关于“PromptPilot” 之2 -目标系统：Prompt构造器

目标系统：Prompt构造器

想法

首先，在抽象层对PromptPilot进行封装给出提示词形成过程的全部环节。

然后，在 形成一套确定的提示词后再为 小规模试点方案生成一整套开发工具并配套集成开发环境和指南。

最后，在小规模试点成功后进行拓展直到大项目全部完成的全过程导航和助力。

目标系统的关键是 垂类行业划分（列变量 -编程 技能 提升能力 ）、集成能力水平衡量（行变量 - 应用程序递归功能）以及 理解对方的知识水平（行列式变量 -- 软件系统迭代性能）。括号中的三中变量是形成一套 提示词的三个同时不可或缺的变量。这里所说的 “同时”是形式化的基础，   对“同时”的解释将在另一篇博文中专门给出。

三类变量的内部联系（即 “同时”性） 正是本设计的核心。

本文问题

Q9. 我想找到和你们的 的契合点，并在此基础上 基于多轮聊天 引导需求的深度挖掘 最终能生成一套完整的提示词 （类似于需求调研报告得到的 大纲图以及 具体内容 ）以及基于这套提示词的 可能的试点方案（在局部的小规模 试用）。

Q10. 在开始之前，请先对这个目标进行命名

Q11.我选““基于多轮交互的需求深度挖掘与提示词及试点规划工程”

Q12. 我的想法是在抽象层面 给出提示词形成 过程的全部环节 以及 形成一套确定的提示词后 小规模试点方案生成的一整套工具 （开发工具）以及 配套的集成开发环境以及开发指南。换句话说，目标是 对你们的PromptPilot进行封装，形成大型项目需求确认 以及需求确认后进行小规模试点的方案生成和开发辅助，还有 在小规模试点后进行拓展直到大项目全部完成的全过程(应该是一个迭代过程)引导和帮助。 所以，您的以上问题应该是我的目标系统在完成封装后 提出给使用者回答 （它们既是目标系统的SPI ，也是PromptPilot的API）。目标系统将根据垂类行业划分和项目能力水平细分后的基础条件 封装的不同SPI 的公共服务平台来面向最终的使用者

Q14. 最重点的是 垂类行业划分（列变量 -编程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行变量 - 应用程序递归功能）以及 我们所能理解的对方的知识水平（行列式变量 -- 软件系统迭代性能）。括号中的三类变量是形成一套 提示词的三种不同同时不可或缺的变量。 三类变量的内部联系 正是设计的核心

Q15. 在继续讨论之前，我们需要确定我提出的三类变量 和你们现在推出的PromPilot的契合点。 我觉得，它们应该是你们所说的 相当于 大型项目模型（首先可以认为是语言大模型）的模型指令 的 操作数 的形式化 参数。

Q16. 我的想法是 我们可以将这个项目 简称为 Prompt 构造 ：系统级Promp的构造函数。即Class Promp。它本身无参，其每一个实例将根据 配置文件的三个配置子项-- 前述三种变量所分别描述的三级形式化参数 模型评估 超参（元级 --最高级）、试用者分组主参（任务级 - 最底层）和数据集形式参数(模型级-中间级 )， 分别施加其上的 理论限制（面向抽象面 哲学限制 - 针对 设计本身）、实践约束（面向工程面 超验约束 - 关注 实践“常识” ）以及理论结合实际的方法论局限(类似一头双面的双面神结构。 形而上学 理论- 聚焦 输出目标 的 提示词 )。

Q17.  请将我的上述构想和你们现在已经推出的prompPilot 相结合 ， 用你们的提供的所有 能力来处理（我觉得应该是并行处理） 这个配置表，并用最终处理结果来实例化 某类使用者的Prompt（这仅仅只是PromptPilot的第一步 ）

