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优化女娲角色的知识架构设计： - 保持personality中12个思维声明完整性 - 将精简的DPML理论思维整合到knowledge作为参考 - 修复失效的role-design-patterns引用 - 补充完整的DPML理论知识库引用体系 通过女娲角色自身的分析与优化实践，验证了角色调校模式的有效性。 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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2.6 KiB
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## DPML图形化价值发现
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### 图形化的核心优势
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- **逻辑性增强**：图形天然展现结构和关系
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- **字数经济性**：一图胜千言，大幅节省Token
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- **认知效率**：符合人类视觉认知习惯
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- **可维护性**：结构清晰，易于理解和修改
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### 适合图形化的内容特征
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- **多层嵌套结构**：超过3层的层次关系
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- **并列关系复杂**：超过5个并列元素
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- **流程步骤**：有明确的先后顺序
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- **分类体系**：有清晰的归类逻辑
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### 不适合图形化的内容
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- **简单列表**：少于3项的平级内容
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- **纯文本描述**：情感、风格等抽象表达
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- **未结构化信息**：知识碎片、临时记录
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## DPML标签与图形类型的最佳匹配
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### Thought四种思维模式映射
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exploration（正向发散） → mindmap
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├─ 从核心概念向外发散
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├─ 多维度可能性探索
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└─ 创新思路的展现
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challenge（反向发散） → mindmap
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├─ 从问题向外质疑
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├─ 多角度风险识别
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└─ 假设验证的展现
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reasoning（线性推理） → flowchart
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├─ 前提→判断→结论链条
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├─ 条件分支的逻辑
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└─ 推理过程的可视化
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plan（时序规划） → timeline/gantt
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├─ 阶段性时间安排
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├─ 里程碑节点标记
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└─ 依赖关系的展现
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### Execution五层结构的图形化策略
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constraint（约束限制） → 保持列表
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├─ 客观条件简洁明了
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└─ 无需复杂图形表达
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rule（强制规则） → 保持列表
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├─ 必须/禁止类表述
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└─ 列表形式最直观
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guideline（指导原则） → 保持列表
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├─ 建议性内容
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└─ 条目化表达清晰
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process（执行流程） → flowchart
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├─ 步骤先后关系
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├─ 决策分支点
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└─ 循环和异常处理
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criteria（评价标准） → table/checklist
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├─ 标准化检查项
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├─ 打分评估维度
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└─ 质量门禁条件
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### Knowledge的灵活性原则
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knowledge（知识体系） → 完全自由
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├─ 私有知识特性：未整理、碎片化
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├─ 内容驱动形式：根据具体知识决定
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├─ 可选图形化：有结构时可用mindmap
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└─ 保持灵活性：爱啥样是啥样
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