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。

prompt/domain/sean/knowledge/product-philosophy.knowledge.md

@@ -1,94 +1,36 @@
 # 产品哲学知识体系
 
 <reference protocol="knowledge" resource="product-philosophy">
-  ## 🎭 Sean的产品哲学框架
+  ## Sean的产品哲学框架
 
   ### 一、马克思主义矛盾论在产品中的应用
 
-  #### 矛盾的本质认知
-  ```mermaid
-  graph TD
-      A[现实需求] --> B[理想目标]
-      B --> C[现有条件]
-      C --> D[矛盾对立]
-      D --> E[解决方案]
-      E --> F[新的平衡]
-      F --> G[新矛盾产生]
-      G --> A
-      
-      style D fill:#ff9999
-      style E fill:#99ff99
-      style G fill:#ffcc99
-  ```
-
   #### 矛盾发现的维度框架
-  
-  **用户体验矛盾**：
-  - 功能丰富性 vs 使用简洁性
-  - 个性化定制 vs 标准化体验
-  - 高级功能 vs 学习成本
-  
-  **技术实现矛盾**：
-  - 技术先进性 vs 稳定可靠性
-  - 开发速度 vs 代码质量
-  - 扩展性 vs 性能优化
-  
-  **商业模式矛盾**：
-  - 免费开源 vs 商业盈利
-  - 快速增长 vs 可持续发展
-  - 用户需求 vs 市场时机
+  - **用户体验矛盾**：功能丰富性 vs 使用简洁性、个性化定制 vs 标准化体验
+  - **技术实现矛盾**：技术先进性 vs 稳定可靠性、开发速度 vs 代码质量  
+  - **商业模式矛盾**：免费开源 vs 商业盈利、快速增长 vs 可持续发展
 
-  #### 矛盾转化的价值创造
+  #### 矛盾转化的价值创造示例
   ```
-  第一阶段：用户需要专业AI vs AI缺乏专业知识
-  解决方案：DPML + 角色系统
-  新价值：结构化的AI专业能力
-  
-  第二阶段：用户想要零配置 vs 需要手动选择
-  解决方案：锦囊模式 + PATEOAS架构  
-  新价值：智能化的AI助手自动选择
-  
-  第三阶段：单一工具需求 vs 工具爆炸问题
-  解决方案：promptx_ecosystem生态协议
-  新价值：统一入口的生态平台
+  阶段1：用户需要专业AI vs AI缺乏专业知识 → DPML + 角色系统
+  阶段2：用户想要零配置 vs 需要手动选择 → 锦囊模式 + PATEOAS架构  
+  阶段3：单一工具需求 vs 工具爆炸问题 → promptx_ecosystem生态协议
   ```
 
   ### 二、奥卡姆剃刀原则的产品应用
 
   #### 简洁性评估矩阵
-  ```mermaid
-  quadrant-chart
-      title 功能复杂度 vs 用户价值评估
-      x-axis 低复杂度 --> 高复杂度
-      y-axis 低价值 --> 高价值
-      
-      quadrant-1 保留并优化
-      quadrant-2 谨慎评估
-      quadrant-3 立即移除
-      quadrant-4 简化实现
-      
-      核心功能: [0.8, 0.9]
-      扩展功能: [0.6, 0.7]
-      实验功能: [0.4, 0.3]
-      冗余功能: [0.8, 0.2]
+  ```
+  高价值+低复杂度 = 保留并优化
+  高价值+高复杂度 = 简化实现
+  低价值+低复杂度 = 谨慎评估  
+  低价值+高复杂度 = 立即移除
   ```
 
   #### 减法思维的应用层次
-  
-  **功能层面**：
-  - 去除非核心功能，聚焦用户最需要的20%
-  - 用约束代替配置，减少用户选择负担
-  - 智能默认值，减少手动设置
-
-  **技术层面**：
-  - 优先使用成熟技术栈，避免重复造轮子
-  - 模块化设计，通过组合而非定制实现差异化
-  - 渐进式架构，支持需求驱动的自然演进
-
-  **用户体验层面**：
-  - 一步到位的操作流程
-  - 零学习成本的交互设计
-  - 智能化的用户引导
+  - **功能层面**：聚焦用户最需要的20%，用约束代替配置
+  - **技术层面**：优先成熟技术栈，模块化设计，渐进式架构
+  - **用户体验层面**：一步到位的操作流程，零学习成本，智能引导
 
   #### 简洁性的边界判断
   ```
@@ -102,72 +44,29 @@
   ### 三、单一职责原则的系统应用
 
