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* Develop (#66) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * 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。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * Develop (#70) * 重构ActionCommand和LearnCommand，更新DPMLContentParser和SemanticRenderer的导入路径，确保模块结构一致性。删除不再使用的DPMLContentParser和SemanticRenderer文件，优化代码结构，提升可维护性。 * 重构PromptX资源协议系统，采用极简两层协议架构，删除不必要的语义层，优化路径解析和资源加载流程。引入AI协作优化，支持直接生成完整协议路径，提升系统性能和用户体验。整体架构简化60%，实现零配置启动，显著降低内存占用和启动时间。 * optimize:优化女娲提示词 * Optimize:更新记忆策略文档，增加角色专业记忆的独特价值和工作流程，强调角色记忆与客户端记忆的差异，优化记忆引导话术和决策规则，以提升用户对专业记忆系统的理解和应用。 * feature：增加 Sean 角色 * optimize:优化记忆格式化逻辑，确保完整记忆内容不被截断，同时更新工具定义中的描述，增强用户对记忆回想器的理解和使用指导。 * feat: 添加DACP服务支持，允许通过命令行调用DACP专业服务，增强AI角色的执行能力，同时更新相关依赖和工具定义。 * feat: 在MCPServerCommand和MCPStreamableHttpCommand中添加'promptx_dacp'参数映射，同时在DACPCommand中优化参数处理逻辑，以支持数组参数的正确解析。 * feat: 更新DACP演示服务，重命名服务和描述，简化功能，删除不必要的日历和文档操作，增强演示效果。同时，优化了API接口和README文档，确保用户更易于理解和使用。 * feat: 添加DACP邮件发送功能，支持真实发送与Demo模式，增强邮件发送的配置管理和错误提示，优化用户体验。 * 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。 * Add product management submodule * fix: 修复 recall 和 learn 的 bug * refactor: 把 hello 改成 welcome * feat: 添加DACP服务启动脚本和测试命令，更新相关依赖，优化配置文件路径处理 * fix: 更新pnpm-lock.yaml以匹配DACP依赖，解决CI中--frozen-lockfile的错误 * 更新DACP白皮书的更新日期至2025-01-19；在DACPConfigManager中优化配置管理，支持项目级和用户级配置的优先级处理，增强错误提示信息，更新相关方法以支持异步操作。 * fix: 统一Pouch命令路径获取机制，解决Issue #69记忆持久化问题 修复多实例MCP环境下的路径不一致问题： - RememberCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RecallCommand: 使用ResourceManager替代DirectoryService直接调用 - RegisterCommand: 使用ResourceManager+DirectoryService统一路径获取 核心改进: 1. 所有命令现在使用相同的getGlobalResourceManager()初始化 2. 通过resourceManager.initializeWithNewArchitecture()确保路径一致性 3. 实现"要对一起对，要错一起错"的一致性原则 测试验证: - 记忆写入和读取使用相同项目路径 - 多实例环境下路径解析行为完全一致 - 向后兼容，无破坏性变更 Fixes #69 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
3.5 KiB
3.5 KiB
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