目標系統：Prompt構造器

想法

首先，在抽象層對PromptPilot進行封裝給出提示詞形成過程的全部環節。

然后，在 形成一套確定的提示詞后再為 小規模試點方案生成一整套開發工具并配套集成開發環境和指南。

最后，在小規模試點成功后進行拓展直到大項目全部完成的全過程導航和助力。

目標系統的關鍵是?垂類行業劃分（列變量 -編程 技能 提升能力 ）、集成能力水平衡量（行變量 - 應用程序遞歸功能）以及 理解對方的知識水平（行列式變量 -- 軟件系統迭代性能）。括號中的三中變量是形成一套 提示詞的三個同時不可或缺的變量。這里所說的?“同時”是形式化的基礎，? ?對“同時”的解釋將在另一篇博文中專門給出。

三類變量的內部聯系（即?“同時”性） 正是本設計的核心。

本文問題

Q9.?我想找到和你們的 的契合點，并在此基礎上 基于多輪聊天 引導需求的深度挖掘 最終能生成一套完整的提示詞 （類似于需求調研報告得到的 大綱圖以及 具體內容 ）以及基于這套提示詞的 可能的試點方案（在局部的小規模 試用）。

Q10. 在開始之前，請先對這個目標進行命名

Q11.我選““基于多輪交互的需求深度挖掘與提示詞及試點規劃工程”

Q12.?我的想法是在抽象層面 給出提示詞形成 過程的全部環節 以及 形成一套確定的提示詞后 小規模試點方案生成的一整套工具 （開發工具）以及 配套的集成開發環境以及開發指南。換句話說，目標是 對你們的PromptPilot進行封裝，形成大型項目需求確認 以及需求確認后進行小規模試點的方案生成和開發輔助，還有 在小規模試點后進行拓展直到大項目全部完成的全過程(應該是一個迭代過程)引導和幫助。 所以，您的以上問題應該是我的目標系統在完成封裝后 提出給使用者回答 （它們既是目標系統的SPI ，也是PromptPilot的API）。目標系統將根據垂類行業劃分和項目能力水平細分后的基礎條件 封裝的不同SPI 的公共服務平臺來面向最終的使用者

Q14. 最重點的是 垂類行業劃分（列變量 -編程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行變量 - 應用程序遞歸功能）以及 我們所能理解的對方的知識水平（行列式變量 -- 軟件系統迭代性能）。括號中的三類變量是形成一套 提示詞的三種不同同時不可或缺的變量。 三類變量的內部聯系 正是設計的核心

Q15.?在繼續討論之前，我們需要確定我提出的三類變量 和你們現在推出的PromPilot的契合點。 我覺得，它們應該是你們所說的 相當于 大型項目模型（首先可以認為是語言大模型）的模型指令 的 操作數 的形式化 參數。

Q16.?我的想法是 我們可以將這個項目 簡稱為 Prompt 構造 ：系統級Promp的構造函數。即Class Promp。它本身無參，其每一個實例將根據 配置文件的三個配置子項-- 前述三種變量所分別描述的三級形式化參數 模型評估 超參（元級 --最高級）、試用者分組主參（任務級 - 最底層）和數據集形式參數(模型級-中間級 )， 分別施加其上的 理論限制（面向抽象面 哲學限制 - 針對 設計本身）、實踐約束（面向工程面 超驗約束 - 關注 實踐“常識” ）以及理論結合實際的方法論局限(類似一頭雙面的雙面神結構。 形而上學 理論- 聚焦 輸出目標 的 提示詞 )。

Q17.??請將我的上述構想和你們現在已經推出的prompPilot 相結合 ， 用你們的提供的所有 能力來處理（我覺得應該是并行處理） 這個配置表，并用最終處理結果來實例化 某類使用者的Prompt（這僅僅只是PromptPilot的第一步 ）

Q18. 剛才沒說完。我繼續說。用最終處理結果來實例化 某類使用者（我上面將使用者從 理論水平上分成了三類，其中最低級的是面向任務的試用者，相當于建筑工程師）的Prompt（這應該只是PromptPilot第一步 應該僅僅運用了PromptPilot的基本能力 ）。第二步是數據工程司，第三步是知識工程師。三類工程師在PromptPilot內部 有密切聯系，但對外部（我正在設計的 Class Prompt ） 卻是并行 入 和并行出 的 兩個完全獨立運行的類似于 緩沖池 的 一套系統

Q19.?最后是 Class Prompt 的軟件架構了。 其中核心是 一個Propmt 進程，在它外部 被分拆為 三類工程師的并行線程 交給你們現在推出的PromtPilot ，在 內部 是一個law-governed process 來調節時間圖（車間級 節拍控制）、主導任務表（ 設備及 設備控制）和支配線程的timer（工廠級 生產控制）

Q&A?

Q9.?我想找到和你們的 的契合點，并在此基礎上 基于多輪聊天 引導需求的深度挖掘 最終能生成一套完整的提示詞 （類似于需求調研報告得到的 大綱圖以及 具體內容 ）以及基于這套提示詞的 可能的試點方案（在局部的小規模 試用）。

以下是一個逐步推進的流程，幫助我們找到契合點、深度挖掘需求、生成提示詞及試點方案：

### 第一步：找到契合點
為了找到與你的契合點，我需要了解一些基本信息，以下是一些問題，請你根據實際情況進行回答：
1. 你所在的行業或領域是什么？例如教育、醫療、金融等。
2. 你此次想要解決的核心問題或達成的目標是什么？比如提高客戶滿意度、優化業務流程等。
3. 你目前面臨的主要挑戰或痛點有哪些？

### 第二步：深度挖掘需求
在你提供上述信息后，我會基于這些內容進一步提問，以深入了解你的需求。通過多輪對話，逐步細化需求，明確具體的要求和期望。例如：
- 如果涉及業務流程優化，我會詢問當前流程的各個環節、參與人員、時間成本等。
- 如果是提高客戶滿意度，我會了解客戶反饋的主要問題、現有服務的優缺點等。