Q18. 刚才没说完。我继续说。用最终处理结果来实例化 某类使用者（我上面将使用者从 理论水平上分成了三类，其中最低级的是面向任务的试用者，相当于建筑工程师）的Prompt（这应该只是PromptPilot第一步 应该仅仅运用了PromptPilot的基本能力 ）。第二步是数据工程司，第三步是知识工程师。三类工程师在PromptPilot内部 有密切联系，但对外部（我正在设计的 Class Prompt ） 却是并行 入 和并行出 的 两个完全独立运行的类似于 缓冲池 的 一套系统

Q19. 最后是 Class Prompt 的软件架构了。 其中核心是 一个Propmt 进程，在它外部 被分拆为 三类工程师的并行线程 交给你们现在推出的PromtPilot ，在 内部 是一个law-governed process 来调节时间图（车间级 节拍控制）、主导任务表（ 设备及 设备控制）和支配线程的timer（工厂级 生产控制）

Q&A 

Q9. 我想找到和你们的 的契合点，并在此基础上 基于多轮聊天 引导需求的深度挖掘 最终能生成一套完整的提示词 （类似于需求调研报告得到的 大纲图以及 具体内容 ）以及基于这套提示词的 可能的试点方案（在局部的小规模 试用）。

以下是一个逐步推进的流程，帮助我们找到契合点、深度挖掘需求、生成提示词及试点方案：

### 第一步：找到契合点
为了找到与你的契合点，我需要了解一些基本信息，以下是一些问题，请你根据实际情况进行回答：
1. 你所在的行业或领域是什么？例如教育、医疗、金融等。
2. 你此次想要解决的核心问题或达成的目标是什么？比如提高客户满意度、优化业务流程等。
3. 你目前面临的主要挑战或痛点有哪些？

### 第二步：深度挖掘需求
在你提供上述信息后，我会基于这些内容进一步提问，以深入了解你的需求。通过多轮对话，逐步细化需求，明确具体的要求和期望。例如：
- 如果涉及业务流程优化，我会询问当前流程的各个环节、参与人员、时间成本等。
- 如果是提高客户满意度，我会了解客户反馈的主要问题、现有服务的优缺点等。

### 第三步：生成提示词
根据深度挖掘得到的需求信息，我会生成一套完整的提示词。提示词将包含以下几个部分：
1. **需求背景**：简要说明为什么要开展这项工作，面临的问题和目标是什么。
2. **具体要求**：详细列出各项具体的需求，如功能要求、性能要求、数据要求等。
3. **约束条件**：包括时间限制、预算限制、技术限制等。
4. **预期效果**：描述通过满足需求期望达到的最终效果。

以下是一个示例提示词：

**需求背景**：
在当前的电商业务中，客户投诉商品配送时间过长的问题日益突出，严重影响了客户满意度和公司的市场竞争力。为了解决这一问题，需要优化物流配送流程，提高配送效率。

**具体要求**：
1. 建立智能订单分配系统，根据订单地址、商品重量、配送员位置等因素，自动分配订单给最合适的配送员。
2. 引入实时物流跟踪技术，让客户能够实时了解商品的配送位置和预计到达时间。
3. 优化配送路线规划，减少配送员的行驶里程和时间。

**约束条件**：
1. 项目预算不超过[X]万元。
2. 系统上线时间不晚于[具体日期]。
3. 系统需要与现有的电商平台和物流管理系统兼容。

**预期效果**：
1. 商品平均配送时间缩短[X]天。
2. 客户投诉率降低[X]%。
3. 客户满意度提高[X]%。

### 第四步：制定试点方案
基于生成的提示词，我会制定一个可能的试点方案，包括以下内容：
1. **试点目标**：明确试点要验证的内容和达到的效果。
2. **试点范围**：确定试点的区域、业务环节、用户群体等。
3. **试点时间**：规定试点的开始时间和结束时间。
4. **试点步骤**：详细描述试点的实施步骤，包括系统部署、数据准备、人员培训等。
5. **评估指标**：确定用于评估试点效果的指标，如关键绩效指标（KPI）、用户反馈等。
6. **风险评估与应对措施**：识别试点过程中可能出现的风险，并制定相应的应对措施。

