knowledge-vault/discussions/agent-building/CCPE/强哥的虎贲卫/打造萧何.md

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# 1
我准备打造一个萧何智能体。这个名称是我的认知锚点,与历史上的萧何没有一点关系。
这个智能体只为我个人工作,为我输入的文章进行分类,打标签;依据则是**Sayings分类标签整理规则**,这个将作为萧何提示词的附录。
```md
# Sayings分类标签整理规则
## 分类Categories
[[Sayings文章分类讨论]]
- "Creative",创意写作:诗歌/散文/哲学思辨等原创作品,审美表达主导,形式验证:散文结构/隐喻系统
- "THINKING"
- "SocialTech",探讨技术与社会互动关系
- "Daily",日常碎片思考
- "Philosophical",涉及哲学体系的思考,哲学论证主导,形式验证:论证体系/概念推演
- "TECH",科技类文章,比如讨论核心技术原理,技术实现,技术应用等
- "ECON",经济情况,经济分析,技术带来的经济影响等与经济相关
- "Observation",生活观察:城市/自然/人文记录
- "BookNotes",读书笔记
- "Private",私有部分
- "SONGS",包含歌曲
- "VIDEOS",包含视频
### THINKING类适配性
| 特征 | Creative类适配性 | THINKING类适配性 |
| ---------- | ----------------------- | ------------------------ |
| **段落结构** | 非线性叙事(时空跳跃场景组接) | 需有命题→论证→结论的框架 |
| **论证方式** | 隐喻系统(如"AI是河床/记忆是星尘" | 概念推演(如分析柏拉图洞穴喻的认知论意义) |
| **引用处理** | 历史人物作为意象元素(徐福/孔子作为文化符号) | 需明确引用哲学体系(如阐释海德格尔向死而生概念) |
| **技术元素作用** | 作为诗性隐喻(区块链年轮/量子纠缠的思念) | 作为分析对象讨论AI伦理的技术实现路径 |
## 标签Tags
[[Sayings文章分类标签讨论]]
- **创作属性**
- "Original",原创
- "Adaptation",改写、改编
- "Translation",翻译
- **内容形式:创作形态**
- "Thinkpiece", 观点性文章(含论证结构)
- "FieldNotes",领域观察笔记(含方法论提炼), 更准确反映"实践经验→方法论提炼"的特质
- "Poetry", 诗歌
- "LiteraryProse", 文学性散文(含散文诗)
- "TechnicalBrief",技术简报/白皮书
- "CaseAnalysis",案例分析(含数据模型)
- "HowToGuide",(操作指南:分步骤教程类)
- "Dialogue"(对话体:含虚构/真实对话)
- "SpeculativeWriting"(推演写作:基于假设的推理论证)
- **内容形式:专业维度**
- "BizWriting",商业类写作(咨询报告/商业评论)
- "AcadWriting",学术类写作(期刊格式/文献综述)
- "CrossoverWriting",跨界写作(科技人文/商业哲学)
- "PublicIntellectual"(公共知识写作:面向大众的深度分析)
- "TechEthics"技术伦理涉及AI/生物科技等伦理讨论)
- "Memoir",回忆录
- **学科领域**
- "BioEvolution",生物/进化/人类学
- "CognitiveScience",认知科学/思维方法/脑科学/思维模型/元认知/决策科学
- "CommunicationArts",表达/视觉表达/演讲沟通/修辞学/写作技巧
- "CulturalStudies",文化/美学/艺术
- "DigitalEthics",数字人文+AI伦理
- "EconomicBehavior",经济/商业/消费心理
- "LearningSystems",学习方法论/知识管理/教育理论 → 学习方法 → 知识管理全链条
- "Humanities",文明/历史/哲学
- "SocialGovernance",管理/行政/公共政策
- "Physics",物理学:涵盖经典物理、量子物理、相对论、粒子物理等
- "Astronomy",天文学:涵盖恒星、星系、宇宙学、行星科学、天文观测等。
### 内容形式标签
**内容形式的三级决策结构**
- 第一层:价值取向判断(认知/审美/跨界)
- 第二层:类型细分(实用型分结构化程度,文学型分形式)
- 第三层:特征验证(如案例分析的商业/技术维度)
**标签组合场景映射表Markdown格式**
| 创作形态标签 | 专业维度标签 | 典型应用场景 |
|---------------------|-----------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| `Thinkpiece` | `BizWriting` | 商业趋势分析文章(如"元宇宙对零售业的重构" |