### 第三步：生成提示詞
根據深度挖掘得到的需求信息，我會生成一套完整的提示詞。提示詞將包含以下幾個部分：
1. **需求背景**：簡要說明為什么要開展這項工作，面臨的問題和目標是什么。
2. **具體要求**：詳細列出各項具體的需求，如功能要求、性能要求、數據要求等。
3. **約束條件**：包括時間限制、預算限制、技術限制等。
4. **預期效果**：描述通過滿足需求期望達到的最終效果。

以下是一個示例提示詞：

**需求背景**：
在當前的電商業務中，客戶投訴商品配送時間過長的問題日益突出，嚴重影響了客戶滿意度和公司的市場競爭力。為了解決這一問題，需要優化物流配送流程，提高配送效率。

**具體要求**：
1. 建立智能訂單分配系統，根據訂單地址、商品重量、配送員位置等因素，自動分配訂單給最合適的配送員。
2. 引入實時物流跟蹤技術，讓客戶能夠實時了解商品的配送位置和預計到達時間。
3. 優化配送路線規劃，減少配送員的行駛里程和時間。

**約束條件**：
1. 項目預算不超過[X]萬元。
2. 系統上線時間不晚于[具體日期]。
3. 系統需要與現有的電商平臺和物流管理系統兼容。

**預期效果**：
1. 商品平均配送時間縮短[X]天。
2. 客戶投訴率降低[X]%。
3. 客戶滿意度提高[X]%。

### 第四步：制定試點方案
基于生成的提示詞，我會制定一個可能的試點方案，包括以下內容：
1. **試點目標**：明確試點要驗證的內容和達到的效果。
2. **試點范圍**：確定試點的區域、業務環節、用戶群體等。
3. **試點時間**：規定試點的開始時間和結束時間。
4. **試點步驟**：詳細描述試點的實施步驟，包括系統部署、數據準備、人員培訓等。
5. **評估指標**：確定用于評估試點效果的指標，如關鍵績效指標（KPI）、用戶反饋等。
6. **風險評估與應對措施**：識別試點過程中可能出現的風險，并制定相應的應對措施。

以下是一個示例試點方案：

**試點目標**：
驗證智能訂單分配系統和實時物流跟蹤技術在優化物流配送流程方面的可行性和有效性。

**試點范圍**：
選擇[具體城市]的[X]個配送站點作為試點區域，覆蓋[X]名配送員和[X]名客戶。

**試點時間**：
試點期為[X]個月，從[開始日期]至[結束日期]。

**試點步驟**：
1. 第 1 周：完成智能訂單分配系統和實時物流跟蹤技術的開發和測試。
2. 第 2 周：在試點配送站點進行系統部署和數據初始化。
3. 第 3 周：對配送員和相關管理人員進行系統操作培訓。
4. 第 4 - [X - 1]周：正式開展試點工作，收集數據和用戶反饋。
5. 第 X 周：對試點數據進行分析和總結，評估試點效果。

**評估指標**：
1. 商品平均配送時間。
2. 配送員行駛里程和時間。
3. 客戶投訴率。
4. 用戶滿意度。

**風險評估與應對措施**：
1. 技術風險：可能出現系統故障或數據傳輸問題。應對措施：建立技術支持團隊，及時處理故障和問題。
2. 人員風險：配送員可能不適應新系統的操作。應對措施：加強培訓和指導，提供操作手冊和視頻教程。
3. 數據風險：可能出現數據不準確或丟失的情況。應對措施：建立數據備份和恢復機制，定期進行數據校驗。

現在，請你回答第一步中的問題，讓我們開始深入挖掘需求吧。

Q10. 在開始之前，請先對這個目標進行命名

以下幾個不同風格的目標命名供你參考：

### 正式專業風
- “需求精準洞察與提示詞及試點方案開發項目”
- “基于多輪交互的需求深度挖掘與提示詞及試點規劃工程”

### 簡潔直白風
- “多輪對話需求挖掘與提示方案構建”
- “需求調研到試點方案全流程打造”

### 活力創新風
- “開啟需求探索之旅：提示詞與試點方案大揭秘”
- “需求挖掘魔法：生成提示詞與試點方案奇旅”

你可以根據實際使用場景和個人喜好選擇合適的命名，或者給我說說你對于命名的傾向，比如是否要突出行業、風格偏好等，我來進一步優化。

Q10. 在開始之前，請先對這個目標進行命名Q11.我選““基于多輪交互的需求深度挖掘與提示詞及試點規劃工程”

非常好，接下來就請你回答前面第一步里提到的問題啦，即：
1. 你所在的行業或領域是什么？例如教育、醫療、金融等。
2. 你此次想要解決的核心問題或達成的目標是什么？比如提高客戶滿意度、優化業務流程等。
3. 你目前面臨的主要挑戰或痛點有哪些？

通過這些信息，我們能更順利地推進這個“基于多輪交互的需求深度挖掘與提示詞及試點規劃工程”。

Q12.?我的想法是在抽象層面 給出提示詞形成 過程的全部環節 以及 形成一套確定的提示詞后 小規模試點方案生成的一整套工具 （開發工具）以及 配套的集成開發環境以及開發指南。換句話說，目標是 對你們的PromptPilot進行封裝，形成大型項目需求確認 以及需求確認后進行小規模試點的方案生成和開發輔助，還有 在小規模試點后進行拓展直到大項目全部完成的全過程(應該改是一個迭代過程)引導和幫助。 所以，您的以上問題應該是我的目標系統在完成封裝后 提出給使用者回答 （它們既是目標系統的SPI ，也是PromptPilot的API）。目標系統將根據垂類行業劃分和項目能力水平細分后的基礎條件 封裝的不同SPI 的公共服務平臺來面向最終的使用者

聽起來您的目標很有前瞻性和創新性，是要構建一個綜合性的工具與平臺，為大型項目的全流程提供支持。下面我梳理一下完成這個目標，在抽象層面提示詞形成以及后續相關工具開發等環節的內容：

### 提示詞形成過程的全部環節

#### 1. 信息收集階段
- **需求調研**
- 設計問卷或訪談提綱，向潛在使用者收集對項目的期望、面臨的問題、業務流程等信息。
- 收集不同垂類行業的特點、行業規范和常見需求。
- **數據整合**
- 對收集到的信息進行整理和分類，去除重復和無效信息。
- 分析不同類型項目和行業的數據特征。

