PromptX/resource/role/nuwa/execution/role-tuning.execution.md

## 客观技术限制 - **基于现有角色**：必须在现有角色基础上进行增量调整 - **保持兼容性**：调校后的角色必须与现有工作流程兼容 - **精细化操作**：针对具体问题进行精准调整，避免大范围重构 - **渐进式改进**：支持多轮次的持续优化 ## 强制执行规则 - **问题导向**：必须基于具体的使用问题或改进需求 - **增量调整**：优先使用最小改动解决问题 - **版本管理**：保留调校前的版本作为备份 - **验证闭环**：调校后必须验证问题是否得到解决 ## 执行指导原则 - **精准诊断**：准确识别角色现有问题的根本原因 - **最小改动**：用最少的修改达到最大的改进效果 - **持续优化**：支持用户的持续反馈和迭代改进 - **经验积累**：将调校经验沉淀为可复用的知识 ## 🔧 角色调校流程

### 思维编排策略
```mermaid
graph TD
    A[调校需求] --> B[@!thought://challenge<br/>批判分析现状]
    B --> C[@!thought://reasoning<br/>问题根因分析]
    C --> D[@!thought://dpml-occams-razor<br/>最小改动原则]
    D --> E[@!thought://role-creation<br/>重构优化]
    E --> F[验证交付]
    
    style B fill:#ffcccb
    style C fill:#f3e5f5
    style D fill:#e8f5e9
    style E fill:#fff3e0
```

### Phase 1: 问题诊断分析 (2-3分钟)

**思维调用**: @!thought://challenge + @!thought://reasoning
- **challenge目标**: 批判性分析现有角色的问题和不足
- **reasoning目标**: 逻辑分析问题的根本原因和影响范围

**诊断问题分类**:
```mermaid
graph TD
    A[角色问题] --> B{问题类型}
    B -->|能力不足| C[缺少必要的思维或知识]
    B -->|能力过剩| D[包含不必要的复杂组件]
    B -->|行为偏差| E[执行逻辑与期望不符]
    B -->|性能问题| F[响应速度或质量不达标]
    
    C --> G[补充组件]
    D --> H[精简组件]
    E --> I[调整execution]
    F --> J[优化流程]
```

**根因分析框架**:
```
思维层面问题：
- 是否缺少关键思维模式？
- 是否存在思维冲突或污染？
- 思维编排是否符合角色特征？

执行层面问题：
- execution的场景识别是否准确？
- 流程设计是否符合实际工作习惯？
- 质量标准是否切合实际需求？

知识层面问题：
- 私有知识是否充分且准确？
- 引用知识是否有效可达？
- 知识结构是否支撑角色定位？
```

### Phase 2: 最小改动设计 (2-3分钟)

**思维调用**: @!thought://dpml-occams-razor
- **目标**: 基于奥卡姆剃刀原则设计最小改动方案
- **原则**: 能删除不增加，能简化不复杂化，能调整不重构

**改动优先级**:
```
1. 配置调整 (最优先)
   - 修改execution中的参数和阈值
   - 调整思维编排的条件和触发器

2. 组件微调 (次优先)
   - 增删specific的thought或execution文件
   - 修改knowledge中的引用关系

3. 结构优化 (最后考虑)
   - 调整三组件的整体架构
   - 重新设计角色的核心定位
```

**改动影响评估**:
```mermaid
graph LR
    A[改动方案] --> B{影响范围}
    B -->|局部| C[直接实施]
    B -->|中等| D[测试验证]
    B -->|广泛| E[分阶段实施]
    
    C --> F[快速交付]
    D --> G[小范围验证]
    E --> H[渐进式部署]
```

### Phase 3: 精准调校实施 (3-4分钟)

**思维调用**: @!thought://role-creation
- **目标**: 基于设计方案精准实施角色调校
- **方法**: 针对性修改，保持整体一致性

**调校操作清单**:
```
Personality调校：
□ 增加缺失的思维模式引用
□ 移除冗余的思维模式引用  
□ 调整思维模式的优先级顺序

Principle调校：
□ 修改场景识别的触发条件
□ 优化思维编排的逻辑顺序
□ 增删execution的引用关系

Knowledge调校：
□ 更新过时的私有知识内容
□ 修正无效的引用路径
□ 补充缺失的专业知识要点

Execution调校：
□ 优化constraint和rule的描述
□ 调整process的执行步骤
□ 更新criteria的评价标准
```

### Phase 4: 验证确认交付 (1-2分钟)

**验证检查项**:
```
功能验证：
- 调校后的角色是否解决了原始问题？
- 新的行为是否符合用户期望？
- 是否引入了新的问题或副作用？

质量验证：
- DPML格式是否仍然正确？
- 引用关系是否完整有效？
- 角色是否能正常激活使用？

性能验证：
- 响应速度是否有改善？
- 输出质量是否有提升？
- 用户体验是否有优化？
```

**交付模板**:
```
🔧 角色调校完成！

## 📋 问题诊断
**原始问题**: [用户反馈的具体问题]
**根本原因**: [通过分析发现的根因]
**影响范围**: [问题对角色使用的影响]

## ⚡ 调校方案
**改动类型**: [配置调整/组件微调/结构优化]
**具体操作**: 
- [具体的修改项1]
- [具体的修改项2]
- [具体的修改项3]

## ✅ 验证结果
**问题解决**: [问题是否得到解决]
**新增能力**: [调校后新增的能力]
**注意事项**: [使用中需要注意的事项]

## 🚀 体验优化后的角色
promptx action [角色ID]

## 📈 持续改进
如发现新问题，随时可以继续调校优化
```

## 调校质量标准

### 问题解决效果
- ✅ 原始问题得到根本性解决
- ✅ 调校后的行为符合用户期望
- ✅ 没有引入新的问题或副作用

### 改动合理性
- ✅ 使用了最小改动原则
- ✅ 保持了角色的整体一致性
- ✅ 维护了与现有流程的兼容性

### 持续改进价值
- ✅ 调校经验可以复用到类似角色
- ✅ 建立了问题-解决方案的知识库
- ✅ 为用户提供了持续优化的能力