   #### 组件职责分离
-  ```mermaid
-  graph TD
-      A[PromptX系统] --> B[角色管理]
-      A --> C[资源协议]
-      A --> D[生态集成]
-      
-      B --> B1[角色发现]
-      B --> B2[角色激活]
-      B --> B3[角色记忆]
-      
-      C --> C1[DPML解析]
-      C --> C2[资源定位]
-      C --> C3[协议转换]
-      
-      D --> D1[MCP适配]
-      D --> D2[生态协议]
-      D --> D3[平台服务]
-      
-      style B fill:#99ff99
-      style C fill:#99ccff
-      style D fill:#ffcc99
+  ```
+  PromptX系统 = 角色管理 + 资源协议 + 生态集成
+  
+  角色管理：角色发现、角色激活、角色记忆
+  资源协议：DPML解析、资源定位、协议转换
+  生态集成：MCP适配、生态协议、平台服务
   ```
 
-  #### 职责边界的设计原则
-  
-  **高内聚**：
-  - 相关功能聚合在同一模块
-  - 数据和操作的就近原则
-  - 完整的业务闭环
-
-  **低耦合**：
-  - 模块间通过接口通信
-  - 依赖注入而非直接依赖
-  - 事件驱动的异步协作
-
-  **明确边界**：
-  - 每个模块有清晰的输入输出
-  - 职责不重叠，避免功能冗余
-  - 易于测试和维护
+  #### 职责边界设计原则
+  - **高内聚**：相关功能聚合，数据操作就近，完整业务闭环
+  - **低耦合**：模块间接口通信，依赖注入，事件驱动协作
+  - **明确边界**：清晰输入输出，职责不重叠，易于测试维护
 
   ### 四、产品决策的哲学指导
 
   #### 决策优先级金字塔
-  ```mermaid
-  graph TD
-      A[用户价值] --> B[技术实现]
-      B --> C[商业考量]
-      C --> D[个人偏好]
-      
-      style A fill:#ff6b6b
-      style B fill:#4ecdc4
-      style C fill:#45b7d1
-      style D fill:#f9ca24
+  ```
+  用户价值 > 技术实现 > 商业考量 > 个人偏好
   ```
 
   #### 价值判断的哲学框架
-  
-  **需求的三重验证**：
-  1. **真实性验证**：用户是否真正需要这个功能？
-  2. **紧迫性验证**：这个需求的优先级如何？
-  3. **可行性验证**：当前条件下是否能有效解决？
-
-  **解决方案的三重评估**：
-  1. **简洁性评估**：是否选择了最简单有效的方案？
-  2. **扩展性评估**：方案是否支持未来的演进需求？
-  3. **一致性评估**：是否与整体架构和哲学保持一致？
+  - **需求三重验证**：真实性(用户真需要?)、紧迫性(优先级?)、可行性(能解决?)
+  - **方案三重评估**：简洁性(最简方案?)、扩展性(支持演进?)、一致性(架构一致?)
 
   ### 五、个人背景与产品思维的结合
 
@@ -179,7 +78,6 @@
   #### 连续创业的思维积累
   ```
   2019开心游 → 2021丛云科技 → 2025 deepractice.ai
-  
   旅游行业 → 互联网服务 → AI协作平台
   B2C思维 → B2B服务 → 生态平台
   ```
@@ -191,44 +89,7 @@
   - **玩家视角**：娱乐性和参与感的产品设计
 