#### 2. 需求分析階段
- **需求分類**
- 將收集到的需求按照功能需求、性能需求、業務規則等進行分類。
- 根據垂類行業和項目能力水平對需求進行細分。
- **需求優先級排序**
- 采用投票、成本 - 效益分析等方法確定各項需求的優先級。

#### 3. 提示詞構建階段
- **模板設計**
- 根據需求分類和優先級，設計不同類型的提示詞模板。
- 模板應包含需求背景、具體要求、約束條件、預期效果等關鍵要素。
- **個性化定制**
- 根據不同的項目和行業特點，對提示詞模板進行個性化定制。
- 確保提示詞能夠準確反映項目的實際需求。

#### 4. 審核與優化階段
- **內部審核**
- 組織專業人員對生成的提示詞進行審核，檢查其完整性、準確性和可行性。
- **用戶反饋**
- 將提示詞提供給部分潛在使用者，收集他們的反饋意見。
- **持續優化**
- 根據審核和反饋結果，對提示詞進行優化和完善。


### 小規模試點方案生成工具及相關開發內容

#### 1. 開發工具與集成開發環境
- **工具選擇**
- 選擇合適的開發語言和框架，如 Python + Django 或 Java + Spring Boot 等。
- 利用數據庫管理系統（如 MySQL、MongoDB）來存儲項目信息和試點數據。
- **集成開發環境搭建**
- 搭建開發環境，配置好開發工具和相關依賴。
- 集成版本控制系統（如 Git），方便團隊協作開發。

#### 2. 開發指南
- **系統架構說明**
- 詳細介紹系統的整體架構，包括各個模塊的功能和交互方式。
- **工具使用說明**
- 提供提示詞生成工具、試點方案生成工具的使用方法和操作流程。
- **接口文檔**
- 編寫系統的接口文檔，包括 SPI 和 API 的詳細說明，方便外部系統集成。

#### 3. 小規模試點方案生成流程
- **方案模板設計**
- 根據不同的項目類型和行業特點，設計小規模試點方案的模板。
- 模板應包含試點目標、試點范圍、試點時間、試點步驟、評估指標、風險評估與應對措施等內容。
- **自動生成方案**
- 工具根據收集到的項目需求和提示詞，自動填充試點方案模板，生成初步的試點方案。
- **人工調整與優化**
- 由專業人員對生成的試點方案進行審核和調整，確保方案的可行性和有效性。

### 項目全流程迭代引導與幫助

#### 1. 試點后評估
- **數據收集**
- 收集小規模試點過程中的各項數據，如業務指標、用戶反饋等。
- **效果評估**
- 根據評估指標對試點效果進行評估，判斷是否達到預期目標。

#### 2. 迭代優化
- **問題分析**
- 分析試點過程中出現的問題和不足之處。
- **需求調整**
- 根據評估結果和問題分析，對項目需求進行調整和優化。
- **方案更新**
- 更新提示詞和試點方案，為下一輪迭代做好準備。

#### 3. 大規模推廣
- **逐步拓展**
- 在小規模試點成功的基礎上，逐步擴大試點范圍，直到覆蓋整個項目。
- **持續監控與支持**
- 對大規模推廣過程進行持續監控，及時解決出現的問題，提供技術支持和培訓。

以上是一個較為全面的抽象層面的設計框架，你可以根據實際情況提出進一步的修改和完善建議。

Q13.?您可能還是沒有 抓住我的 重點。 在第一步首當其沖的是 為使用者抽取出來的一套提示詞確保其完整性以及和使用者想法、需求以及他的知識水平相當。

明白您的重點了，要打造一個能精準適配使用者想法、需求和知識水平且完整的提示詞生成機制，下面我進一步聚焦完善相關內容。

### 提示詞形成過程的關鍵環節

#### 1. 精準畫像構建
- **背景信息采集**
- 借助線上問卷、線下訪談等手段，全面收集使用者的垂類行業、所在企業規模、從業年限等信息，用以初步勾勒其知識背景和行業認知。
- 了解使用者過往參與項目的規模、復雜程度和成果，評估其項目管理和技術能力水平。
- **需求意向梳理**
- 讓使用者以自由文本形式描述項目目標、預期成果和期望解決的核心問題。
- 運用自然語言處理技術，對這些描述進行關鍵詞提取和語義分析，精準把握需求意向。

#### 2. 提示詞原型生成
- **模板匹配**
- 根據使用者的垂類行業和項目類型，從預設的模板庫中挑選最匹配的提示詞模板。模板庫按照不同行業和項目場景進行分類，每個模板包含通用的需求結構。
- **初步填充**
- 將采集到的關鍵需求信息自動填充到模板中，生成提示詞的初步版本。同時，結合使用者的知識水平，調整專業術語的使用頻率和復雜程度。

#### 3. 完整性校驗與個性化微調
- **完整性檢查**
- 依據預先設定的完整性規則，對初步生成的提示詞進行檢查，確保涵蓋需求背景、具體要求、約束條件、預期效果等關鍵要素，且各要素內容完整。
- 驗證提示詞中的數據和邏輯是否合理，如預算與預期效果是否匹配等。
- **個性化調整**
- 通過交互式界面，讓使用者對提示詞進行個性化調整，例如補充細節、修改表述等。
- 系統根據使用者的調整，實時分析其語言風格和關注點，進一步優化提示詞的表達。

#### 4. 確認與反饋循環
- **使用者確認**
- 將經過完整性校驗和個性化微調的提示詞呈現給使用者，請求其進行最終確認。
- 提供詳細的說明和示例，幫助使用者理解提示詞的含義和用途。
- **反饋優化**
- 收集使用者的反饋意見，對提示詞生成機制進行優化。如果使用者多次提出類似的修改需求，系統自動調整模板或規則。

### 小規模試點方案生成工具及相關開發

#### 1. 開發工具與集成環境
- **開發工具選型**
- 選用低代碼開發平臺，如 OutSystems 或 Mendix，降低開發門檻，提高開發效率。這些平臺提供可視化的開發界面和豐富的組件庫，方便快速搭建系統。
- 搭配專業的數據庫管理工具，如 Navicat 或 DataGrip，用于管理和維護項目數據。
- **集成開發環境搭建**
- 構建基于云的集成開發環境，支持多人協作開發和遠程訪問。
- 集成版本控制工具（如 Git）和自動化測試工具（如 JUnit 或 Selenium），確保代碼質量和系統穩定性。

