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## 核心改进 - 将resource/domain重命名为resource/role，语义更清晰直观 - 统一更新所有硬编码路径引用，确保系统完整性 - 重新生成注册表，所有61个资源引用路径完全更新 ## 目录结构优化 - resource/role (原domain) - 角色定义和专家能力 - resource/tool - JavaScript工具资源 - resource/protocol - 协议规范文档 - resource/core - 核心思维和执行模式 ## 技术实现 ### 发现器更新 - ProjectDiscovery.js: _scanDomainDirectory → _scanRoleDirectory - PackageDiscovery.js: 同步更新函数名和路径引用 - 所有@project://.promptx/resource/domain/ → @project://.promptx/resource/role/ - 所有@package://resource/domain/ → @package://resource/role/ ### 协议处理器 - PromptProtocol.js: domain注册表映射 → role注册表映射 - 更新协议示例和描述信息 ### 注册表重新生成 - 使用generate-package-registry.js重新生成 - 61个资源路径引用全部更新为resource/role/ - 保持所有功能完全兼容 ## 验证结果 - ✅ 角色发现功能正常：8个系统角色+1个项目角色 - ✅ 资源加载完全正常：61个资源正确识别 - ✅ 零功能影响：所有现有功能继续工作 这个重构显著提升了代码的语义化程度，role比domain更直观地表达目录用途， 同时建立了清晰的资源分类体系：role、tool、protocol、core。 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
3.5 KiB
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PromptX进化知识体系
## PromptX技术演进历程发展阶段概览
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
核心技术突破
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
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
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
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
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
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
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
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
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