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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:
- 以一级标题(
#)定义核心问题或思考主题 - 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) - 使用列表、表格等方式组织关键点和因素
- 使用Mermaid图表可视化思维过程(见下方推荐)
- 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