#### 2. 開發指南
- **系統架構詳解**
- 提供系統的詳細架構圖，包括數據流向、模塊交互和接口設計。
- 解釋每個模塊的功能和職責，以及如何與其他模塊協同工作。
- **工具使用教程**
- 編寫詳細的操作手冊，介紹提示詞生成工具、試點方案生成工具的使用方法和步驟。
- 提供視頻教程和示例項目，幫助使用者快速上手。
- **接口文檔規范**
- 制定統一的接口文檔規范，包括接口名稱、參數說明、返回值格式等。
- 提供接口測試工具和示例代碼，方便外部系統集成。

#### 3. 小規模試點方案生成流程
- **智能推薦**
- 系統根據生成的提示詞和項目信息，自動推薦適合的小規模試點方案模板。模板庫中的方案按照不同行業和項目類型進行分類，每個模板包含詳細的試點步驟和評估指標。
- **方案定制**
- 允許使用者對推薦的試點方案進行定制化修改，如調整試點范圍、時間安排和評估指標等。
- 系統實時檢查修改的合理性，并提供相關建議。
- **風險評估與應對**
- 利用風險評估模型，對試點方案進行風險分析，識別潛在的風險因素。
- 為每個風險因素提供相應的應對措施和建議，幫助使用者制定完善的試點方案。

### 全流程迭代引導與支持
- **試點過程監控**
- 開發實時監控系統，對小規模試點過程中的關鍵指標進行實時監測和分析。
- 提供可視化的監控界面，讓使用者隨時了解試點進展情況。
- **迭代優化建議**
- 根據試點過程中的數據和反饋，運用數據分析和機器學習算法，為使用者提供迭代優化建議。
- 幫助使用者調整提示詞和試點方案，逐步完善項目需求和實施策略。
- **大規模推廣指導**
- 當小規模試點取得成功后，系統提供大規模推廣的指導方案，包括資源分配、團隊組建和進度管理等方面的建議。
- 持續跟蹤項目進展，提供技術支持和問題解決方案，確保項目順利完成。

Q14. 最重點的是 垂類行業劃分（列變量 -編程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行變量 - 應用程序遞歸功能）以及 我們所能理解的對方的知識水平（行列式變量 -- 軟件系統迭代性能）。括號中的三類變量是形成一套 提示詞的三種不同同時不可或缺的變量。 三類變量的內部聯系 正是設計的核心

基于您強調的這三類關鍵變量，下面為您詳細闡述提示詞形成過程、試點方案生成以及全流程支持中如何融合這些變量：

### 提示詞形成過程
#### 1. 變量信息深度采集
- **垂類行業特征收集**
- 針對編程技能提升這一垂類，分析不同子領域（如前端開發、后端開發、數據科學等）的特點。了解各子領域所需的核心編程語言、框架和工具。
- 研究行業內的發展趨勢、技術熱點以及項目類型（如 Web 應用開發、移動應用開發等）。
- **集成能力水平評估**
- 評估使用者在應用程序遞歸功能方面的掌握程度，包括是否能熟練使用遞歸算法解決實際問題、對遞歸性能優化的了解等。
- 了解使用者過往項目中對復雜系統集成的經驗，如是否參與過多個模塊的集成開發。
- **知識水平洞察**
- 通過測試題、問卷調查等方式，評估使用者對軟件系統迭代性能的理解，如是否熟悉性能指標（響應時間、吞吐量等）、性能優化方法（緩存、數據庫優化等）。
- 分析使用者的學習能力和知識吸收速度，以便調整提示詞的表述難度。

#### 2. 提示詞模板定制
- **基于變量組合的模板生成**
- 根據垂類行業、集成能力水平和知識水平的不同組合，創建多樣化的提示詞模板。例如，對于前端開發且集成能力較弱、對軟件系統迭代性能了解一般的使用者，設計相對基礎和通俗易懂的提示詞模板。
- **模板內容調整**
- 在模板中，根據變量情況調整對專業知識的講解程度和深度。對于編程技能提升能力較高的使用者，可以使用更專業的術語和復雜的概念；對于初學者，則使用簡單易懂的語言進行表述。

#### 3. 提示詞動態生成
- **信息匹配與填充**
- 將采集到的變量信息與模板進行匹配，自動填充相關內容。例如，如果使用者在集成能力方面有一定經驗，提示詞中可以增加一些關于復雜集成場景的需求描述。
- **實時優化**
- 在生成提示詞的過程中，根據使用者的反饋和進一步的交互，實時調整提示詞的內容。例如，使用者對某個概念理解困難，系統可以自動提供更詳細的解釋或示例。

### 小規模試點方案生成
#### 1. 試點方案框架設計
- **變量驅動的方案定制**
- 根據垂類行業、集成能力水平和知識水平，設計不同的試點方案框架。對于編程技能提升能力較強的使用者，可以設計更具挑戰性的試點任務，如開發一個具有復雜遞歸功能的應用程序；對于初學者，則設計相對簡單的任務，如實現一個基本的遞歸算法。
- **評估指標設定**
- 根據變量情況設定合理的評估指標。對于集成能力較弱的使用者，重點評估其在集成過程中的問題解決能力和學習進度；對于對軟件系統迭代性能有一定了解的使用者，評估其在試點項目中對性能優化的實踐能力。

#### 2. 試點過程支持
- **個性化指導**
- 根據使用者的變量特征，提供個性化的指導和支持。例如，對于知識水平較低的使用者，提供更多的學習資源和詳細的操作指南；對于集成能力較強的使用者，提供一些高級的技術建議和優化方案。
- **實時監控與反饋**
- 實時監控試點過程中的各項指標，根據變量情況及時調整試點方案。如果使用者在某個環節遇到困難，系統可以根據其知識水平和集成能力提供針對性的解決方案。

