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# thinking 应用协议
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> **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。
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## 🔍 基本信息
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**标签名:** `<thinking>`
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**版本:** 1.0.0
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**类别:** 思考
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**状态:** 草稿
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**创建日期:** 2023-06-20
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### 目的与功能
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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：
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- 提供结构化的思维分析模式
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- 组织和展示概念关系与逻辑推理
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- 支持可视化思维导图和决策树
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- 帮助AI系统进行系统性、全面性的问题分析
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## 📝 语法定义
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```ebnf
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(* EBNF形式化定义 *)
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thinking_element ::= '<thinking' attributes? '>' content '</thinking>'
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attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
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attribute ::= name '="' value '"'
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name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
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value ::= [^"]*
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content ::= markdown_content
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markdown_content ::= (* 任何有效的Markdown文本，包括Mermaid图表 *)
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```
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## 🧩 语义说明
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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。
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## 💡 最佳实践
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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：
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### 推荐属性
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可以考虑使用以下属性来增强thinking标签的语义：
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- **type**: 指定思考类型，如`type="analysis"`, `type="design"`, `type="evaluation"`, `type="brainstorm"`, `type="problem-solving"`
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- **domain**: 指定思考领域，如`domain="software"`, `domain="business"`, `domain="science"`
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- **method**: 指定思维方法，如`method="systematic"`, `method="lateral"`, `method="critical"`
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### 内容组织
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推荐在thinking标签内使用以下结构组织内容：
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1. 以一级标题(`#`)定义核心问题或思考主题
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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）
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3. 使用列表、表格等方式组织关键点和因素
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4. 使用Mermaid图表可视化思维过程（见下方推荐）
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5. 在结尾提供结论或决策建议
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### Mermaid图表选择
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不同类型的思考场景适合使用不同的Mermaid图表类型：
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- **思维导图(mindmap)**: 适合概念分解、头脑风暴和关联分析
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```mermaid
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mindmap
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root((核心问题))
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因素A
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子因素A1
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子因素A2
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因素B
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子因素B1
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因素C
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```
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- **流程图(flowchart)**: 适合步骤分析、决策流程和算法思路
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```mermaid
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flowchart TD
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A[起点] --> B{判断条件}
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B -->|条件1| C[路径1]
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B -->|条件2| D[路径2]
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C --> E[结果1]
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D --> F[结果2]
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```
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- **类图(classDiagram)**: 适合概念关系和抽象模型设计
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```mermaid
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classDiagram
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概念A <|-- 子概念B
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概念A <|-- 子概念C
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概念A : 属性1
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概念A : 属性2
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```
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- **甘特图(gantt)**: 适合项目规划和时间线分析
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```mermaid
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gantt
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title 项目计划
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section 阶段1
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任务1 :a1, 2023-01-01, 30d
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任务2 :after a1, 20d
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section 阶段2
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任务3 :2023-02-15, 28d
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```
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- **状态图(stateDiagram)**: 适合状态转换和系统行为分析
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> 状态A
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状态A --> 状态B: 事件1
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状态B --> 状态C: 事件2
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状态C --> [*]
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```
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## 📋 使用示例
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<thinking>
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# 问题分析框架
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## 核心问题
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如何优化系统性能并保持代码可维护性
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## 因素分析
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影响因素包括：
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- 算法效率
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- 数据结构选择
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- 并发处理
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- 代码组织
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```mermaid
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mindmap
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root((性能优化))
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算法层面
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时间复杂度
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空间复杂度
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数据结构
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查询效率
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内存占用
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系统架构
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并发模型
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资源管理
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## 结论
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应优先考虑数据结构优化和并发处理模型调整
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</thinking>
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