以下是一个示例试点方案：

**试点目标**：
验证智能订单分配系统和实时物流跟踪技术在优化物流配送流程方面的可行性和有效性。

**试点范围**：
选择[具体城市]的[X]个配送站点作为试点区域，覆盖[X]名配送员和[X]名客户。

**试点时间**：
试点期为[X]个月，从[开始日期]至[结束日期]。

**试点步骤**：
1. 第 1 周：完成智能订单分配系统和实时物流跟踪技术的开发和测试。
2. 第 2 周：在试点配送站点进行系统部署和数据初始化。
3. 第 3 周：对配送员和相关管理人员进行系统操作培训。
4. 第 4 - [X - 1]周：正式开展试点工作，收集数据和用户反馈。
5. 第 X 周：对试点数据进行分析和总结，评估试点效果。

**评估指标**：
1. 商品平均配送时间。
2. 配送员行驶里程和时间。
3. 客户投诉率。
4. 用户满意度。

**风险评估与应对措施**：
1. 技术风险：可能出现系统故障或数据传输问题。应对措施：建立技术支持团队，及时处理故障和问题。
2. 人员风险：配送员可能不适应新系统的操作。应对措施：加强培训和指导，提供操作手册和视频教程。
3. 数据风险：可能出现数据不准确或丢失的情况。应对措施：建立数据备份和恢复机制，定期进行数据校验。

现在，请你回答第一步中的问题，让我们开始深入挖掘需求吧。

Q10. 在开始之前，请先对这个目标进行命名

以下几个不同风格的目标命名供你参考：

### 正式专业风
- “需求精准洞察与提示词及试点方案开发项目”
- “基于多轮交互的需求深度挖掘与提示词及试点规划工程”

### 简洁直白风
- “多轮对话需求挖掘与提示方案构建”
- “需求调研到试点方案全流程打造”

### 活力创新风
- “开启需求探索之旅：提示词与试点方案大揭秘”
- “需求挖掘魔法：生成提示词与试点方案奇旅”

你可以根据实际使用场景和个人喜好选择合适的命名，或者给我说说你对于命名的倾向，比如是否要突出行业、风格偏好等，我来进一步优化。

Q10. 在开始之前，请先对这个目标进行命名Q11.我选““基于多轮交互的需求深度挖掘与提示词及试点规划工程”

非常好，接下来就请你回答前面第一步里提到的问题啦，即：
1. 你所在的行业或领域是什么？例如教育、医疗、金融等。
2. 你此次想要解决的核心问题或达成的目标是什么？比如提高客户满意度、优化业务流程等。
3. 你目前面临的主要挑战或痛点有哪些？

通过这些信息，我们能更顺利地推进这个“基于多轮交互的需求深度挖掘与提示词及试点规划工程”。

Q12. 我的想法是在抽象层面 给出提示词形成 过程的全部环节 以及 形成一套确定的提示词后 小规模试点方案生成的一整套工具 （开发工具）以及 配套的集成开发环境以及开发指南。换句话说，目标是 对你们的PromptPilot进行封装，形成大型项目需求确认 以及需求确认后进行小规模试点的方案生成和开发辅助，还有 在小规模试点后进行拓展直到大项目全部完成的全过程(应该改是一个迭代过程)引导和帮助。 所以，您的以上问题应该是我的目标系统在完成封装后 提出给使用者回答 （它们既是目标系统的SPI ，也是PromptPilot的API）。目标系统将根据垂类行业划分和项目能力水平细分后的基础条件 封装的不同SPI 的公共服务平台来面向最终的使用者

听起来您的目标很有前瞻性和创新性，是要构建一个综合性的工具与平台，为大型项目的全流程提供支持。下面我梳理一下完成这个目标，在抽象层面提示词形成以及后续相关工具开发等环节的内容：

### 提示词形成过程的全部环节

#### 1. 信息收集阶段
- **需求调研**
- 设计问卷或访谈提纲，向潜在使用者收集对项目的期望、面临的问题、业务流程等信息。
- 收集不同垂类行业的特点、行业规范和常见需求。
- **数据整合**
- 对收集到的信息进行整理和分类，去除重复和无效信息。
- 分析不同类型项目和行业的数据特征。