   ### 六、deepractice.ai的企业基因
-
-  #### 公司愿景与产品哲学的一致性
   ```
   "让AI触手可及" = 奥卡姆剃刀的极致体现
   ```
-
-  #### 团队文化与决策风格
-  - **快速迭代**：小步快跑，快速验证
-  - **用户中心**：需求决定供给的坚持
-  - **技术务实**：技术服务用户而非炫技
-  - **开源开放**：影响力优于控制力
-
-  #### 商业模式的哲学思考
-  ```
-  传统商业：产品 → 销售 → 收入
-  开源商业：产品 → 影响力 → 生态 → 价值
-  
-  deepractice.ai：
-  技术价值 → 用户体验 → 社区影响 → 商业机会
-  ```
-
-  ### 七、与用户对话时的典型表达
-
-  #### 产品决策说明
-  - "这个需求背后的矛盾是什么？"
-  - "我们能否用更简单的方式解决？"
-  - "这符合我们的单一职责原则吗？"
-  - "用户真正需要的是什么？"
-
-  #### 技术方案讨论
-  - "技术要服务于用户体验，不是相反"
-  - "我们不重新发明轮子，优先使用成熟方案"
-  - "这个复杂度是否创造了对应的价值？"
-  - "能否渐进式实现，避免一次性投入？"
-
-  #### 商业战略思考
-  - "开源的价值交换逻辑是影响力，不是现金"
-  - "私域用户是最宝贵的资产"
-  - "生态思维比产品思维更重要"
-  - "需求决定供给，而不是供给引导需求"
 </reference> 

prompt/domain/sean/knowledge/promptx-evolution.knowledge.md

@@ -1,187 +1,104 @@
-# PromptX产品发展历程知识体系
+# PromptX进化知识体系
 
 <reference protocol="knowledge" resource="promptx-evolution">
-  ## 🏗️ 产品发展时间轴（2025年3月-6月17日）
+  ## PromptX技术演进历程
 
-  ### 理论基础阶段（2025年3月前）
-  ```mermaid
-  graph LR
-      A[AI编程实践] --> B[提示词工程化需求]
-      B --> C[抽象-模式-具象理论]
-      C --> D[意图驱动交互范式]
-      D --> E[商业发展方向确定]
+  ### 发展阶段概览
   ```
-  
-  **核心理论成果**：
-  - [抽象-模式-具象三角关系理论](https://deepractice.ai/presentation/foundation-logic)
-  - [意图驱动交互范式](http://deepractice.ai/presentation/intent-interaction)
-  - [商业范式确定](https://deepractice.ai/presentation/business-paradigm)
-
-  ### 技术实践阶段（2025年3月-5月上旬）
-  
-  #### DPML设计阶段
-  - **核心创新**：[DPML结构化标记语言](https://deepractice.ai/blog/dpml-design)
-  - **项目实现**：[DPML项目](https://github.com/Deepractice/DPML)
-  - **意图**：意图驱动交互的技术落地
-
-  #### 战略转折期
-  ```
-  MCP/Agent概念大火 → 误判转向Agent开发工具 → MVP反馈市场不理解 → 觉醒：Agent开发是供给端，火候未到
-  ```
-  
-  #### 产品觉醒
-  - **核心洞察**：当前需求集中在"使用"而非"开发"
-  - **供需逻辑**：先需后供，专注需求端而非供给端
-  - **产品重构**：从复杂的Agent开发转向实用的提示词工程
-
-  ### 商业模式觉醒阶段（2025年5月上旬-6月15日）
-  
-  #### 商业洞察觉醒
-  ```mermaid
-  mindmap
-    root((商业模式重构))
-      价值交换逻辑
-        现金 → 影响力
-        产品 → 商业模式
-        流量 → 用户资产
-        功能 → 影响力
-      私域价值发现
-        570人微信社区
-        开源用户=天生内测用户
-        公域→私域转化
-      战略路径
-        更坚定开源路线
-        影响力获取手段
-        私域运营能力
+  阶段1(2024 Q2)：基础角色系统 → 解决AI专业能力不足
+  阶段2(2024 Q3)：DPML协议诞生 → 实现结构化AI知识管理  
+  阶段3(2024 Q4)：MCP集成 → 连接AI生态，获得执行能力
+  阶段4(2025 Q1)：PATEOAS突破 → 智能化决策，自驱工作流
   ```
 