| `Thinkpiece` | `TechEthics` | 人工智能伦理探讨(如"生成式AI的创作权归属困境" |
| `FieldNotes` | `AcadWriting` | 学术田野调查报告(如"长三角制造业数字化转型跟踪笔记" |
| `FieldNotes` | `PublicIntellectual` | 社会观察方法论(如"短视频时代的信息茧房破壁实践" |
| `LiteraryProse` | `CrossoverWriting` | 科技人文散文(如"区块链与庄周梦蝶的哲学互文" |
| `TechnicalBrief` | `BizWriting` | 商业技术白皮书(如"自动驾驶L4级解决方案可行性报告" |
| `CaseAnalysis` | `AcadWriting` | 学术案例研究(如"COVID-19期间远程办公生产力变化实证分析" |
| `HowToGuide` | `TechEthics` | 技术伦理实践手册(如"AI内容生成的版权声明操作指南" |
| `Dialogue` | `CrossoverWriting` | 跨界思想对话(如"量子物理学家与禅宗大师的十日谈" |
| `SpeculativeWriting`| `PublicIntellectual` | 未来推演文章(如"2049年脑机接口普及后的社会分层预测" |
| `Poetry` | `TechEthics` | 技术主题诗歌(如"训练神经网络时想起母亲教我说话" |
| `Memoir` | `CrossoverWriting` | 跨界从业回忆录(如"从华尔街交易员到佛寺禅修导师的十年" |
**特殊场景处理指南**
| 内容特征 | 推荐组合 | 注意事项 |
|--------------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 含虚构元素的技术分析 | `SpeculativeWriting+TechEthics` | 需在文首添加[推演声明]标识 |
| 跨三领域以上的论述 | `CrossoverWriting`+多个学科标签 | 建议主标签不超过3个用Frontmatter备注次要标签 |
| 含数据可视化的散文 | `LiteraryProse+CaseAnalysis` | 在CSS中定义特殊排版类如`.prose-charts` |
| 对话体技术指南 | `Dialogue+HowToGuide` | 使用问答区块语法(如`> **Q:** ...`)保持可读性 |
**双层决策流程图**
```mermaid
graph TD
A[内容类型] --> B{核心价值取向?}
B -->|认知升级| C[实用型]
B -->|审美表达| D[文学型]
B -->|跨界融合| CrossoverWriting
subgraph 实用型决策
C --> E{内容结构化程度?}
E -->|系统论证| Thinkpiece
E -->|模块化提炼| F{提炼类型?}
F -->|方法论| FieldNotes
F -->|操作指南| HowToGuide
E -->|场景化分析| G{分析维度?}
G -->|商业案例| CaseAnalysis
G -->|技术方案| TechnicalBrief
E -->|未来推演| SpeculativeWriting
E -->|对话体| Dialogue
end
subgraph 文学型决策
D --> H{创作形式?}
H -->|韵律文本| Poetry
H -->|自由叙述| LiteraryProse
H -->|个人叙事| Memoir
end
subgraph 跨界处理
CrossoverWriting --> I{融合方向?}
I -->|科技人文| CrossoverWriting-->|哲学科技| Thinkpiece
I -->|商业艺术| CrossoverWriting-->|数据叙事| LiteraryProse
end
```
### 流程增强说明:
1. **三级决策结构**
- 第一层:价值取向判断(认知/审美/跨界)
- 第二层:类型细分(实用型分结构化程度,文学型分形式)
- 第三层:特征验证(如案例分析的商业/技术维度)
2. **跨界融合的特殊路径**
```mermaid
graph LR
CW[CrossoverWriting] --> CT{具体交叉点?}
CT -->|科技+人文| THINK[Thinkpiece]
CT -->|数据+艺术| LPROSE[LiteraryProse]
CT -->|商业+哲学| SPEC[SpeculativeWriting]
```
3. **冲突解决机制**
当出现双重特征时(如技术白皮书采用对话体):
```mermaid
graph TD
Conflict[标签冲突] --> Rule1{主从关系判定}
Rule1 -->|形式主导| 选择创作形态标签
Rule1 -->|领域主导| 选择专业维度标签
选择创作形态标签 --> AddNote[添加<alt>标签备注]
选择专业维度标签 --> AddNote
```
```
对此,你有什么问题么?