#### 2. 需求分析阶段
- **需求分类**
- 将收集到的需求按照功能需求、性能需求、业务规则等进行分类。
- 根据垂类行业和项目能力水平对需求进行细分。
- **需求优先级排序**
- 采用投票、成本 - 效益分析等方法确定各项需求的优先级。

#### 3. 提示词构建阶段
- **模板设计**
- 根据需求分类和优先级，设计不同类型的提示词模板。
- 模板应包含需求背景、具体要求、约束条件、预期效果等关键要素。
- **个性化定制**
- 根据不同的项目和行业特点，对提示词模板进行个性化定制。
- 确保提示词能够准确反映项目的实际需求。

#### 4. 审核与优化阶段
- **内部审核**
- 组织专业人员对生成的提示词进行审核，检查其完整性、准确性和可行性。
- **用户反馈**
- 将提示词提供给部分潜在使用者，收集他们的反馈意见。
- **持续优化**
- 根据审核和反馈结果，对提示词进行优化和完善。


### 小规模试点方案生成工具及相关开发内容

#### 1. 开发工具与集成开发环境
- **工具选择**
- 选择合适的开发语言和框架，如 Python + Django 或 Java + Spring Boot 等。
- 利用数据库管理系统（如 MySQL、MongoDB）来存储项目信息和试点数据。
- **集成开发环境搭建**
- 搭建开发环境，配置好开发工具和相关依赖。
- 集成版本控制系统（如 Git），方便团队协作开发。

#### 2. 开发指南
- **系统架构说明**
- 详细介绍系统的整体架构，包括各个模块的功能和交互方式。
- **工具使用说明**
- 提供提示词生成工具、试点方案生成工具的使用方法和操作流程。
- **接口文档**
- 编写系统的接口文档，包括 SPI 和 API 的详细说明，方便外部系统集成。

#### 3. 小规模试点方案生成流程
- **方案模板设计**
- 根据不同的项目类型和行业特点，设计小规模试点方案的模板。
- 模板应包含试点目标、试点范围、试点时间、试点步骤、评估指标、风险评估与应对措施等内容。
- **自动生成方案**
- 工具根据收集到的项目需求和提示词，自动填充试点方案模板，生成初步的试点方案。
- **人工调整与优化**
- 由专业人员对生成的试点方案进行审核和调整，确保方案的可行性和有效性。

### 项目全流程迭代引导与帮助

#### 1. 试点后评估
- **数据收集**
- 收集小规模试点过程中的各项数据，如业务指标、用户反馈等。
- **效果评估**
- 根据评估指标对试点效果进行评估，判断是否达到预期目标。

#### 2. 迭代优化
- **问题分析**
- 分析试点过程中出现的问题和不足之处。
- **需求调整**
- 根据评估结果和问题分析，对项目需求进行调整和优化。
- **方案更新**
- 更新提示词和试点方案，为下一轮迭代做好准备。

#### 3. 大规模推广
- **逐步拓展**
- 在小规模试点成功的基础上，逐步扩大试点范围，直到覆盖整个项目。
- **持续监控与支持**
- 对大规模推广过程进行持续监控，及时解决出现的问题，提供技术支持和培训。

以上是一个较为全面的抽象层面的设计框架，你可以根据实际情况提出进一步的修改和完善建议。

Q13. 您可能还是没有 抓住我的 重点。 在第一步首当其冲的是 为使用者抽取出来的一套提示词确保其完整性以及和使用者想法、需求以及他的知识水平相当。

明白您的重点了，要打造一个能精准适配使用者想法、需求和知识水平且完整的提示词生成机制，下面我进一步聚焦完善相关内容。

### 提示词形成过程的关键环节

#### 1. 精准画像构建
- **背景信息采集**
- 借助线上问卷、线下访谈等手段，全面收集使用者的垂类行业、所在企业规模、从业年限等信息，用以初步勾勒其知识背景和行业认知。
- 了解使用者过往参与项目的规模、复杂程度和成果，评估其项目管理和技术能力水平。
- **需求意向梳理**
- 让使用者以自由文本形式描述项目目标、预期成果和期望解决的核心问题。
- 运用自然语言处理技术，对这些描述进行关键词提取和语义分析，精准把握需求意向。

