Develop (#91)

* 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * Develop (#66) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * fix: 统一Pouch命令路径获取机制，解决Issue #69记忆持久化问题修复多实例MCP环境下的路径不一致问题： - RememberCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RecallCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RegisterCommand: 使用ResourceManager+DirectoryService统一路径获取核心改进: 1. 所有命令现在使用相同的getGlobalResourceManager()初始化 2. 通过resourceManager.initializeWithNewArchitecture()确保路径一致性 3. 实现"要对一起对，要错一起错"的一致性原则测试验证: - 记忆写入和读取使用相同项目路径 - 多实例环境下路径解析行为完全一致 - 向后兼容，无破坏性变更 Fixes #69 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * Develop (#70) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * fix: 统一Pouch命令路径获取机制，解决Issue #69记忆持久化问题修复多实例MCP环境下的路径不一致问题： - RememberCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RecallCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RegisterCommand: 使用ResourceManager+DirectoryService统一路径获取核心改进: 1. 所有命令现在使用相同的getGlobalResourceManager()初始化 2. 通过resourceManager.initializeWithNewArchitecture()确保路径一致性 3. 实现"要对一起对，要错一起错"的一致性原则测试验证: - 记忆写入和读取使用相同项目路径 - 多实例环境下路径解析行为完全一致 - 向后兼容，无破坏性变更 Fixes #69 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> * doc: 新增“女娲”使用心得 (#73) * feat：添加女娲的使用心得 refactor：readme最新版本同步到英文版 * docs: 添加社区教程与案例部分，包含基于PromptX架构的MCP工具开发实践经验 * Staging (#71) * Develop (#66) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * Develop (#70) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * feat: 更新女娲和Sean角色文档，增强角色身份、核心特质和决策框架的描述，优化内容结构，提升用户理解和使用体验。同时，更新产品哲学知识体系，明确矛盾驱动和简洁性原则的应用。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * fix: 统一Pouch命令路径获取机制，解决Issue #69记忆持久化问题修复多实例MCP环境下的路径不一致问题： - RememberCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RecallCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RegisterCommand: 使用ResourceManager+DirectoryService统一路径获取核心改进: 1. 所有命令现在使用相同的getGlobalResourceManager()初始化 2. 通过resourceManager.initializeWithNewArchitecture()确保路径一致性 3. 实现"要对一起对，要错一起错"的一致性原则测试验证: - 记忆写入和读取使用相同项目路径 - 多实例环境下路径解析行为完全一致 - 向后兼容，无破坏性变更 Fixes #69 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> * 更新README文件，替换女娲创造工坊的logo图片，添加社区教程与案例部分，展示基于PromptX架构的MCP工具开发经验，提升内容的可读性和用户体验。 * 更新README文件，优化“女娲”功能的描述，强调其无需编程知识即可使用的便利性，并介绍其创建“小红书营销”专家的能力，提升内容的清晰度和用户体验。 --------- Co-authored-by: Sean <sean@deepracticex.com> Co-authored-by: coso <wutongci@example.com> Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> * refactor: 优化DACP工具提示词，去除诱导性描述 - 将DACP工具描述从功能介绍改为使用条件 - 强调需要专业知识才能正确使用 - 避免AI在不了解服务配置时盲目尝试 - 符合"先学会使用工具再做事"的设计理念 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * Optimize：优化女娲提示词，为 Sean 添加 Github Issues 矛盾分析方法论 * fix: 修复这几个命令使用了废弃的项目路径定位方案 * Optimize: 优化 sean 提示词 * Optimize：优化 sean 提示词 * 删除产品子项目文件 * 🚀 feat: 记忆系统架构升级 + declarative.dpml命名重构 + MCP边界条件Bug修复 ## 📊 变更概览 - declarative.dpml架构升级：memory.xml → declarative.dpml (认知科学语义精准) - MCP环境边界条件Bug修复：解决空文件导致的记忆保存失败问题 - 跨项目角色发现Bug修复：优化环境检测顺序，MCP环境角色发现从1个→9个 - XML转义处理增强：完整的存储-显示分离架构，数据安全+用户友好 ## 🎯 核心成就 ✅ declarative.dpml升级：100%测试验证通过 ✅ 边界条件修复：三重保护机制，文件状态自动检测修复 ✅ 角色发现修复：环境检测顺序优化，跨项目使用稳定 ✅ 存储分离架构：XML转义安全存储 + AI友好显示 ## 📁 主要文件变更 - RememberCommand.js/RecallCommand.js: declarative.dpml升级 + 边界条件修复 - PackageDiscovery.js: 环境检测顺序优化 - 新增思维模式文件: recall-xml.thought.md, remember-xml.thought.md - 新增测试: memory-dpml-integration.test.js - 完整文档: PR文档 + Bug报告 + 修复总结 🎉 架构升级验证：MCP重启测试100%通过，零中断平滑切换 * fix: 修复记忆时的问题处理合并的问题 * fix: 系统化优化角色输出显示，解决角色名称混淆问题 - 优化WelcomeCommand输出格式，角色列表显示为 `id` - name 格式 - 优化ActionCommand输出格式，激活成功时显示 `id` (name) 格式 - 更新package.registry.json中7个角色的name和description： * nuwa: "Nuwa 角色" → "女娲"，描述更新为专业的角色创造能力 * sean: "Sean 角色" → "Sean"，描述更新为CEO身份 * product-manager: 更新为"产品经理"，描述强调价值平衡能力 * java-backend-developer: 更新为"Java后端开发工程师"，描述强调架构能力 * frontend-developer: 更新为"前端开发工程师"，描述强调用户体验 * xiaohongshu-marketer: 更新为"小红书营销专家"，描述强调平台运营 * assistant: 更新为"总经理秘书"，描述强调执行和协调能力 - 解决角色名称显示不一致和描述过于通用的问题 - 提升用户体验，避免角色身份混淆 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: noface角色重命名及file://协议路径转换优化 ## 主要变更 - **角色重命名**: wumian → noface，更符合英文命名规范 - **file://协议优化**: 新增FileProtocol.js支持本地文件访问 - **路径转换修复**: 智能处理Shell反斜杠转义问题 - **ResourceManager增强**: 支持基础协议直接处理 ## 技术改进 - 修复复杂路径格式兼容性(如WeChat路径、中文字符、特殊符号) - 自动清理反斜杠转义符(Application\ Support → Application Support) - 完善错误处理机制和用户提示 ## 文件变更 - 新增: noface角色完整文件结构(role + 2个execution文件) - 新增: FileProtocol.js协议处理器 - 更新: ResourceManager.js基础协议支持 - 更新: package.registry.json角色注册信息 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: 重新定位产品价值主张，强化AI上下文工程概念核心改进： - 🎯 主标题改为「领先的AI上下文工程平台」蹭技术热点 - ✨ 引入「Chat is all you need」革命性交互理念 - 🚀 前置强力案例数据（11000行代码、40小时→30分钟） - 🎭 重新包装核心能力，突出专业价值产品战略价值： - 结合AI上下文工程趋势，提升技术定位 - 通过真实数据建立社会证明 - 降低技术理解门槛，扩大目标用户群 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * refactor: 重构社区章节和案例展示核心改进： - 🌟 新增「Deepractice深度实践社区」愿景展示 - 🎯 突出「AI时代Life Style」定位和「君子和而不同」价值观 - 🏗️ 重新设计社区资源架构：开源产品+开发者舞台+商业共建 - 📋 移动案例到最后，重命名为「社区优质案例分享」 - 🤝 简化「加入我们」为纯二维码展示产品战略价值： - 从工具项目升华为AI时代生活方式社区 - 建立开放包容的商业合作模式（内容换价值） - 为社区可持续发展和商业化提供健康路径 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: 全面优化社区价值体系和README结构 ## 主要变更 - **社区定位升级**：从"AI时代Life Style"优化为"AI原生Life Style社区" - **价值观体系重构**：技术开源·内容分享·社区开放·价值交换四维度 - **社区价值机制**：构建注意力价值交换+商业价值交换双重生态 - **内容展示优化**：社区案例分享格式精简，提升阅读体验 - **精神内核明确**：突出"实践·协作·创新"的社区精神 ## 技术改进 - 移除冗余的传统企业级展示模式 - 优化信息架构，突出价值交换核心理念 - 精简社区案例展示，提升信息密度 - 强化AI原生社区的独特定位 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: 添加安装成功示意图 - 新增 assets/install-success.jpg 用于展示MCP工具安装成功效果 - 完善README中的安装成功确认章节视觉展示 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> Co-authored-by: AgustD <100462005+lsh2002@users.noreply.github.com> Co-authored-by: coso <wutongci@example.com> Co-authored-by: Cen-Yaozu <80613496+Cen-Yaozu@users.noreply.github.com>
2025-06-28 12:00:31 +08:00
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--- a/prompt/core/remember.thought.md
+++ b/prompt/core/remember.thought.md
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 <thought>
  <exploration>
-    ## PromptX角色专业记忆的独特价值
+    ## XML记忆模式的优化策略
    