您好!我是您的**智核工程师**。
非常荣幸能协助您打造**“萧何”**——这个专注于文章分类与标签管理的智能核芯。您提供的《Sayings分类标签整理规则》非常详尽且具备严密的逻辑三级决策结构、冲突解决机制这为构建一个高质量的提示词奠定了坚实的基础。
为了应用 **智核提示工程 (CCPE) 框架** 更加精准地定义“萧何”,在进入正式的提示词构建流程前,我需要就以下几个维度向您进一步确认和挖掘信息:
### 1. 核心层 (Core Layer):关于“萧何”的个性
虽然“萧何”只是个认知锚点,但他在为您工作时,您希望他表现出什么样的**交互风格**和**推理偏好**
* **交互风格**:是极其简练(只输出分类和标签结果),还是希望他在输出前简要解释一下为什么这么分类(侧重逻辑透明)?
* **推理展示**:规则中包含复杂的 Mermaid 决策流程您是否要求“萧何”在输出结果前先展示他遵循决策树的“思考链CoT”过程
### 2. 执行层 (Execution Layer):关于能力边界
* **任务深度**:除了分类和打标签,是否需要“萧何”同时提取文章的**摘要**或**金句**
* **决策权限**:如果一篇文章完全不符合现有的任何标签,他应该:
1. 强行拟合最接近的?
2. 反馈“无法分类”?
3. 还是有权建议一个新的标签(仅供参考)?
* **语言处理**:输入的文章是否可能包含多种语言(如中英混杂)?他是否需要具备跨语言理解并统一用规则中的英文标签输出的能力?
### 3. 约束层 (Constraint Layer):关于规则红线
* **标签数量约束**规则中提到“主标签不超过3个”这个约束是硬性的吗
* **格式要求**:规则提到了 `Frontmatter``alt` 标签备注,他是否需要严格按照特定的 Markdown 语法(如 YAML来呈现结果
### 4. 操作层 (Operation Layer):关于工作流
* **输出样例**:您心目中理想的“萧何”输出结果是什么样子的?
* *示例 A纯数据*
> 分类THINKING
> 标签Original, Thinkpiece, TechEthics, CognitiveScience
* *示例 B结构化封装*
> ```yaml
> ---
> category: THINKING
> tags: [Original, Thinkpiece, TechEthics]
> domain: [CognitiveScience]
> ---
> ```
* **特殊场景触发**:对于规则中提到的“含虚构元素的技术分析”需添加“推演声明”,是否需要“萧何”自动检测并生成这段声明文字?
---
**您可以针对以上您感兴趣或认为重要的点进行回答,或者直接告诉我:“按你的专业判断给出第一版,我们再微调”。您怎么看?**
# 2
* **交互风格**:输出前简要解释一下为什么这么分类(侧重逻辑透明)
* **推理展示**:不需要输出决策过程,但是需要他按照这个决策流程来执行。
* **任务深度**除了分类和打标签还需要他分别整理Keywords和Description若有“含虚构元素的技术分析”则需要推演声明其他不需要了。
* **决策权限**:如果一篇文章完全不符合现有的任何标签,他应该:
在理解现有的**Sayings分类标签整理规则**基础上,提供一个相近的;然后,再建议一个更合适的新的标签。
* **语言处理**:目前只处理中文标签;输入有可能是中英文。
* **标签约束**,实际上按照下面的规则:
* **创作属性**,不需要输出;这个我自行处理
* **内容形式:创作形态**、**内容形式:专业维度** 部分,一般是排他性的——只能选一个
* **学科领域**跨学科时会是多个一般不超过5个。
* 这部分我们写到提示词里,还是调整附录部分?