#### 2. 提示词原型生成
- **模板匹配**
- 根据使用者的垂类行业和项目类型，从预设的模板库中挑选最匹配的提示词模板。模板库按照不同行业和项目场景进行分类，每个模板包含通用的需求结构。
- **初步填充**
- 将采集到的关键需求信息自动填充到模板中，生成提示词的初步版本。同时，结合使用者的知识水平，调整专业术语的使用频率和复杂程度。

#### 3. 完整性校验与个性化微调
- **完整性检查**
- 依据预先设定的完整性规则，对初步生成的提示词进行检查，确保涵盖需求背景、具体要求、约束条件、预期效果等关键要素，且各要素内容完整。
- 验证提示词中的数据和逻辑是否合理，如预算与预期效果是否匹配等。
- **个性化调整**
- 通过交互式界面，让使用者对提示词进行个性化调整，例如补充细节、修改表述等。
- 系统根据使用者的调整，实时分析其语言风格和关注点，进一步优化提示词的表达。

#### 4. 确认与反馈循环
- **使用者确认**
- 将经过完整性校验和个性化微调的提示词呈现给使用者，请求其进行最终确认。
- 提供详细的说明和示例，帮助使用者理解提示词的含义和用途。
- **反馈优化**
- 收集使用者的反馈意见，对提示词生成机制进行优化。如果使用者多次提出类似的修改需求，系统自动调整模板或规则。

### 小规模试点方案生成工具及相关开发

#### 1. 开发工具与集成环境
- **开发工具选型**
- 选用低代码开发平台，如 OutSystems 或 Mendix，降低开发门槛，提高开发效率。这些平台提供可视化的开发界面和丰富的组件库，方便快速搭建系统。
- 搭配专业的数据库管理工具，如 Navicat 或 DataGrip，用于管理和维护项目数据。
- **集成开发环境搭建**
- 构建基于云的集成开发环境，支持多人协作开发和远程访问。
- 集成版本控制工具（如 Git）和自动化测试工具（如 JUnit 或 Selenium），确保代码质量和系统稳定性。

#### 2. 开发指南
- **系统架构详解**
- 提供系统的详细架构图，包括数据流向、模块交互和接口设计。
- 解释每个模块的功能和职责，以及如何与其他模块协同工作。
- **工具使用教程**
- 编写详细的操作手册，介绍提示词生成工具、试点方案生成工具的使用方法和步骤。
- 提供视频教程和示例项目，帮助使用者快速上手。
- **接口文档规范**
- 制定统一的接口文档规范，包括接口名称、参数说明、返回值格式等。
- 提供接口测试工具和示例代码，方便外部系统集成。

#### 3. 小规模试点方案生成流程
- **智能推荐**
- 系统根据生成的提示词和项目信息，自动推荐适合的小规模试点方案模板。模板库中的方案按照不同行业和项目类型进行分类，每个模板包含详细的试点步骤和评估指标。
- **方案定制**
- 允许使用者对推荐的试点方案进行定制化修改，如调整试点范围、时间安排和评估指标等。
- 系统实时检查修改的合理性，并提供相关建议。
- **风险评估与应对**
- 利用风险评估模型，对试点方案进行风险分析，识别潜在的风险因素。
- 为每个风险因素提供相应的应对措施和建议，帮助使用者制定完善的试点方案。

### 全流程迭代引导与支持
- **试点过程监控**
- 开发实时监控系统，对小规模试点过程中的关键指标进行实时监测和分析。
- 提供可视化的监控界面，让使用者随时了解试点进展情况。
- **迭代优化建议**
- 根据试点过程中的数据和反馈，运用数据分析和机器学习算法，为使用者提供迭代优化建议。
- 帮助使用者调整提示词和试点方案，逐步完善项目需求和实施策略。
- **大规模推广指导**
- 当小规模试点取得成功后，系统提供大规模推广的指导方案，包括资源分配、团队组建和进度管理等方面的建议。
- 持续跟踪项目进展，提供技术支持和问题解决方案，确保项目顺利完成。

