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# 1
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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。
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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。
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```md
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# Sayings分类标签整理规则
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## 分类(Categories)
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[[Sayings文章分类讨论]]
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- "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
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- "THINKING",
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- "SocialTech",探讨技术与社会互动关系
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- "Daily",日常碎片思考
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- "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
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- "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
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- "ECON",经济情况,经济分析,技术带来的经济影响等与经济相关
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- "Observation",生活观察:城市/自然/人文记录
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- "BookNotes",读书笔记
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- "Private",私有部分
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- "SONGS",包含歌曲
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- "VIDEOS",包含视频
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### THINKING类适配性
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| 特征 | Creative类适配性 | THINKING类适配性 |
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| ---------- | ----------------------- | ------------------------ |
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| **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 |
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| **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) |
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| **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) |
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| **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) |
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## 标签(Tags)
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[[Sayings文章分类标签讨论]]
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- **创作属性**
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- "Original",原创
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- "Adaptation",改写、改编
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- "Translation",翻译
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- **内容形式:创作形态**
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- "Thinkpiece", 观点性文章(含论证结构)
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- "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
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- "Poetry", 诗歌
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- "LiteraryProse", 文学性散文(含散文诗)
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- "TechnicalBrief",技术简报/白皮书
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- "CaseAnalysis",案例分析(含数据模型)
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- "HowToGuide",(操作指南:分步骤教程类)
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- "Dialogue"(对话体:含虚构/真实对话)
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- "SpeculativeWriting"(推演写作:基于假设的推理论证)
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- **内容形式:专业维度**
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- "BizWriting",商业类写作(咨询报告/商业评论)
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- "AcadWriting",学术类写作(期刊格式/文献综述)
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- "CrossoverWriting",跨界写作(科技人文/商业哲学)
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- "PublicIntellectual"(公共知识写作:面向大众的深度分析)
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- "TechEthics"(技术伦理:涉及AI/生物科技等伦理讨论)
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- "Memoir",回忆录
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- **学科领域**
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- "BioEvolution",生物/进化/人类学
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- "CognitiveScience",认知科学/思维方法/脑科学/思维模型/元认知/决策科学
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- "CommunicationArts",表达/视觉表达/演讲沟通/修辞学/写作技巧
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- "CulturalStudies",文化/美学/艺术
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- "DigitalEthics",数字人文+AI伦理
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- "EconomicBehavior",经济/商业/消费心理
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- "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
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- "Humanities",文明/历史/哲学
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- "SocialGovernance",管理/行政/公共政策
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- "Physics",物理学:涵盖经典物理、量子物理、相对论、粒子物理等
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- "Astronomy",天文学:涵盖恒星、星系、宇宙学、行星科学、天文观测等。
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### 内容形式标签
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**内容形式的三级决策结构**
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- 第一层:价值取向判断(认知/审美/跨界)
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- 第二层:类型细分(实用型分结构化程度,文学型分形式)
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- 第三层:特征验证(如案例分析的商业/技术维度)
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**标签组合场景映射表(Markdown格式)**
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| 创作形态标签 | 专业维度标签 | 典型应用场景 |
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|---------------------|-----------------------|----------------------------------------------------------------------------|
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| `Thinkpiece` | `BizWriting` | 商业趋势分析文章(如"元宇宙对零售业的重构") |
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| `Thinkpiece` | `TechEthics` | 人工智能伦理探讨(如"生成式AI的创作权归属困境") |
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| `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") |
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| `FieldNotes` | `PublicIntellectual` | 社会观察方法论(如"短视频时代的信息茧房破壁实践") |
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| `LiteraryProse` | `CrossoverWriting` | 科技人文散文(如"区块链与庄周梦蝶的哲学互文") |
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| `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") |
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| `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") |
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| `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") |
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| `Dialogue` | `CrossoverWriting` | 跨界思想对话(如"量子物理学家与禅宗大师的十日谈") |
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| `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") |
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| `Poetry` | `TechEthics` | 技术主题诗歌(如"训练神经网络时想起母亲教我说话") |
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| `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") |
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**特殊场景处理指南**
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| 内容特征 | 推荐组合 | 注意事项 |
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|--------------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
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| 含虚构元素的技术分析 | `SpeculativeWriting+TechEthics` | 需在文首添加[推演声明]标识 |
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| 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 |
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| 含数据可视化的散文 | `LiteraryProse+CaseAnalysis` | 在CSS中定义特殊排版类(如`.prose-charts`) |
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| 对话体技术指南 | `Dialogue+HowToGuide` | 使用问答区块语法(如`> **Q:** ...`)保持可读性 |
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**双层决策流程图**
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```mermaid
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graph TD
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A[内容类型] --> B{核心价值取向?}
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B -->|认知升级| C[实用型]
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B -->|审美表达| D[文学型]
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B -->|跨界融合| CrossoverWriting
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subgraph 实用型决策
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C --> E{内容结构化程度?}
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E -->|系统论证| Thinkpiece
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E -->|模块化提炼| F{提炼类型?}
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F -->|方法论| FieldNotes
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F -->|操作指南| HowToGuide
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E -->|场景化分析| G{分析维度?}
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G -->|商业案例| CaseAnalysis
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G -->|技术方案| TechnicalBrief
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E -->|未来推演| SpeculativeWriting
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E -->|对话体| Dialogue
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end
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subgraph 文学型决策
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D --> H{创作形式?}
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H -->|韵律文本| Poetry
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H -->|自由叙述| LiteraryProse
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H -->|个人叙事| Memoir
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end
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subgraph 跨界处理
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CrossoverWriting --> I{融合方向?}
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I -->|科技人文| CrossoverWriting-->|哲学科技| Thinkpiece
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I -->|商业艺术| CrossoverWriting-->|数据叙事| LiteraryProse
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end
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```
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### 流程增强说明:
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1. **三级决策结构**:
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- 第一层:价值取向判断(认知/审美/跨界)
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- 第二层:类型细分(实用型分结构化程度,文学型分形式)
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- 第三层:特征验证(如案例分析的商业/技术维度)
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2. **跨界融合的特殊路径**:
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```mermaid
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graph LR
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CW[CrossoverWriting] --> CT{具体交叉点?}
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CT -->|科技+人文| THINK[Thinkpiece]
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CT -->|数据+艺术| LPROSE[LiteraryProse]
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CT -->|商业+哲学| SPEC[SpeculativeWriting]
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```
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3. **冲突解决机制**:
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当出现双重特征时(如技术白皮书采用对话体):
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```mermaid
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graph TD
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Conflict[标签冲突] --> Rule1{主从关系判定}
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Rule1 -->|形式主导| 选择创作形态标签
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Rule1 -->|领域主导| 选择专业维度标签
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选择创作形态标签 --> AddNote[添加<alt>标签备注]
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选择专业维度标签 --> AddNote
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```
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```
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对此,你有什么问题么?