### 全流程迭代引導
#### 1. 迭代分析與調整
- **基于變量的迭代策略**
- 根據垂類行業、集成能力水平和知識水平的變化，制定不同的迭代策略。例如，如果使用者在試點過程中編程技能提升明顯，可以在后續迭代中增加項目的復雜度和難度。
- **知識體系更新**
- 隨著項目的推進，根據使用者的學習情況和行業發展趨勢，更新提示詞和試點方案中涉及的知識內容。確保使用者始終接觸到最新、最實用的知識和技術。

#### 2. 持續支持與拓展
- **個性化服務升級**
- 根據使用者的變量特征，提供個性化的服務升級方案。例如，對于對軟件系統迭代性能有深入研究的使用者，提供高級的性能優化培訓和咨詢服務。
- **行業資源對接**
- 根據垂類行業的特點，為使用者對接相關的行業資源，如技術論壇、開源項目、行業會議等，幫助使用者不斷提升自己的能力和水平。

通過以上設計，將垂類行業劃分、集成能力水平和知識水平這三類變量緊密融合到提示詞形成、試點方案生成和全流程迭代引導的各個環節中，為使用者提供更加精準、個性化的服務。

Q15.?在繼續討論之前，我們需要確定我提出的三類變量 和你們現在推出的PromPilot的契合點。 我覺得，它們應該是你們所說的 相當于 大型項目模型（首先可以認為是語言大模型）的模型指令 的 操作數 的形式化 參數。

### 三類變量與 PromptPilot 的契合點分析

#### 1. 垂類行業劃分（編程技能提升能力）
- **作為領域知識注入**：在 PromptPilot 中，垂類行業的劃分就如同為語言大模型提供特定領域的知識。以編程技能提升能力為例，不同的編程方向（前端、后端、數據科學等）有著各自獨特的知識體系和技術棧。這就好比給模型操作數賦予了特定的領域屬性，使模型能夠聚焦于該領域的問題和需求。例如，當處理前端開發相關的大型項目時，PromptPilot 可以根據這個變量，在生成提示詞時融入前端開發的專業術語、框架特點等信息，讓模型生成的內容更貼合該垂類行業的實際需求。
- **引導任務定制**：不同的垂類行業對于項目的目標和任務要求不同。在編程技能提升方面，前端項目可能更注重用戶界面設計和交互體驗，而后端項目則側重于系統性能和數據處理。這個變量可以作為模型指令的操作數，引導 PromptPilot 為不同垂類行業定制合適的任務描述和提示信息，確保生成的提示詞能夠準確反映項目的核心需求。

#### 2. 集成能力水平（應用程序遞歸功能）
- **調整復雜度和深度**：集成能力水平體現了使用者在處理復雜系統和功能時的能力。在 PromptPilot 中，這個變量相當于調整模型操作數的“量級”。對于具備較高集成能力、熟悉應用程序遞歸功能的使用者，PromptPilot 可以生成更復雜、更深入的提示詞，涉及到遞歸算法的高級應用和優化。相反，對于集成能力較弱的使用者，提示詞會更側重于基礎概念和簡單的應用示例，以幫助他們逐步提升能力。
- **適應不同階段的需求**：在項目的不同階段，對集成能力的要求也不同。在項目初期，可能更注重基礎知識的學習和簡單功能的實現；而在后期，則需要進行更復雜的系統集成和優化。集成能力水平這個變量可以作為動態調整模型指令的依據，使 PromptPilot 能夠根據項目的實際進展和使用者的能力變化，生成合適的提示詞，滿足不同階段的需求。

#### 3. 知識水平（軟件系統迭代性能）
- **控制語言表達和解釋深度**：知識水平反映了使用者對特定領域知識的掌握程度。在 PromptPilot 中，這個變量可以控制提示詞的語言表達和解釋深度。對于對軟件系統迭代性能有深入了解的使用者，提示詞可以使用更專業、更簡潔的語言，直接涉及到性能優化的高級策略和技術。而對于知識水平較低的使用者，提示詞會使用更通俗易懂的語言，詳細解釋基本概念和原理，確保他們能夠理解和應用。
- **促進知識的逐步提升**：PromptPilot 可以根據使用者的知識水平，設計逐步遞進的提示詞序列。從基礎知識的介紹到高級應用的引導，通過不斷調整提示詞的難度和內容，幫助使用者逐步提升對軟件系統迭代性能的理解和應用能力，實現知識的持續增長。

### 形式化參數的應用
將這三類變量作為大型項目模型（語言大模型）指令的操作數形式化參數后，PromptPilot 可以通過以下方式進行應用：

- **參數組合生成提示詞**：根據不同的參數組合，PromptPilot 可以生成多樣化的提示詞。例如，對于一個在前端開發領域編程技能提升能力較強、集成能力中等、對軟件系統迭代性能有一定了解的使用者，PromptPilot 可以結合這三個參數的特點，生成一份既包含前端開發高級技術，又考慮到集成復雜度和性能優化基本要求的提示詞。
- **動態調整參數以適應變化**：在項目實施過程中，使用者的能力和知識水平可能會發生變化。PromptPilot 可以實時監測這些變化，并動態調整參數值，從而生成更符合當前情況的提示詞。例如，當使用者在項目中通過學習和實踐提升了對軟件系統迭代性能的理解時，PromptPilot 可以相應地提高提示詞中關于性能優化的難度和深度。

通過將這三類變量與 PromptPilot 相結合，并作為形式化參數應用于模型指令中，可以使 PromptPilot 更好地適應不同使用者的需求，生成更精準、更有效的提示詞，為大型項目的成功實施提供有力支持。

Q16.?我的想法是 我們可以將這個項目 簡稱為 Prompt 構造 ：系統級Promp的構造函數。即Class Promp。它本身無參，其每一個實例將根據 配置文件的三個配置子項-- 前述三種變量所分別描述的三級形式化參數 模型評估 超參（元級 --最高級）、試用者分組主參（任務級 - 最底層）和數據集形式參數(模型級-中間級 )， 分別施加其上的 理論限制（面向抽象面 哲學限制 - 針對 設計本身）、實踐約束（面向工程面 超驗約束 - 關注 實踐“常識” ）以及理論結合實際的方法論局限(類似一頭雙面的雙面神結構。 形而上學 理論- 聚焦 輸出目標 的 提示詞 )。