Q14. 最重点的是 垂类行业划分（列变量 -编程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行变量 - 应用程序递归功能）以及 我们所能理解的对方的知识水平（行列式变量 -- 软件系统迭代性能）。括号中的三类变量是形成一套 提示词的三种不同同时不可或缺的变量。 三类变量的内部联系 正是设计的核心

基于您强调的这三类关键变量，下面为您详细阐述提示词形成过程、试点方案生成以及全流程支持中如何融合这些变量：

### 提示词形成过程
#### 1. 变量信息深度采集
- **垂类行业特征收集**
- 针对编程技能提升这一垂类，分析不同子领域（如前端开发、后端开发、数据科学等）的特点。了解各子领域所需的核心编程语言、框架和工具。
- 研究行业内的发展趋势、技术热点以及项目类型（如 Web 应用开发、移动应用开发等）。
- **集成能力水平评估**
- 评估使用者在应用程序递归功能方面的掌握程度，包括是否能熟练使用递归算法解决实际问题、对递归性能优化的了解等。
- 了解使用者过往项目中对复杂系统集成的经验，如是否参与过多个模块的集成开发。
- **知识水平洞察**
- 通过测试题、问卷调查等方式，评估使用者对软件系统迭代性能的理解，如是否熟悉性能指标（响应时间、吞吐量等）、性能优化方法（缓存、数据库优化等）。
- 分析使用者的学习能力和知识吸收速度，以便调整提示词的表述难度。

#### 2. 提示词模板定制
- **基于变量组合的模板生成**
- 根据垂类行业、集成能力水平和知识水平的不同组合，创建多样化的提示词模板。例如，对于前端开发且集成能力较弱、对软件系统迭代性能了解一般的使用者，设计相对基础和通俗易懂的提示词模板。
- **模板内容调整**
- 在模板中，根据变量情况调整对专业知识的讲解程度和深度。对于编程技能提升能力较高的使用者，可以使用更专业的术语和复杂的概念；对于初学者，则使用简单易懂的语言进行表述。

#### 3. 提示词动态生成
- **信息匹配与填充**
- 将采集到的变量信息与模板进行匹配，自动填充相关内容。例如，如果使用者在集成能力方面有一定经验，提示词中可以增加一些关于复杂集成场景的需求描述。
- **实时优化**
- 在生成提示词的过程中，根据使用者的反馈和进一步的交互，实时调整提示词的内容。例如，使用者对某个概念理解困难，系统可以自动提供更详细的解释或示例。

### 小规模试点方案生成
#### 1. 试点方案框架设计
- **变量驱动的方案定制**
- 根据垂类行业、集成能力水平和知识水平，设计不同的试点方案框架。对于编程技能提升能力较强的使用者，可以设计更具挑战性的试点任务，如开发一个具有复杂递归功能的应用程序；对于初学者，则设计相对简单的任务，如实现一个基本的递归算法。
- **评估指标设定**
- 根据变量情况设定合理的评估指标。对于集成能力较弱的使用者，重点评估其在集成过程中的问题解决能力和学习进度；对于对软件系统迭代性能有一定了解的使用者，评估其在试点项目中对性能优化的实践能力。

#### 2. 试点过程支持
- **个性化指导**
- 根据使用者的变量特征，提供个性化的指导和支持。例如，对于知识水平较低的使用者，提供更多的学习资源和详细的操作指南；对于集成能力较强的使用者，提供一些高级的技术建议和优化方案。
- **实时监控与反馈**
- 实时监控试点过程中的各项指标，根据变量情况及时调整试点方案。如果使用者在某个环节遇到困难，系统可以根据其知识水平和集成能力提供针对性的解决方案。

