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# PromptX
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> **革命性AI提示词框架** - 基于DPML协议的自驱动AI提示词系统,让AI拥有记忆、人格和原则
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**中文** | [English](README_EN.md) | [Issues](https://github.com/Deepractice/PromptX/issues)
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## 🤖 For AI(AI 阅读区)
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### 前置条件
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- Node.js(版本 >= 14)
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- 如果您发现用户系统未安装 Node.js,请帮助用户安装:
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- Windows: 引导用户访问 https://nodejs.org 下载安装包
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- macOS: 执行 `brew install node`
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- Linux: 执行 `sudo apt install nodejs` (Ubuntu/Debian) 或 `sudo dnf install nodejs` (Fedora)
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### 启动指令
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```bash
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npx -y dpml-prompt init
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```
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## 👤 快速开始(人类阅读区)
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### 两种使用方式:
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1. 已安装 Node.js, 请复制这句话给AI:
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```bash
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npx -y dpml-prompt@snapshot init
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```
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2. 未安装 Node.js, 请复制以下提示词给 AI:
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```bash
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https://github.com/Deepractice/PromptX/blob/main/README.md 启动
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```
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AI 会指导您完成所有安装和设置步骤!
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## 📚 技术细节(人类阅读区)
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### 🧠 核心设计理念
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#### **PATEOAS协议** - Prompt as the Engine of Application State
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```
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AI状态转换完全由Prompt驱动,每个输出都包含下一步操作指引
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解决AI上下文遗忘问题 → 即使AI忘记对话,仍可独立执行
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```
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### **DPML协议** - Deepractice Prompt Markup Language
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```xml
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<role domain="expertise">
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<personality>思维模式定义</personality>
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<principle>行为原则约束</principle>
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<knowledge>专业知识体系</knowledge>
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</role>
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```
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**标准化提示词标记语言,让AI角色定义规范化、可复用**
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### **@Reference引用系统**
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```
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@role://video-copywriter # 引用角色定义
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@thought://creative-thinking # 引用思维模式
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@execution://best-practice # 引用执行框架
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@memory://project-experience # 引用记忆系统
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```
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**统一资源定位,模块化组装AI能力**
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### **三层架构设计**
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#### **🎭 Role Layer (角色层)**
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- 定义AI的专业身份和领域expertise
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- 每个角色包含完整的知识体系和行为模式
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- 支持角色组合和能力叠加
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#### **🧠 Thought Layer (思维层)**
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- 探索性思维:发散性思考,多角度分析
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- 系统性思维:结构化分解,逻辑性推理
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- 批判性思维:质疑假设,识别盲点
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#### **⚡ Execution Layer (执行层)**
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- 标准化执行流程和最佳实践
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- 质量检查和边界约束
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- 持续改进和反馈循环
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## 🔬 技术创新
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### **锦囊串联架构**
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```
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每个命令都是自包含的"锦囊"
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锦囊可以独立执行,也可以串联使用
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解决AI注意力分散和任务中断问题
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```
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### **AI-First设计**
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```
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不是"人用CLI",而是"AI用CLI"
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AI通过CLI获取专业提示词能力
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实现AI自我增强和能力扩展
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### **记忆持久化**
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声明性记忆:事实和知识
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程序性记忆:技能和流程
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情景记忆:项目和经验
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语义记忆:概念和关系
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## 📐 架构优势
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### **🔄 状态无关性**
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- 每个锦囊包含完整执行信息
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- AI忘记上下文也能继续工作
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- 支持断点续传和状态恢复
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### **🎯 专注力管理**
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- 每个锦囊专注单一任务
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- 避免AI注意力分散和偏题
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- 分阶段完成复杂任务
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### **⚡ 即时专家化**
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- 5秒内AI变身领域专家
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- 无需冗长的角色设定
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- 支持多角色快速切换
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### **🧠 认知增强**
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- 长期记忆系统
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- 跨会话知识保持
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- 自主学习和优化
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## 🎨 应用场景
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- **🏢 企业级AI助手**:标准化AI服务交付
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- **🎬 内容创作工具**:专业文案和创意支持
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- **💻 开发者工具**:代码审查和架构设计
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- **📚 知识管理**:团队经验沉淀和传承
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- **🔬 AI研究**:提示词工程和认知建模
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## 🧪 设计哲学
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> **"让AI成为AI的老师"**
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PromptX不仅仅是工具,更是一套AI认知架构:
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- **自我觉知**:AI了解自己的能力边界
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- **自主学习**:AI主动获取和内化知识
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- **自我进化**:AI基于经验持续优化
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- **自我引导**:AI指导用户如何更好地使用AI
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## 🔗 生态系统
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- **[DPML规范](https://github.com/Deepractice/dpml)** - 提示词标记语言标准
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- **[深度实践](https://www.deepracticex.com/)** - AI工程化实践社区
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- **角色库** - 持续增长的专业AI角色库
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- **最佳实践** - 提示词工程经验分享
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## 🤝 参与共建
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PromptX是开源项目,欢迎贡献:
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- 🎭 **角色贡献**:设计新的专业AI角色
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- 🧠 **思维模式**:创建新的思考框架
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- ⚡ **执行模式**:优化AI行为模式
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- 📚 **知识库**:丰富领域知识体系
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### 贡献指南
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- 📋 [贡献流程](CONTRIBUTING.md) - 详细的贡献指南
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- 🌿 [分支策略](docs/BRANCHING.md) - 分支管理和发布流程
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- 🚀 [发布流程](docs/RELEASE.md) - 版本管理和发布文档
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### 快速开始贡献
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```bash
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# 1. Fork并克隆项目
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git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/PromptX.git
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# 2. 切换到develop分支
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git checkout develop
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# 3. 创建功能分支
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git checkout -b feature/your-feature
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# 4. 开发功能并添加changeset
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pnpm changeset
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# 5. 提交PR到develop分支
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扫码加入技术交流群:
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<img src="assets/qrcode.jpg" alt="技术交流群" width="200">
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## 📄 许可证
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MIT License - 让AI触手可及
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## 📚 深度技术文档
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如果您想深入了解 PromptX 的技术原理:
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1. [锦囊串联设计理念](docs/PATEOAS.md)
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- PATEOAS 协议详解
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- AI 状态机设计
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- 锦囊自包含原理
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2. [架构原理文档](docs/promptx-architecture-principle.md)
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- 四层双提示词循环架构
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- AI 能力增强系统
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- 专业化服务流程
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3. [三层协议体系设计](docs/reference-protocol-layers.md)
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- 底层传输协议
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- 中层语义协议
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- 上层应用协议
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