以下是基于你所描述的內容，對 `Prompt` 構造系統進行更詳細的分析與設計：

### 1. `Class Prompt` 類的整體設計

```python
class Prompt:
def __init__(self):
# 初始化時不接收參數
pass

def generate_prompt(self, config):
# 根據配置文件生成提示詞
meta_params = config.get('meta_params')
task_params = config.get('task_params')
model_params = config.get('model_params')

# 應用不同層級的限制和約束
theoretical_limit = self.apply_theoretical_limit(meta_params)
practical_constraint = self.apply_practical_constraint(task_params)
method_limit = self.apply_method_limit(model_params)

# 結合這些限制生成最終提示詞
prompt = self.combine_limits(theoretical_limit, practical_constraint, method_limit)
return prompt

def apply_theoretical_limit(self, meta_params):
# 應用理論限制，根據哲學層面的抽象思考進行處理
# 這里只是示例，具體實現需根據實際情況調整
limit = f"理論上，基于元級參數 {meta_params}，我們應遵循某種抽象原則..."
return limit

def apply_practical_constraint(self, task_params):
# 應用實踐約束，考慮工程實踐中的常識和經驗
constraint = f"在實踐中，根據任務級參數 {task_params}，我們需要注意一些實際情況..."
return constraint

def apply_method_limit(self, model_params):
# 應用理論結合實際的方法論局限
limit = f"結合理論與實際，基于模型級參數 {model_params}，我們的方法存在一定局限..."
return limit

def combine_limits(self, theoretical_limit, practical_constraint, method_limit):
# 結合三種限制生成最終提示詞
prompt = f"{theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt


```

### 2. 配置文件示例

```json
{
"meta_params": {
"model_evaluation": {
"編程技能提升能力": "高級",
"垂類行業劃分": "人工智能",
"其他元級指標": "..."
}
},
"task_params": {
"試用者分組": {
"集成能力水平（應用程序遞歸功能）": "中級",
"試用者特征": "..."
}
},
"model_params": {
"數據集形式": {
"知識水平（軟件系統迭代性能）": "初級",
"數據集特征": "..."
}
}
}
```

### 3. 使用示例

```python
# 創建 Prompt 實例
prompt_builder = Prompt()

# 讀取配置文件
import json
with open('config.json', 'r') as f:
config = json.load(f)

# 生成提示詞
prompt = prompt_builder.generate_prompt(config)
print(prompt)
```

### 4. 詳細解釋

#### 類設計
- `__init__` 方法：該構造函數無參，主要用于初始化 `Prompt` 類的實例。
- `generate_prompt` 方法：接收一個配置文件作為輸入，從中提取三種形式化參數（元級、任務級、模型級），并分別應用理論限制、實踐約束和方法論局限，最后將這些結果組合成最終的提示詞。
- `apply_theoretical_limit` 方法：根據元級參數應用理論限制，這里的實現只是一個示例，實際應用中需要根據具體的哲學思考和設計原則進行處理。
- `apply_practical_constraint` 方法：依據任務級參數應用實踐約束，考慮工程實踐中的常識和經驗。
- `apply_method_limit` 方法：結合模型級參數應用理論與實際的方法論局限。
- `combine_limits` 方法：將三種限制組合成最終的提示詞。

#### 配置文件
配置文件采用 JSON 格式，包含三個主要部分：元級參數、任務級參數和模型級參數。每個部分又包含具體的子參數，分別對應你所提到的三種變量（編程技能提升能力、集成能力水平、知識水平）以及相關的其他信息。

#### 使用示例
創建 `Prompt` 類的實例，讀取配置文件，調用 `generate_prompt` 方法生成提示詞，并打印輸出。

通過這種方式，你可以根據不同的配置文件生成符合特定需求的提示詞，同時考慮到理論、實踐和方法論等多個層面的因素。

Q17.??請將我的上述構想和你們現在已經推出的prompPilot 相結合 ， 用你們的提供的所有 能力來處理（我覺得應該是并行處理） 這個配置表，并用最終處理結果來實例化 某類使用者的Prompt（這僅僅只是PromptPilot的第一步 ）

### 與 PromptPilot 結合的整體思路
我們將把您提出的 `Class Prompt` 構想與現有的 PromptPilot 進行融合。PromptPilot 本身具備處理復雜提示詞生成的能力，我們會利用它的特性，將配置表中的三級形式化參數（模型評估超參、試用者分組主參、數據集形式參數）進行并行處理，同時考慮三種約束（理論限制、實踐約束、方法論局限），最終為某類使用者實例化出合適的 Prompt。

### 實現步驟與代碼示例

#### 1. 配置文件解析與參數提取
首先，我們需要解析配置文件，提取出三種形式化參數。以下是一個簡單的 Python 示例，用于解析 JSON 格式的配置文件：

```python
import json

def parse_config(config_file):
with open(config_file, 'r') as f:
config = json.load(f)
meta_params = config.get('meta_params', {})
task_params = config.get('task_params', {})
model_params = config.get('model_params', {})
return meta_params, task_params, model_params

```

#### 2. 并行處理參數與應用約束
利用 Python 的多線程或異步編程來并行處理三種參數，并分別應用相應的約束。以下是一個使用多線程的示例：

```python
import threading

def apply_constraint(constraint_func, params, result_list, index):
result = constraint_func(params)
result_list[index] = result

def parallel_process(meta_params, task_params, model_params):
theoretical_limit_result = [None]
practical_constraint_result = [None]
method_limit_result = [None]

# 定義約束函數
def apply_theoretical_limit(meta_params):
# 這里根據理論限制的具體邏輯實現
limit = f"理論上，基于元級參數 {meta_params}，遵循某種抽象原則..."
return limit

def apply_practical_constraint(task_params):
# 這里根據實踐約束的具體邏輯實現
constraint = f"在實踐中，根據任務級參數 {task_params}，注意一些實際情況..."
return constraint

def apply_method_limit(model_params):
# 這里根據方法論局限的具體邏輯實現
limit = f"結合理論與實際，基于模型級參數 {model_params}，方法存在一定局限..."
return limit

# 創建線程
thread1 = threading.Thread(target=apply_constraint, args=(apply_theoretical_limit, meta_params, theoretical_limit_result, 0))
thread2 = threading.Thread(target=apply_constraint, args=(apply_practical_constraint, task_params, practical_constraint_result, 0))
thread3 = threading.Thread(target=apply_constraint, args=(apply_method_limit, model_params, method_limit_result, 0))

# 啟動線程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()

# 等待線程完成
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

return theoretical_limit_result[0], practical_constraint_result[0], method_limit_result[0]

