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