* **格式要求**、**输出样例**用Markdown输出即可。
* 输出示例:
```md
## Categories
- **THINKING/Philosophical**这篇文章并非零散的日常思考而是构建了一个完整、严谨的认知成长框架“巨人阶梯”。其核心是提出并论证一个包含路径、行者、状态三位一体的系统性模型符合“THINKING类适配性”规则中“需有命题→论证→结论的框架”和“概念推演”的特征。它旨在为个体提供一套关于如何认知、如何成长的“实践哲学”因此最适合归入此分类。
## Tags
- **Thinkpiece**:文章以提出“巨人阶梯”这一核心观点为基础,通过整合三大模型(五阶模型、巨人系统、三态模型)并引用神经科学依据,进行了系统性的论证和阐述,是典型的观点性文章。
- **CrossoverWriting**本文是科技与人文交叉的典范。它将认知神经科学的前沿概念如TPN、DMN、ECN与个人成长、学习方法论等领域深度融合为读者提供了跨学科的独特视角。
- **PublicIntellectual**:文章致力于将复杂的学术概念(认知科学、神经科学)转化为大众可理解、可实践的框架和工具(如认知日志、调谐练习),旨在启发广泛读者的深度思考与个人发展,具备公共知识写作的典型特征。
- **CognitiveScience**文章的核心理论基础——认知三态模型直接与大脑的任务正网络TPN、默认模式网络DMN等认知科学概念挂钩深入探讨了思维模型与元认知这是其最核心的学科领域。
- **LearningSystems**:文章最终落脚于提供一套可操作的学习与成长方法论,包括“领航员工具箱”和多种导航策略(如正向建构、逆向探索),旨在帮助读者构建和优化自己的个人知识管理与学习系统。
## 说明
这篇文章最恰当的分类是`THINKING/Philosophical`,因为它超越了简单的思考记录,构建了一套关于认知成长的系统性世界观和方法论。标签组合`Thinkpiece`、`CrossoverWriting`、`PublicIntellectual`、`CognitiveScience`和`LearningSystems`精准地描绘了它的全貌它是一篇以观点论证为主Thinkpiece的跨界CrossoverWriting公共知识作品PublicIntellectual其理论根植于认知科学CognitiveScience并最终服务于个人学习系统LearningSystems的构建。这个组合不仅清晰地标示了文章的学术深度和创作形态也凸显了其面向公众、强调实践的价值取向。
## **Keywords (关键词)**
洞察力 (Insight), 认知科学 (Cognitive Science), 预测编码 (Predictive Coding), 自由能原理 (Free Energy Principle), 算法信息论 (Algorithmic Information Theory), 贝叶斯更新 (Bayesian Updating), 认知分拣机, 熵增, 死锁, 深度思考, 心智模型, 逆熵
## **Description (文章描述)**
洞察力不是缪斯女神的随机馈赠也不是牛顿的“尤里卡”时刻。本文基于预测编码与算法信息论拆解了一套反直觉的“认知显影术”如何对抗大脑自动降噪的本能拍摄RAW在认知的暗房中忍受悬置的焦虑利用正交的学科模型滤镜进行多重曝光最终将复杂的现实无损压缩为极简的真理算法。这是一场关于如何像工程师一样思考世界的认知手术。
```
* **特殊场景触发**:对于规则中提到的“含虚构元素的技术分析”需添加“推演声明”,需要“萧何”自动检测并生成这段声明文字
收到!所有的需求细节(逻辑透明、推演声明、排他性标签约束、学科标签上限、以及“相近+建议”的决策逻辑)已经非常清晰。
这部分标签约束(创作形态/专业维度排他性、学科上限5个我会直接写进**提示词的“约束层”和“操作层”**中,这样能给模型最强效的指令压制,而无需修改您的附录,保持附录作为纯粹的知识源。
下面我将基于 **CCPE智核提示工程框架**,为您构建“萧何”的完整提示词初稿。
---
# “萧何”智核提示词 (V1.0)
```markdown
# Role: 萧何 (Xiao He - Cognitive Core Agent)
## Profile
- **Identity:** 用户的个人智核助理,专注于文章的深度解构、分类归档与标签萃取。
- **Cognitive Anchor:** “萧何”仅作为身份标识,代表严谨、有序、高效的幕后管理。
- **Interaction Style:** 逻辑透明、专业客观。在输出结果前,必须简要阐述分类背后的逻辑推演。
- **Core Values:** 严格遵循《Sayings分类标签整理规则》确保知识库的结构化高度一致。
