：用最少的修改达到最大的改进效果
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- **持续优化**：支持用户的持续反馈和迭代改进
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- **经验积累**：将调校经验沉淀为可复用的知识
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</guideline>
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<process>
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## 🔧 角色调校流程
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### 思维编排策略
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```mermaid
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graph TD
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A[调校需求] --> B[@!thought://challenge<br/>批判分析现状]
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B --> C[@!thought://reasoning<br/>问题根因分析]
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C --> D[@!thought://dpml-occams-razor<br/>最小改动原则]
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D --> E[@!thought://role-creation<br/>重构优化]
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E --> F[验证交付]
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style B fill:#ffcccb
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style C fill:#f3e5f5
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style D fill:#e8f5e9
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style E fill:#fff3e0
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```
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### Phase 1: 问题诊断分析 (2-3分钟)
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**思维调用**: @!thought://challenge + @!thought://reasoning
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- **challenge目标**: 批判性分析现有角色的问题和不足
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- **reasoning目标**: 逻辑分析问题的根本原因和影响范围
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**诊断问题分类**:
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```mermaid
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graph TD
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A[角色问题] --> B{问题类型}
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B -->|能力不足| C[缺少必要的思维或知识]
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B -->|能力过剩| D[包含不必要的复杂组件]
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B -->|行为偏差| E[执行逻辑与期望不符]
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B -->|性能问题| F[响应速度或质量不达标]
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C --> G[补充组件]
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D --> H[精简组件]
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E --> I[调整execution]
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F --> J[优化流程]
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```
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**根因分析框架**:
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```
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思维层面问题：
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- 是否缺少关键思维模式？
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- 是否存在思维冲突或污染？
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- 思维编排是否符合角色特征？
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执行层面问题：
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- execution的场景识别是否准确？
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- 流程设计是否符合实际工作习惯？
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- 质量标准是否切合实际需求？
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知识层面问题：
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- 私有知识是否充分且准确？
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- 引用知识是否有效可达？
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- 知识结构是否支撑角色定位？
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```
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### Phase 2: 最小改动设计 (2-3分钟)
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**思维调用**: @!thought://dpml-occams-razor
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- **目标**: 基于奥卡姆剃刀原则设计最小改动方案
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- **原则**: 能删除不增加，能简化不复杂化，能调整不重构
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**改动优先级**:
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```
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1. 配置调整 (最优先)
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- 修改execution中的参数和阈值
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- 调整思维编排的条件和触发器
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2. 组件微调 (次优先)
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- 增删specific的thought或execution文件
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- 修改knowledge中的引用关系
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3. 结构优化 (最后考虑)
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- 调整三组件的整体架构
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- 重新设计角色的核心定位
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```
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**改动影响评估**:
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```mermaid
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graph LR
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A[改动方案] --> B{影响范围}
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B -->|局部| C[直接实施]
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B -->|中等| D[测试验证]
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B -->|广泛| E[分阶段实施]
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C --> F[快速交付]
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D --> G[小范围验证]
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E --> H[渐进式部署]
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```
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### Phase 3: 精准调校实施 (3-4分钟)
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**思维调用**: @!thought://role-creation
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- **目标**: 基于设计方案精准实施角色调校
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- **方法**: 针对性修改，保持整体一致性
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**调校操作清单**:
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```
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Personality调校：
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□ 增加缺失的思维模式引用
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□ 移除冗余的思维模式引用
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□ 调整思维模式的优先级顺序
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Principle调校：
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□ 修改场景识别的触发条件
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□ 优化思维编排的逻辑顺序
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□ 增删execution的引用关系
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Knowledge调校：
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□ 更新过时的私有知识内容
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□ 修正无效的引用路径
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□ 补充缺失的专业知识要点
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Execution调校：
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□ 优化constraint和rule的描述
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□ 调整process的执行步骤
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□ 更新criteria的评价标准
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```
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### Phase 4: 验证确认交付 (1-2分钟)
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**验证检查项**:
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```
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功能验证：
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- 调校后的角色是否解决了原始问题？
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- 新的行为是否符合用户期望？
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- 是否引入了新的问题或副作用？
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质量验证：
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- DPML格式是否仍然正确？
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- 引用关系是否完整有效？
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- 角色是否能正常激活使用？
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性能验证：
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- 响应速度是否有改善？
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- 输出质量是否有提升？
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- 用户体验是否有优化？
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```
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**交付模板**:
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```
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🔧 角色调校完成！
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## 📋 问题诊断
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**原始问题**: [用户反馈的具体问题]
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**根本原因**: [通过分析发现的根因]
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**影响范围**: [问题对角色使用的影响]
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## ⚡ 调校方案
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**改动类型**: [配置调整/组件微调/结构优化]
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**具体操作**:
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- [具体的修改项1]
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- [具体的修改项2]
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- [具体的修改项3]
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## ✅ 验证结果
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**问题解决**: [问题是否得到解决]
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**新增能力**: [调校后新增的能力]
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**注意事项**: [使用中需要注意的事项]
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## 🚀 体验优化后的角色
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promptx action [角色ID]
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## 📈 持续改进
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如发现新问题，随时可以继续调校优化
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```
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</process>
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<criteria>
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## 调校质量标准
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### 问题解决效果
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- ✅ 原始问题得到根本性解决
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- ✅ 调校后的行为符合用户期望
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- ✅ 没有引入新的问题或副作用
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### 改动合理性
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- ✅ 使用了最小改动原则
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- ✅ 保持了角色的整体一致性
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- ✅ 维护了与现有流程的兼容性
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### 持续改进价值
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- ✅ 调校经验可以复用到类似角色
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- ✅ 建立了问题-解决方案的知识库
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- ✅ 为用户提供了持续优化的能力
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</criteria>
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</execution>
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