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# thinking 应用协议
> **TL;DR:** thinking标签用于定义结构化的思考框架帮助AI系统进行系统性分析和推理支持Markdown和Mermaid图表表达思维过程。
## 🔍 基本信息
**标签名:** `<thinking>`
**版本:** 1.0.0
**类别:** 思考
**状态:** 草稿
**创建日期:** 2023-06-20
### 目的与功能
thinking标签定义了AI系统进行思考分析的框架和流程它的主要功能是
- 提供结构化的思维分析模式
- 组织和展示概念关系与逻辑推理
- 支持可视化思维导图和决策树
- 帮助AI系统进行系统性、全面性的问题分析
## 📝 语法定义
```ebnf
(* EBNF形式化定义 *)
thinking_element ::= '<thinking' attributes? '>' content '</thinking>'
attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
attribute ::= name '="' value '"'
name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
value ::= [^"]*
content ::= markdown_content
markdown_content ::= (* 任何有效的Markdown文本包括Mermaid图表 *)
```
## 🧩 语义说明
thinking标签表示一个完整的思考过程或思维框架。标签内容采用Markdown格式可以包含文本段落、列表、标题以及Mermaid图表等元素用于表达结构化的思考方式。thinking标签特别适合表达概念关系、逻辑推理和系统性思考为AI提供思考分析的参考框架。
## 💡 最佳实践
以下是使用thinking标签的一些建议做法这些并非强制要求仅作为参考
### 推荐属性
可以考虑使用以下属性来增强thinking标签的语义
- **type**: 指定思考类型,如`type="analysis"`, `type="design"`, `type="evaluation"`, `type="brainstorm"`, `type="problem-solving"`
- **domain**: 指定思考领域,如`domain="software"`, `domain="business"`, `domain="science"`
- **method**: 指定思维方法,如`method="systematic"`, `method="lateral"`, `method="critical"`
### 内容组织
推荐在thinking标签内使用以下结构组织内容
1. 以一级标题(`#`)定义核心问题或思考主题
2. 使用二级标题(`##`)划分思考的主要部分(如问题分析、方案设计、评估等)
3. 使用列表、表格等方式组织关键点和因素
4. 使用Mermaid图表可视化思维过程见下方推荐
5. 在结尾提供结论或决策建议
### Mermaid图表选择
不同类型的思考场景适合使用不同的Mermaid图表类型
- **思维导图(mindmap)**: 适合概念分解、头脑风暴和关联分析
```mermaid
mindmap
root((核心问题))
因素A
子因素A1
子因素A2
因素B
子因素B1
因素C
```
- **流程图(flowchart)**: 适合步骤分析、决策流程和算法思路
```mermaid
flowchart TD
A[起点] --> B{判断条件}
B -->|条件1| C[路径1]
B -->|条件2| D[路径2]
C --> E[结果1]
D --> F[结果2]
```
- **类图(classDiagram)**: 适合概念关系和抽象模型设计
```mermaid
classDiagram
概念A <|-- 子概念B
概念A <|-- 子概念C
概念A : 属性1
概念A : 属性2
```
- **甘特图(gantt)**: 适合项目规划和时间线分析
```mermaid
gantt
title 项目计划
section 阶段1
任务1 :a1, 2023-01-01, 30d
任务2 :after a1, 20d
section 阶段2
任务3 :2023-02-15, 28d
```
- **状态图(stateDiagram)**: 适合状态转换和系统行为分析
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> 状态A
状态A --> 状态B: 事件1
状态B --> 状态C: 事件2
状态C --> [*]
```
## 📋 使用示例
<thinking>
# 问题分析框架
## 核心问题
如何优化系统性能并保持代码可维护性
## 因素分析
影响因素包括:
- 算法效率
- 数据结构选择
- 并发处理
- 代码组织
```mermaid
mindmap
root((性能优化))
算法层面
时间复杂度
空间复杂度
数据结构
查询效率
内存占用
系统架构
并发模型
资源管理
```
## 结论
应优先考虑数据结构优化和并发处理模型调整
</thinking>