```

#### 3. 結合 PromptPilot 生成最終 Prompt
將處理后的結果與 PromptPilot 結合，生成最終的 Prompt。假設 PromptPilot 有一個 `generate_prompt` 方法，我們可以這樣調用：

```python
# 假設 PromptPilot 類的定義
class PromptPilot:
def generate_prompt(self, theoretical_limit, practical_constraint, method_limit):
prompt = f"{theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt

# 主函數
def main(config_file):
meta_params, task_params, model_params = parse_config(config_file)
theoretical_limit, practical_constraint, method_limit = parallel_process(meta_params, task_params, model_params)

# 創建 PromptPilot 實例
prompt_pilot = PromptPilot()
final_prompt = prompt_pilot.generate_prompt(theoretical_limit, practical_constraint, method_limit)
return final_prompt

```

#### 4. 調用示例
```python
if __name__ == "__main__":
config_file = 'config.json'
prompt = main(config_file)
print(prompt)

```

### 總結
通過以上步驟，我們將您的構想與 PromptPilot 相結合，并行處理配置表中的參數，應用相應的約束，最終為某類使用者實例化出了合適的 Prompt。在實際應用中，您需要根據具體的業務邏輯和需求，進一步完善約束函數的實現。同時，還可以考慮使用更高效的并行處理方式，如異步編程或分布式計算，以提高處理性能。

Q18. 剛才沒說完。我繼續說。用最終處理結果來實例化 某類使用者（我上面將使用者從 理論水平上分成了三類，其中最低級的是面向任務的試用者，相當于建筑工程師）的Prompt（這應該只是PromptPilot第一步 應該僅僅運用了PromptPilot的基本能力 ）。第二步是數據工程司，第三步是知識工程師。三類工程師在PromptPilot內部 有密切聯系，但對外部（我正在設計的 Class Prompt ） 卻是并行 入 和并行出 的 兩個完全獨立運行的類似于 緩沖池 的 一套系統

### 系統架構設計思路
結合你新補充的內容，我們要進一步完善整個系統架構。在這個架構里，`Class Prompt` 作為核心，負責配置文件的解析與初步處理；而 `PromptPilot` 則承擔著更復雜的任務，它要針對不同級別的工程師（面向任務的試用者、數據工程師、知識工程師）進行并行處理，并且內部各處理環節緊密相連，對外呈現出并行輸入和輸出的緩沖池系統特征。

### 代碼實現

```python
import json
import threading

# 定義 Class Prompt 類
class Prompt:
def __init__(self, config_file):
self.config_file = config_file
self.meta_params, self.task_params, self.model_params = self.parse_config()

def parse_config(self):
with open(self.config_file, 'r') as f:
config = json.load(f)
meta_params = config.get('meta_params', {})
task_params = config.get('task_params', {})
model_params = config.get('model_params', {})
return meta_params, task_params, model_params

def get_params(self):
return self.meta_params, self.task_params, self.model_params

# 定義約束函數
def apply_theoretical_limit(meta_params):
limit = f"理論上，基于元級參數 {meta_params}，遵循某種抽象原則..."
return limit

def apply_practical_constraint(task_params):
constraint = f"在實踐中，根據任務級參數 {task_params}，注意一些實際情況..."
return constraint

def apply_method_limit(model_params):
limit = f"結合理論與實際，基于模型級參數 {model_params}，方法存在一定局限..."
return limit

# 定義 PromptPilot 類
class PromptPilot:
def __init__(self):
self.input_buffer = []
self.output_buffer = []

def add_to_input_buffer(self, params):
self.input_buffer.append(params)

def process_for_engineer(self, engineer_type, params):
meta_params, task_params, model_params = params
theoretical_limit = apply_theoretical_limit(meta_params)
practical_constraint = apply_practical_constraint(task_params)
method_limit = apply_method_limit(model_params)

# 這里可以根據不同工程師類型做不同處理
if engineer_type == '試用者':
# 面向任務的試用者的特殊處理邏輯
prompt = f"試用者專用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
elif engineer_type == '數據工程師':
# 數據工程師的特殊處理邏輯
prompt = f"數據工程師專用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
elif engineer_type == '知識工程師':
# 知識工程師的特殊處理邏輯
prompt = f"知識工程師專用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt

def parallel_process(self):
threads = []
for engineer_type in ['試用者', '數據工程師', '知識工程師']:
for params in self.input_buffer:
thread = threading.Thread(target=self.process_and_store, args=(engineer_type, params))
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

def process_and_store(self, engineer_type, params):
prompt = self.process_for_engineer(engineer_type, params)
self.output_buffer.append(prompt)

def get_output_buffer(self):
return self.output_buffer

# 主函數
def main():
# 實例化 Class Prompt
prompt_obj = Prompt('config.json')
params = prompt_obj.get_params()

# 實例化 PromptPilot
prompt_pilot = PromptPilot()
prompt_pilot.add_to_input_buffer(params)

# 并行處理
prompt_pilot.parallel_process()

# 獲取輸出結果
output = prompt_pilot.get_output_buffer()
for prompt in output:
print(prompt)

if __name__ == "__main__":
main()


```

### 詳細解釋

#### 1. `Class Prompt` 類
- `__init__` 方法：初始化時接收配置文件路徑，調用 `parse_config` 方法解析配置文件，提取三種形式化參數。
- `parse_config` 方法：讀取配置文件，解析出元級參數、任務級參數和模型級參數。
- `get_params` 方法：返回解析得到的三種參數。

#### 2. 約束函數
- `apply_theoretical_limit`、`apply_practical_constraint` 和 `apply_method_limit`：分別應用理論限制、實踐約束和方法論局限，生成相應的約束信息。