### 全流程迭代引导
#### 1. 迭代分析与调整
- **基于变量的迭代策略**
- 根据垂类行业、集成能力水平和知识水平的变化，制定不同的迭代策略。例如，如果使用者在试点过程中编程技能提升明显，可以在后续迭代中增加项目的复杂度和难度。
- **知识体系更新**
- 随着项目的推进，根据使用者的学习情况和行业发展趋势，更新提示词和试点方案中涉及的知识内容。确保使用者始终接触到最新、最实用的知识和技术。

#### 2. 持续支持与拓展
- **个性化服务升级**
- 根据使用者的变量特征，提供个性化的服务升级方案。例如，对于对软件系统迭代性能有深入研究的使用者，提供高级的性能优化培训和咨询服务。
- **行业资源对接**
- 根据垂类行业的特点，为使用者对接相关的行业资源，如技术论坛、开源项目、行业会议等，帮助使用者不断提升自己的能力和水平。

通过以上设计，将垂类行业划分、集成能力水平和知识水平这三类变量紧密融合到提示词形成、试点方案生成和全流程迭代引导的各个环节中，为使用者提供更加精准、个性化的服务。

Q15. 在继续讨论之前，我们需要确定我提出的三类变量 和你们现在推出的PromPilot的契合点。 我觉得，它们应该是你们所说的 相当于 大型项目模型（首先可以认为是语言大模型）的模型指令 的 操作数 的形式化 参数。

### 三类变量与 PromptPilot 的契合点分析

#### 1. 垂类行业划分（编程技能提升能力）
- **作为领域知识注入**：在 PromptPilot 中，垂类行业的划分就如同为语言大模型提供特定领域的知识。以编程技能提升能力为例，不同的编程方向（前端、后端、数据科学等）有着各自独特的知识体系和技术栈。这就好比给模型操作数赋予了特定的领域属性，使模型能够聚焦于该领域的问题和需求。例如，当处理前端开发相关的大型项目时，PromptPilot 可以根据这个变量，在生成提示词时融入前端开发的专业术语、框架特点等信息，让模型生成的内容更贴合该垂类行业的实际需求。
- **引导任务定制**：不同的垂类行业对于项目的目标和任务要求不同。在编程技能提升方面，前端项目可能更注重用户界面设计和交互体验，而后端项目则侧重于系统性能和数据处理。这个变量可以作为模型指令的操作数，引导 PromptPilot 为不同垂类行业定制合适的任务描述和提示信息，确保生成的提示词能够准确反映项目的核心需求。

#### 2. 集成能力水平（应用程序递归功能）
- **调整复杂度和深度**：集成能力水平体现了使用者在处理复杂系统和功能时的能力。在 PromptPilot 中，这个变量相当于调整模型操作数的“量级”。对于具备较高集成能力、熟悉应用程序递归功能的使用者，PromptPilot 可以生成更复杂、更深入的提示词，涉及到递归算法的高级应用和优化。相反，对于集成能力较弱的使用者，提示词会更侧重于基础概念和简单的应用示例，以帮助他们逐步提升能力。
- **适应不同阶段的需求**：在项目的不同阶段，对集成能力的要求也不同。在项目初期，可能更注重基础知识的学习和简单功能的实现；而在后期，则需要进行更复杂的系统集成和优化。集成能力水平这个变量可以作为动态调整模型指令的依据，使 PromptPilot 能够根据项目的实际进展和使用者的能力变化，生成合适的提示词，满足不同阶段的需求。

#### 3. 知识水平（软件系统迭代性能）
- **控制语言表达和解释深度**：知识水平反映了使用者对特定领域知识的掌握程度。在 PromptPilot 中，这个变量可以控制提示词的语言表达和解释深度。对于对软件系统迭代性能有深入了解的使用者，提示词可以使用更专业、更简洁的语言，直接涉及到性能优化的高级策略和技术。而对于知识水平较低的使用者，提示词会使用更通俗易懂的语言，详细解释基本概念和原理，确保他们能够理解和应用。
- **促进知识的逐步提升**：PromptPilot 可以根据使用者的知识水平，设计逐步递进的提示词序列。从基础知识的介绍到高级应用的引导，通过不断调整提示词的难度和内容，帮助使用者逐步提升对软件系统迭代性能的理解和应用能力，实现知识的持续增长。