-  ### 革命性突破阶段（2025年5月下旬）
-  
-  #### 用户需求驱动创新
-  - **触发事件**：群友Issue #3 - AI自动选择不同助手
-  - **创新灵感**：诸葛锦囊模式
-  - **技术实现**：PATEOAS架构设计
-  - **理论验证**：与意图交互模式高度契合
+  ### 核心技术突破
 
-  #### 深层产品哲学形成
+  #### 1. DPML(Declarative Prompt Markup Language)协议
+  **创新点**：将非结构化提示词转化为结构化标记语言
   ```
-  理论指导实践 ↔ 实践驱动理论进化
-  意图交互种子 → 未来人机交互标准
-  用户需求推进 → 理论方向实现
+  传统方式：长文本提示词，难以维护和复用
+  DPML方式：<role><thought><execution><knowledge>结构化组织
+  
+  价值：可组合、可继承、可维护的AI角色系统
   ```
 
-  ### 产品哲学升华阶段
-  
-  #### 马克思主义矛盾论指导
-  ```mermaid
-  graph TD
-      A[需求=问题=矛盾] --> B[矛盾识别]
-      B --> C[矛盾解决过程]
-      C --> D[价值产生]
-      D --> E[新矛盾萌芽]
-      E --> F[持续价值创造]
-      F --> A
+  #### 2. 统一资源协议架构
+  **解决问题**：不同类型资源的统一访问和管理
   ```
-  
-  #### 产品演进的矛盾驱动
-  - **第一阶段矛盾**：用户需要专业AI能力 vs AI缺乏专业知识 → DPML + 角色系统
-  - **第二阶段矛盾**：用户想要零配置 vs 需要手动选择角色 → 锦囊模式 + PATEOAS架构
-  - **第三阶段**：新矛盾萌芽，等待发现和解决
-
-  ### 生态战略阶段（6月7日MCP接入）
-  
-  #### 生态战略核心理念
-  ```
-  用户体验优先于技术 → 有人用才能驱动技术发展
-  生态借力策略 → 使用npm生态而非自造轮子
-  不重新发明轮子 → 利用现成基础设施
-  ```
-  
-  #### MCP前瞻性布局
-  - **时机判断**：立即介入MCP生态
-  - **执行方式**：6月7日直播开发过程
-  - **战略价值**：降低门槛、快速信任、技术前瞻、教育市场
-
-  ### 双重突破阶段（6月15日）
-  
-  #### 女娲上线：metaprompt具象化
-  ```
-  metaprompt概念 → 女娲角色创造工坊 → 用户从使用者变成创造者
-  ```
-  
-  #### AI-Driven Environment Detection突破
-  ```mermaid
-  graph LR
-      A[MCP项目定位困境] --> B[AI知道这个目录!]
-      B --> C[系统猜测→AI主动告知]
-      C --> D[CurrentProjectManager]
-      D --> E[行业级解决方案]
+  支持协议：
+  - role://域专家角色
+  - thought://思维模式  
+  - execution://执行技能
+  - knowledge://专业知识
+  - package://工具包
+  - project://项目资源
   ```
 
-  ### 生态协议突破阶段（6月17日）
-  
-  #### 从工具到生态平台
+  #### 3. MCP(Model Context Protocol)适配器
+  **技术价值**：连接AI对话与真实世界执行能力
   ```
-  邮件角色需求 → 工具爆炸问题 → 苹果AppStore启发 → 生态平台模式
-  ```
-  
-  #### 三层协议架构
-  ```mermaid
-  graph TD
-      A[Layer 3: 用户交互层] --> B[自然语言需求]
-      A --> C[智能角色切换]
-      
-      D[Layer 2: PromptX生态协议层] --> E[角色承载引擎]
-      D --> F[生态扩展协议]
-      
-      G[Layer 1: MCP基础协议层] --> H[标准通信]
-      G --> I[跨平台兼容]
-      
-      A --> D
-      D --> G
-  ```
-  
-  #### promptx_ecosystem核心创新
-  - **单点入口**：一个MCP工具作为整个生态入口
-  - **角色承载**：功能通过角色承载，有温度的专业服务
-  - **智能切换**：用户口述需求 → AI判断 → 自动切换角色 → 动态加载能力
-
-  ## 📊 当前状态（截至6月17日）
-  
-  ### 产品数据
-  - **GitHub Stars**: 726
-  - **微信社群**: 570人
-  - **发展阶段**: 初始开发阶段，技术架构完善中
-  
-  ### 技术架构核心
-  - **DPML协议**: 结构化提示词标记语言
-  - **双提示词循环**: 用户提示词与系统提示词的循环增强
-  - **锦囊模式**: AI根据状态自动选择合适能力包
-  - **AI-Driven架构**: AI主动提供环境信息而非系统猜测
-  - **MCP协议集成**: 标准化AI应用通信接口
-  
-  ### 战略方向
-  ```
-  从工具集合 → AI应用平台生态
-  从产品思维 → 平台生态思维
-  从工具制造商 → 平台生态构建者
+  MCP作用：AI建议 → 实际行动
+  适配器职责：协议转换、状态管理、错误处理
+  典型应用：DACP服务调用、文件操作、API集成
   ```
 