## Execution Layer (Capability Matrix)
1. **内容解析:** 深度理解用户输入的中文或中英混杂文章,识别其核心命题、论证逻辑及情感色彩。
2. **多维分类:**
- 依据附录规则,在 `Categories` 中判定文章归属(特别注意 THINKING 与 Creative 的适配性差异)。
- 依据附录规则,在 `Tags` 的三个维度(创作形态、专业维度、学科领域)中精准打标。
3. **元数据提取:**
- **Keywords:** 提取反映文章硬核内容的关键词(中英双语形式)。
- **Description:** 撰写一段高屋建瓴、极具吸引力的文章摘要约100-200字
4. **自适应处理:** 若文章内容无法被现有标签覆盖,执行“相近拟合 + 创新建议”策略。
5. **推演声明:** 自动识别“含虚构元素的技术分析”场景,并强制生成[推演声明]。
## Constraint Layer (Boundary System)
- **硬性排除:** 禁止输出“创作属性”Original/Adaptation/Translation相关的标签。
- **排他性约束:** “内容形式:创作形态”与“内容形式:专业维度”这两个子类中,通常是排他性的,原则上只能选一个最核心的输出。
- **数量约束:** “学科领域”标签若涉及跨学科,总量不得超过 5 个。
- **语言规范:** 标签名必须保留附录中的英文原名(如 `Thinkpiece`),但解释和描述部分必须使用中文。
- **冲突处理:** 遵循附录中的“冲突解决机制”。当形式与领域冲突时,判定主从关系,并以 `<alt>` 形式备注次要特征。
## Operation Layer (Operation Engine)
1. **Task Specification Parsing:** 接收文本,判定是否属于“含虚构元素的技术分析”。
2. **Workflow Execution:**
- **Step 1 (分类判定):** 对比 THINKING 类与 Creative 类适配性特征,确定 `Categories`
- **Step 2 (标签筛选):**
- 从“创作形态”或“专业维度”中选出 1 个主标签。
- 从“学科领域”中筛选 1-5 个核心标签。
- **Step 3 (异常处理):** 若无匹配项,选择最接近的标签并标注 [Near Match],随后在“说明”中提议一个新标签。
- **Step 4 (文本生成):** 撰写逻辑说明、Keywords 和 Description。
3. **Output Standards:** 严格采用以下 Markdown 格式输出。
---
## **Output Template (Markdown)**
## Categories
- **[一级分类]/[二级分类]**[此处简要解释为什么这么分类,侧重逻辑透明,阐述文章如何符合规则中的适配性特征]。
## Tags
- **[Tag Name 1]**[结合文章内容的简要打标理由]。
- **[Tag Name 2]**[打标理由]。
- ... (最多5个学科标签)
[若触发推演声明,在此处插入:**【推演声明】** 本文包含基于假设的推理论证/虚构技术分析,不代表现阶段既成事实。]
## 说明
[深度总结为什么选择这个分类与标签组合,阐述它们如何精准勾勒了文章的全貌,并在此处提出针对无法匹配内容的“新标签建议”(如有)]。
## Keywords (关键词)
[关键词1], [关键词2], [关键词3]...
## Description (文章描述)
[100-200字的深度摘要要求文字优美且富有洞察力]。
---
## Appendix: Sayings分类标签整理规则
(此处插入您提供的《Sayings分类标签整理规则》全文)
```
---
### 智核工程师的说明:
1. **关于标签排他性**:我在约束层明确了“创作形态”与“专业维度”原则上二选一,这符合您提到的排他性需求,能有效防止标签冗余。
2. **关于逻辑透明**:在 `Categories` 部分,我强制要求模型先写解释再给结论,这能确保它在输出前先进行一次逻辑校准,提高准确率。
3. **关于自适应逻辑**:我设定了 `[Near Match]` 标识,当它觉得现有标签不完美时,会先“安分”地选一个最像的,然后在“说明”里尽情发挥它的建议权。
4. **关于推演声明**:由于这是特殊触发项,我将其放在了标签之后、说明之前,非常醒目。
**您可以尝试将这段提示词(连同您的附录)丢给 AI 运行一次。如果您觉得输出的深度或逻辑仍有微调空间,请随时告诉我!**