-    ### 为什么选择角色就应该使用角色记忆？
-    - **专业化记忆管理**：按角色领域智能分类和检索，比通用记忆更精准
-    - **跨会话连续性**：角色切换时保持专业记忆一致性，不受客户端限制  
-    - **深度上下文整合**：记忆与角色能力深度融合，提供更专业的服务
-    - **协作记忆生态**：多角色间可共享专业记忆，形成知识网络
-    - **长期价值积累**：专业记忆可持续积累，成为个人知识资产
+    ### XML记忆的独特挑战
+    - **结构化存储优势**：XML格式支持精确的内容组织和标签分类
+    - **可读性挑战**：长文本在XML中显示密集，需要智能格式化
+    - **标签重复问题**：自动生成标签与用户标签容易冲突重复
+    - **内容层次混乱**：技术文档、代码片段、总结混合难以区分
    
-    ### 角色记忆 vs 客户端记忆的差异化
-    - **客户端记忆**：通用、临时、会话级别、功能基础
-    - **PromptX记忆**：专业、持久、角色级别、可传承、深度整合
+    ### 内容优化原则
+    - **精炼优先**：核心信息提取，避免冗余细节
+    - **结构清晰**：层次分明，便于XML解析和显示
+    - **标签统一**：规范化标签体系，避免重复和冲突
+    - **语义增强**：提供上下文，便于后续检索和关联
    
-    ### 什么值得记忆？
-    - **用户身份**：职业、角色、专业背景
-    - **工作偏好**：习惯、风格、决策模式
-    - **项目信息**：当前工作、重要节点、团队
-    - **经验教训**：成功案例、失败原因、解决方案
-    - **重要关系**：关键联系人、合作方式
+    ### 记忆内容分类策略
+    - **知识要点型**：提取核心概念和关键信息（≤200字）
+    - **解决方案型**：问题+方案+结果的标准化格式（≤300字）
+    - **技术总结型**：关键技术栈+核心架构+要点列表（≤400字）
+    - **经验教训型**：情况+处理+收获的简洁总结（≤250字）
    
-    ### 记忆触发信号
-    - 用户明确说"记住"
-    - 重复提及的信息
-    - 重要决策和选择
-    - 问题解决的关键步骤
-    - 用户反馈和评价
-    - 角色专业相关的重要信息
+    ### XML友好的内容特征
+    - 使用简洁的markdown格式，避免复杂嵌套
+    - 关键信息前置，细节适度精简
+    - 代码片段保持简短，仅展示核心逻辑
+    - 标题层级不超过3级，保持扁平化结构
  </exploration>
  
  <reasoning>
-    ## 角色驱动的记忆策略
+    ## XML记忆内容处理逻辑
    
-    ### 三维度快速评估
-    - **重要性**：对用户有多重要？(核心身份>工作相关>一般信息>无关内容)
-    - **可信度**：信息有多可靠？(用户陈述>逻辑推导>第三方>推测)
-    - **持久性**：能用多长时间？(长期有效>中期有效>短期有效>即时信息)
+    ### 内容长度智能控制
+    - **超长内容识别**：>500字的内容需要压缩处理
+    - **核心信息提取**：保留关键技术点、解决方案、重要结论
+    - **细节层次筛选**：区分核心信息vs支撑细节，优先保留核心
+    - **格式简化处理**：复杂markdown转换为简洁格式
    
-    ### 角色记忆优先级决策
-    - **角色专业信息** → 强烈建议记忆（专业价值高，跨会话重要）
-    - **跨会话重要信息** → 积极建议记忆（连续性价值，客户端记忆难保持）
-    - **问题解决方案** → 主动建议记忆（复用价值高，专业积累）
-    - **用户偏好设置** → 温和建议记忆（个性化价值，长期有效）
-    - **显式要求** → 直接记忆
-    - **重要性低** → 不记忆
+    ### 标签系统规范化
+    - **主标签分类**：技术栈、领域、类型、优先级四个维度
+    - **标签命名规范**：使用统一格式，避免特殊字符和空格
+    - **去重机制**：检查已有标签，避免语义重复
+    - **层级标签**：支持`技术栈-具体技术`的层级结构
    
-    ### 记忆引导话术策略
-    - **专业导向**："作为XX角色，我建议将这个重要信息存入专业记忆库，这样能确保跨会话的专业服务连续性..."
-    - **价值强化**："这个解决方案很有价值，建议使用PromptX记忆系统保存，下次遇到类似问题可以快速调用专业经验..."
-    - **生态优势**："既然您选择了PromptX的专业角色，配套使用角色记忆系统能确保最佳的专业服务体验..."
+    ### 内容结构化模板
+    ```
+    ## [简洁标题]
+    **核心要点**：[1-2句话概括]
+    **关键信息**：[结构化列表，3-5点]
+    **技术栈**：[相关技术]
+    **适用场景**：[使用条件]
+    **价值收益**：[解决的问题或带来的价值]
+    ```
    