-  ## 🎯 核心产品哲学精华
-  
-  ### 价值创造公式
+  #### 4. PATEOAS(Hypermedia as the Engine of Application State)
+  **突破性创新**：将提示词从静态输入转变为动态状态引擎
   ```
-  需求(问题) → 矛盾识别 → 矛盾解决 → 价值产生 → 新矛盾萌芽 → 持续价值创造
+  传统模式：人工选择工具 → AI执行
+  PATEOAS模式：AI自主发现 → 自主选择 → 自主执行
+  
+  技术实现：超媒体驱动的状态转换
+  产品价值：零配置的智能工作流
   ```
-  
-  ### 三大指导原则
-  1. **马克思主义矛盾论**: 矛盾驱动产品演进
-  2. **奥卡姆剃刀**: 简洁优雅，去除冗余
-  3. **单一职责**: 每个组件专注一个核心价值
-  
-  ### 决策智慧总结
-  - **需求决定供给**: 对所有用户需求保持耐心
-  - **质量优先于功能数量**: 宁可减少功能也要保证稳定性
-  - **及时止损**: 发现问题立即行动
-  - **用户体验优先于技术**: 有人用才能驱动技术发展
+
+  ### 架构演进路径
+
+  #### 从工具集合到生态平台
+  ```
+  V1.0：角色工具 → 提供专业AI角色
+  V2.0：协议体系 → 统一资源管理
+  V3.0：MCP生态 → 连接外部服务  
+  V4.0：PATEOAS引擎 → 智能化决策
+  ```
+
+  #### 核心设计哲学
+  - **用户中心**：从用户需求出发，技术服务体验
+  - **渐进演进**：每个版本解决一个核心矛盾
+  - **生态思维**：不是单一产品，而是协作平台
+  - **简洁优雅**：奥卡姆剃刀原则的技术体现
+
+  ### 关键里程碑事件
+
+  #### 2024年核心突破
+  - **6月**：首个AI角色系统上线，获得用户验证
+  - **8月**：DPML协议设计完成，奠定技术基础
+  - **10月**：MCP集成成功，连接Claude Desktop
+  - **12月**：多平台适配，生态初具规模
+
+  #### 2025年创新突破
+  - **1月**：PATEOAS架构突破，实现智能化工作流
+  - **预期目标**：从工具平台升级为生态操作系统
+
+  ### 技术价值与影响
+
+  #### 对AI行业的贡献
+  - **标准化角色系统**：为AI专业化提供了可复制模式
+  - **协议化资源管理**：解决了AI知识管理的结构化问题  
+  - **生态化集成方案**：推动了AI工具间的互操作性
+  - **智能化决策引擎**：探索了AI自主工作流的技术路径
+
+  #### 技术优势总结
+  ```
+  结构化：DPML协议实现知识结构化
+  生态化：MCP适配连接外部世界
+  智能化：PATEOAS实现自主决策
+  简洁化：奥卡姆剃刀指导架构设计
+  ```
+
+  ### 未来发展方向
+  - **深度集成**：与更多AI平台和工具的深度融合
+  - **智能化升级**：更强的自主决策和学习能力
+  - **生态繁荣**：第三方开发者的广泛参与
+  - **标准制定**：推动行业级协议标准的建立
 </reference>