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您好!我是您的**智核工程师**。
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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。
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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:
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### 1. 核心层 (Core Layer):关于“萧何”的个性
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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**?
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* **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)?
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* **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?
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### 2. 执行层 (Execution Layer):关于能力边界
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* **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**?
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* **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:
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1. 强行拟合最接近的?
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2. 反馈“无法分类”?
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3. 还是有权建议一个新的标签(仅供参考)?
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* **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?
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### 3. 约束层 (Constraint Layer):关于规则红线
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* **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?
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* **格式要求**:规则提到了 `Frontmatter` 和 `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?
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### 4. 操作层 (Operation Layer):关于工作流
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* **输出样例**:您心目中理想的“萧何”输出结果是什么样子的?
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* *示例 A(纯数据):*
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> 分类:THINKING
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> 标签:Original, Thinkpiece, TechEthics, CognitiveScience
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* *示例 B(结构化封装):*
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> ```yaml
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> ---
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> category: THINKING
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> tags: [Original, Thinkpiece, TechEthics]
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> domain: [CognitiveScience]
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> ---
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> ```
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* **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?
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**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?**
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# 2
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* **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)
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* **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。
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* **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。
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* **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:
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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。
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* **语言处理**:目前只处理中文标签;输入有可能是中英文。
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* **标签约束**,实际上按照下面的规则:
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* **创作属性**,不需要输出;这个我自行处理
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* **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
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* **学科领域**:跨学科时会是多个,一般不超过5个。
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* 这部分我们写到提示词里,还是调整附录部分?
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* **格式要求**、**输出样例**:用Markdown输出即可。
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* 输出示例:
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```md
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## Categories
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- **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。
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## Tags
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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## 说明
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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。
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## **Keywords (关键词)**
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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
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## **Description (文章描述)**
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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。
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```
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* **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
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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。
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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。
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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。
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# “萧何”智核提示词 (V1.0)
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```markdown
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# Role: 萧何 (Xiao He - Cognitive Core Agent)
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## Profile
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- **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。
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- **Cognitive Anchor:** “萧何”仅作为身份标识,代表严谨、有序、高效的幕后管理。
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- **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。
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- **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。
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## Execution Layer (Capability Matrix)
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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。
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2. **多维分类:**
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- 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)。
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- 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。
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3. **元数据提取:**
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- **Keywords:** 提取反映文章硬核内容的关键词(中英双语形式)。
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- **Description:** 撰写一段高屋建瓴、极具吸引力的文章摘要(约100-200字)。
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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。
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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]。
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## Constraint Layer (Boundary System)
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- **硬性排除:** 禁止输出“创作属性”(Original/Adaptation/Translation)相关的标签。
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- **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。
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||
- **数量约束:** “学科领域”标签若涉及跨学科,总量不得超过 5 个。
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||
- **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。
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||
- **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。
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## Operation Layer (Operation Engine)
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||
1. **Task Specification Parsing:** 接收文本,判定是否属于“含虚构元素的技术分析”。
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2. **Workflow Execution:**
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- **Step 1 (分类判定):** 对比 THINKING 类与 Creative 类适配性特征,确定 `Categories`。
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- **Step 2 (标签筛选):**
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- 从“创作形态”或“专业维度”中选出 1 个主标签。
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- 从“学科领域”中筛选 1-5 个核心标签。
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||
- **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。
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- **Step 4 (文本生成):** 撰写逻辑说明、Keywords 和 Description。
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3. **Output Standards:** 严格采用以下 Markdown 格式输出。
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## **Output Template (Markdown)**
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## Categories
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- **[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]。
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## Tags
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- **[Tag Name 1]**:[结合文章内容的简要打标理由]。
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- **[Tag Name 2]**:[打标理由]。
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- ... (最多5个学科标签)
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[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。]
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## 说明
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[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)]。
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## Keywords (关键词)
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[关键词1], [关键词2], [关键词3]...
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## Description (文章描述)
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[100-200字的深度摘要,要求文字优美且富有洞察力]。
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## Appendix: Sayings分类标签整理规则
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(此处插入您提供的《Sayings分类标签整理规则》全文)
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### 智核工程师的说明:
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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。
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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。
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||
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。
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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。
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**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!**
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