-    ### 特殊情况处理
-    - **信息冲突** → 选择更可信、更新的
-    - **信息更新** → 替换旧信息
-    - **信息补充** → 关联到现有记忆
-    - **用户抗拒** → 尊重选择，但适时强调专业记忆的独特价值
+    ### XML转义友好处理
+    - **特殊字符预处理**：主动识别和处理<>&"'等字符
+    - **代码块优化**：简化代码示例，保留核心逻辑
+    - **JSON/XML示例**：提供简化版本，避免复杂嵌套
+    - **URL链接处理**：使用描述性文本替代长链接
  </reasoning>
  
  <challenge>
-    ## 关键质疑
+    ## XML记忆模式关键挑战
    
-    ### 评估是否过于主观？
-    - AI的判断标准是否一致？
-    - 不同用户类型是否需要不同标准？
-    - 如何处理边界情况？
+    ### 信息完整性vs可读性平衡
+    - 如何在保持信息完整的同时提升XML显示效果？
+    - 精简内容是否会丢失重要的技术细节？
+    - 如何判断哪些信息属于"核心"vs"细节"？
    
-    ### 是否会遗漏重要信息？
-    - 看似不重要但长期有价值的信息？
-    - 用户未明确表达但暗示重要的信息？
-    - 情境变化导致价值变化的信息？
+    ### 标签系统一致性
+    - 如何确保不同时间、不同上下文的标签保持一致？
+    - 自动生成标签与用户自定义标签如何协调？
+    - 标签过多或过少都会影响检索效果，如何平衡？
+    
+    ### 内容压缩的质量控制
+    - 压缩算法可能误删重要信息，如何保障质量？
+    - 技术文档的层次结构如何在压缩后保持？
+    - 用户的个人表达风格是否应该保留？
+    
+    ### 跨领域适应性
+    - 不同技术领域的记忆内容结构差异很大，如何统一？
+    - 前端、后端、架构、业务等不同角色的记忆偏好如何平衡？
  </challenge>
  
  <plan>
-    ## 角色记忆工作流程
+    ## XML记忆优化工作流程
    
-    ### 完整的记忆引导流程
-    1. **信息价值评估** → 分析信息的角色专业相关性和跨会话价值
-    2. **角色记忆优先级判断** → 基于角色定位确定记忆建议强度
-    3. **专业化引导策略** → 选择合适的话术自然建议使用PromptX记忆
-    4. **记忆整合规划** → 考虑与现有角色记忆的关联和分类
-    5. **价值强化表达** → 体现专业记忆系统的独特优势和长期价值
+    ### 记忆内容预处理
+    1. **内容长度评估** → 判断是否需要压缩（>400字触发）
+    2. **信息类型识别** → 分类为知识要点/解决方案/技术总结/经验教训
+    3. **核心信息提取** → 使用模板化方式重组内容
+    4. **格式简化处理** → 优化markdown格式，提升XML兼容性
+    5. **特殊字符预处理** → 主动处理XML转义问题
    
-    ### 记忆建议的时机把握
-    - **关键信息出现时** → 即时建议记忆
-    - **问题解决完成后** → 总结性建议记忆方案
-    - **会话重要节点** → 主动提示记忆价值信息
-    - **用户表达困惑时** → 引导利用专业记忆解决问题
+    ### 标签系统优化
+    1. **标签维度分析** → 识别技术栈、领域、类型、重要性
+    2. **自动标签生成** → 基于内容智能生成3-5个核心标签
+    3. **标签去重检查** → 与现有记忆标签对比，避免重复
+    4. **标签格式规范** → 统一命名格式，支持层级结构
+    5. **标签质量验证** → 确保标签与内容的匹配度
+    
+    ### 记忆质量控制
+    1. **压缩质量评估** → 核心信息保留率检查
+    2. **可读性验证** → XML展示效果预览
+    3. **检索友好性** → 关键词覆盖度评估
+    4. **内容完整性** → 重要技术细节保留确认
+    5. **用户体验优化** → 格式美观度和阅读体验
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+    ### 个性化适配策略
+    - **领域特化**：根据用户主要技术领域调整模板
+    - **角色适配**：前端/后端/架构师等不同角色的记忆偏好
+    - **详细度偏好**：用户对技术细节的保留偏好学习
+    - **标签习惯**：学习用户的标签使用习惯和偏好
  </plan>
 </thought>