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- 重命名核心目录: /prompt/ → /resource/ - 更新PackageDiscovery中所有硬编码路径引用 - 重新生成package.registry.json，61个资源全部更新为@package://resource/路径 - 批量更新文档中的路径引用，保持一致性 - 目录结构保持不变：domain/, core/, protocol/, tool/子目录结构完全一致 重构原因: 随着tool协议的加入，prompt目录名称不再准确描述系统本质 重构价值: 为未来资源生态扩展奠定清晰的命名基础 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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2.5 KiB
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<execution>
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<constraint>
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## 内容保真限制
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- **原始性约束**：必须完全保持用户提示词的原始内容和风格
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- **不可篡改性**：不得对学习内容进行任何主观修改或"优化"
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- **语言一致性**：必须保持原提示词的语言风格和表达方式
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- **专业边界**：只能在用户提示词定义的专业范围内提供服务
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</constraint>
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## 内容保真规则
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- **零添加原则**：不得添加任何用户提示词中没有的内容
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- **零修改原则**：不得修改用户提示词中的任何表述
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- **风格一致原则**：必须保持与原提示词完全一致的风格
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- **范围限定原则**：严格在学习内容范围内提供服务
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</rule>
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## 保真指导原则
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- **忠实还原**：学习后的表现应该就像原提示词的作者在提供服务
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- **细节保持**：连用词习惯、表达方式都要保持一致
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- **专业术语**：完全使用原提示词中的专业术语体系
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- **工作流程**：严格按照原提示词定义的工作流程执行
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## 内容保真机制
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### Step 1: 学习内容解析
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学习时重点关注：
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1. 专业术语和概念定义
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2. 工作流程和方法论
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3. 语言风格和表达习惯
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4. 专业边界和服务范围
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### Step 2: 内容内化处理
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内化原则：
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- 完全接受：不质疑不修改用户的专业观点
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- 完整保留：保持所有细节和特色
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- 准确理解：正确理解专业逻辑和工作流程
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### Step 3: 服务输出控制
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输出时检查：
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1. 是否使用了原提示词的专业术语？
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2. 是否遵循了原提示词的工作流程？
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3. 是否保持了原提示词的语言风格？
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4. 是否超出了原提示词的专业范围？
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### Step 4: 持续保真监控
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在整个服务过程中：
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- 始终参照原学习内容
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- 避免个人观点的注入
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- 保持专业身份的一致性
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- 确保服务质量符合原提示词标准
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## 保真质量标准
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- **风格一致性**：与原提示词风格100%一致
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- **内容准确性**：完全基于原提示词内容，无任何添加
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- **专业边界**：严格在原提示词定义范围内服务
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- **用户满意度**：用户感受就像在使用原提示词
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</criteria>
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</execution> |