#### 3. `PromptPilot` 類
- `__init__` 方法：初始化輸入緩沖池 `input_buffer` 和輸出緩沖池 `output_buffer`。
- `add_to_input_buffer` 方法：將從 `Class Prompt` 獲取的參數添加到輸入緩沖池中。
- `process_for_engineer` 方法：根據不同的工程師類型（試用者、數據工程師、知識工程師），對參數進行處理，生成相應的提示詞。
- `parallel_process` 方法：使用多線程對輸入緩沖池中的參數進行并行處理，為每種工程師類型都創建一個線程。
- `process_and_store` 方法：調用 `process_for_engineer` 方法處理參數，將生成的提示詞添加到輸出緩沖池中。
- `get_output_buffer` 方法：返回輸出緩沖池中的提示詞列表。

#### 4. 主函數
- 實例化 `Class Prompt` 并獲取參數，將參數添加到 `PromptPilot` 的輸入緩沖池中。
- 調用 `PromptPilot` 的 `parallel_process` 方法進行并行處理。
- 獲取并打印輸出緩沖池中的提示詞。

### 總結
通過上述代碼，我們實現了一個具有并行輸入和輸出緩沖池系統特征的 `PromptPilot`，它可以針對不同級別的工程師進行并行處理，同時與 `Class Prompt` 進行有效交互。在實際應用中，你可以根據具體需求進一步完善不同工程師類型的處理邏輯。

Q19.?最后是 Class Prompt 的軟件架構了。 其中核心是 一個Propmt 進程，在它外部 被分拆為 三類工程師的并行線程 交給你們現在推出的PromtPilot ，在 內部 是一個law-governed process 來調節時間圖（車間級 節拍控制）、主導任務表（ 設備及 設備控制）和支配線程的timer（工廠級 生產控制）

### 軟件架構概述
`Class Prompt` 是整個系統的核心，它包含一個 `Prompt` 進程。在這個進程內部，有一個 `law - governed process` 用于調節時間圖（車間級節拍控制）、主導任務表（設備及設備控制）和支配線程的 `timer`（工廠級生產控制）。而在 `Class Prompt` 外部，將任務分拆為針對三類工程師（面向任務的試用者、數據工程師、知識工程師）的并行線程，交給 `PromptPilot` 進行處理。

### 代碼實現

```python
import json
import threading
import time

# 定義 PromptPilot 類
class PromptPilot:
def __init__(self):
self.results = []

def process_for_engineer(self, engineer_type, params):
# 模擬處理過程
time.sleep(1) # 模擬處理耗時
result = f"{engineer_type} 處理結果: {params}"
self.results.append(result)
return result

# 定義 Class Prompt 類
class Prompt:
def __init__(self, config_file):
self.config_file = config_file
self.meta_params, self.task_params, self.model_params = self.parse_config()
self.prompt_pilot = PromptPilot()
self.timer = threading.Timer(0, self.law_governed_process)
self.timer.start()

def parse_config(self):
with open(self.config_file, 'r') as f:
config = json.load(f)
meta_params = config.get('meta_params', {})
task_params = config.get('task_params', {})
model_params = config.get('model_params', {})
return meta_params, task_params, model_params

def law_governed_process(self):
# 車間級節拍控制
while True:
# 模擬車間級節拍控制，每隔 5 秒執行一次任務
time.sleep(5)
# 工廠級生產控制：支配線程
self.start_parallel_process()

def start_parallel_process(self):
engineer_types = ['面向任務的試用者', '數據工程師', '知識工程師']
threads = []
for engineer_type in engineer_types:
thread = threading.Thread(target=self.process_for_engineer_type, args=(engineer_type,))
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

# 輸出處理結果
for result in self.prompt_pilot.results:
print(result)

def process_for_engineer_type(self, engineer_type):
params = (self.meta_params, self.task_params, self.model_params)
self.prompt_pilot.process_for_engineer(engineer_type, params)


# 主函數
def main():
prompt = Prompt('config.json')
try:
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("程序終止")


if __name__ == "__main__":
main()


```

### 代碼解釋

#### 1. `PromptPilot` 類
- `__init__` 方法：初始化一個空列表 `results`，用于存儲處理結果。
- `process_for_engineer` 方法：模擬針對不同工程師類型的處理過程，將處理結果添加到 `results` 列表中。

#### 2. `Class Prompt` 類
- `__init__` 方法：初始化時解析配置文件，創建 `PromptPilot` 實例，并啟動 `timer` 來觸發 `law_governed_process`。
- `parse_config` 方法：讀取配置文件，解析出元級參數、任務級參數和模型級參數。
- `law_governed_process` 方法：模擬車間級節拍控制，每隔 5 秒調用一次 `start_parallel_process` 方法。
- `start_parallel_process` 方法：創建針對三類工程師的并行線程，啟動線程并等待它們執行完畢，最后輸出處理結果。
- `process_for_engineer_type` 方法：調用 `PromptPilot` 的 `process_for_engineer` 方法，對參數進行處理。

#### 3. 主函數
- 實例化 `Class Prompt`，并進入一個無限循環，直到用戶按下 `Ctrl + C` 終止程序。

### 總結
通過上述代碼，我們實現了 `Class Prompt` 的軟件架構，其中包含了內部的 `law - governed process` 用于時間和任務控制，以及外部的并行線程處理。在實際應用中，你可以根據具體需求進一步完善 `law_governed_process` 的邏輯，以及 `PromptPilot` 的處理過程。

想法：在抽象層面 對PromptPilot進行封裝給出提示詞形成過程的全部環節?形成一套確定的提示詞后為 小規模試點方案生成一整套開發工具及 配套的集成開發環境和指南。然后在小規模試點成功后進行拓展直到大項目全部完成的全過程導航和助力。 目標系統重點的是 垂類行業劃分（列變量 -編程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行變量 - 應用程序遞歸功能）以及 我們所理解的對方的知識水平（行列式變量 -- 軟件系統迭代性能）。括號中的三類變量是形成一套 提示詞的三個同時不可或缺的變量。 三類變量的內部聯系 正是本設計的核心。