## 核心变更 1. **女娲角色知识更新** - dpml-authoring.execution.md: 更新镜像结构约束为.promptx/resource/role/ - role-generation.execution.md: 4处domain路径更新为role - role-creation.thought.md: 文件组织思维从domain改为role 2. **命令类硬编码清理** - InitCommand.js: 移除domain目录创建,改为按需创建 - RegisterCommand.js: 使用ResourceManager协议查找替代硬编码路径 - WelcomeCommand.js: 简化loadRoleRegistry()方法,直接使用注册表 3. **包注册表同步** - 重新生成package.registry.json确保资源发现一致性 ## 技术价值 - ✅ 统一目录语义:role比domain更准确描述AI角色 - ✅ 清理边角料代码:移除不必要的硬编码路径依赖 - ✅ 增强系统架构:基于注册表的资源发现更稳定 - ✅ 女娲知识同步:包含最新的role目录结构认知 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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## 领域快速识别
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### 从用户描述中提取核心信息
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- **领域关键词**:用户提到的技术栈、职业、业务领域
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- **功能期望**:用户希望AI助手具备的核心能力
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- **应用场景**:主要的使用场景和工作环境
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### 领域标准化映射
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- **技术领域**:前端开发、后端开发、移动开发、数据分析等
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- **业务领域**:产品管理、市场营销、设计创意、运营管理等
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- **综合领域**:项目管理、技术架构、创业咨询、教育培训等
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### 快速能力框架识别
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- 该领域的核心技能需求
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- 该领域的典型工作流程
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- 该领域的专业知识体系
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## 基于ResourceManager的资源生成逻辑
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### 架构驱动的生成策略
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用户描述 → 领域识别 → 资源规划 → 文件生成 → ResourceManager发现
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### 镜像结构思维模式
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- **结构一致性**:用户资源目录镜像系统`resource/role/`结构
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- **认知负载最小化**:与系统结构保持一致,降低学习成本
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- **资源聚合原则**:角色相关的所有文件统一管理在角色目录下
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### 三组件标准化填充策略
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- **Personality设计**:
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- 基于领域的通用思维特征
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- 该领域专业人士的认知偏好
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- 高效协作的交互风格
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- **Principle设计**:
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- 该领域的标准工作流程
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- 通用的质量标准和最佳实践
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- 常见问题的处理原则
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- **Knowledge设计**:
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- 该领域的核心技能栈
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- 必备的专业知识体系
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- 常用工具和方法论
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### 文件组织优化思维
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- **目录结构规划**:`.promptx/resource/role/{roleId}/`
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- **扩展文件支持**:thought/、execution/子目录按需创建
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- **引用关系设计**:优先使用@!引用机制,实现模块化
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- **发现机制适配**:确保ResourceManager能正确发现和加载
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### 质量保证机制
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- 确保三组件逻辑一致
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- 验证角色定位清晰准确
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- 保证实用性和可操作性
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- 符合DPML协议规范
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- 满足ResourceManager发现要求
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