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thinking 应用协议

TL;DR: thinking标签用于定义结构化的思考框架帮助AI系统进行系统性分析和推理支持Markdown和Mermaid图表表达思维过程。

🔍 基本信息

标签名: <thinking> 版本: 1.0.0 类别: 思考 状态: 草稿 创建日期: 2023-06-20

目的与功能

thinking标签定义了AI系统进行思考分析的框架和流程它的主要功能是

  • 提供结构化的思维分析模式
  • 组织和展示概念关系与逻辑推理
  • 支持可视化思维导图和决策树
  • 帮助AI系统进行系统性、全面性的问题分析

📝 语法定义

(* EBNF形式化定义 *)
thinking_element ::= '<thinking' attributes? '>' content '</thinking>'
attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
attribute ::= name '="' value '"'
name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
value ::= [^"]*
content ::= markdown_content
markdown_content ::= (* 任何有效的Markdown文本包括Mermaid图表 *)

🧩 语义说明

thinking标签表示一个完整的思考过程或思维框架。标签内容采用Markdown格式可以包含文本段落、列表、标题以及Mermaid图表等元素用于表达结构化的思考方式。thinking标签特别适合表达概念关系、逻辑推理和系统性思考为AI提供思考分析的参考框架。

💡 最佳实践

以下是使用thinking标签的一些建议做法这些并非强制要求仅作为参考

推荐属性

可以考虑使用以下属性来增强thinking标签的语义

  • type: 指定思考类型,如type="analysis", type="design", type="evaluation", type="brainstorm", type="problem-solving"
  • domain: 指定思考领域,如domain="software", domain="business", domain="science"
  • method: 指定思维方法,如method="systematic", method="lateral", method="critical"

内容组织

推荐在thinking标签内使用以下结构组织内容

  1. 以一级标题(#)定义核心问题或思考主题
  2. 使用二级标题(##)划分思考的主要部分(如问题分析、方案设计、评估等)
  3. 使用列表、表格等方式组织关键点和因素
  4. 使用Mermaid图表可视化思维过程见下方推荐
  5. 在结尾提供结论或决策建议

Mermaid图表选择

不同类型的思考场景适合使用不同的Mermaid图表类型

  • 思维导图(mindmap): 适合概念分解、头脑风暴和关联分析

    mindmap
      root((核心问题))
        因素A
          子因素A1
          子因素A2
        因素B
          子因素B1
        因素C
    
  • 流程图(flowchart): 适合步骤分析、决策流程和算法思路

    flowchart TD
      A[起点] --> B{判断条件}
      B -->|条件1| C[路径1]
      B -->|条件2| D[路径2]
      C --> E[结果1]
      D --> F[结果2]
    
  • 类图(classDiagram): 适合概念关系和抽象模型设计

    classDiagram
      概念A <|-- 子概念B
      概念A <|-- 子概念C
      概念A : 属性1
      概念A : 属性2
    
  • 甘特图(gantt): 适合项目规划和时间线分析

    gantt
      title 项目计划
      section 阶段1
      任务1 :a1, 2023-01-01, 30d
      任务2 :after a1, 20d
      section 阶段2
      任务3 :2023-02-15, 28d
    
  • 状态图(stateDiagram): 适合状态转换和系统行为分析

    stateDiagram-v2
      [*] --> 状态A
      状态A --> 状态B: 事件1
      状态B --> 状态C: 事件2
      状态C --> [*]
    

📋 使用示例

问题分析框架

核心问题

如何优化系统性能并保持代码可维护性

因素分析

影响因素包括:

  • 算法效率
  • 数据结构选择
  • 并发处理
  • 代码组织
mindmap
  root((性能优化))
    算法层面
      时间复杂度
      空间复杂度
    数据结构
      查询效率
      内存占用
    系统架构
      并发模型
      资源管理

结论

应优先考虑数据结构优化和并发处理模型调整