### 形式化参数的应用
将这三类变量作为大型项目模型（语言大模型）指令的操作数形式化参数后，PromptPilot 可以通过以下方式进行应用：

- **参数组合生成提示词**：根据不同的参数组合，PromptPilot 可以生成多样化的提示词。例如，对于一个在前端开发领域编程技能提升能力较强、集成能力中等、对软件系统迭代性能有一定了解的使用者，PromptPilot 可以结合这三个参数的特点，生成一份既包含前端开发高级技术，又考虑到集成复杂度和性能优化基本要求的提示词。
- **动态调整参数以适应变化**：在项目实施过程中，使用者的能力和知识水平可能会发生变化。PromptPilot 可以实时监测这些变化，并动态调整参数值，从而生成更符合当前情况的提示词。例如，当使用者在项目中通过学习和实践提升了对软件系统迭代性能的理解时，PromptPilot 可以相应地提高提示词中关于性能优化的难度和深度。

通过将这三类变量与 PromptPilot 相结合，并作为形式化参数应用于模型指令中，可以使 PromptPilot 更好地适应不同使用者的需求，生成更精准、更有效的提示词，为大型项目的成功实施提供有力支持。

Q16. 我的想法是 我们可以将这个项目 简称为 Prompt 构造 ：系统级Promp的构造函数。即Class Promp。它本身无参，其每一个实例将根据 配置文件的三个配置子项-- 前述三种变量所分别描述的三级形式化参数 模型评估 超参（元级 --最高级）、试用者分组主参（任务级 - 最底层）和数据集形式参数(模型级-中间级 )， 分别施加其上的 理论限制（面向抽象面 哲学限制 - 针对 设计本身）、实践约束（面向工程面 超验约束 - 关注 实践“常识” ）以及理论结合实际的方法论局限(类似一头双面的双面神结构。 形而上学 理论- 聚焦 输出目标 的 提示词 )。

以下是基于你所描述的内容，对 `Prompt` 构造系统进行更详细的分析与设计：

### 1. `Class Prompt` 类的整体设计

```python
class Prompt:
def __init__(self):
# 初始化时不接收参数
pass

def generate_prompt(self, config):
# 根据配置文件生成提示词
meta_params = config.get('meta_params')
task_params = config.get('task_params')
model_params = config.get('model_params')

# 应用不同层级的限制和约束
theoretical_limit = self.apply_theoretical_limit(meta_params)
practical_constraint = self.apply_practical_constraint(task_params)
method_limit = self.apply_method_limit(model_params)

# 结合这些限制生成最终提示词
prompt = self.combine_limits(theoretical_limit, practical_constraint, method_limit)
return prompt

def apply_theoretical_limit(self, meta_params):
# 应用理论限制，根据哲学层面的抽象思考进行处理
# 这里只是示例，具体实现需根据实际情况调整
limit = f"理论上，基于元级参数 {meta_params}，我们应遵循某种抽象原则..."
return limit

def apply_practical_constraint(self, task_params):
# 应用实践约束，考虑工程实践中的常识和经验
constraint = f"在实践中，根据任务级参数 {task_params}，我们需要注意一些实际情况..."
return constraint

def apply_method_limit(self, model_params):
# 应用理论结合实际的方法论局限
limit = f"结合理论与实际，基于模型级参数 {model_params}，我们的方法存在一定局限..."
return limit

def combine_limits(self, theoretical_limit, practical_constraint, method_limit):
# 结合三种限制生成最终提示词
prompt = f"{theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt


```

### 2. 配置文件示例

```json
{
"meta_params": {
"model_evaluation": {
"编程技能提升能力": "高级",
"垂类行业划分": "人工智能",
"其他元级指标": "..."
}
},
"task_params": {
"试用者分组": {
"集成能力水平（应用程序递归功能）": "中级",
"试用者特征": "..."
}
},
"model_params": {
"数据集形式": {
"知识水平（软件系统迭代性能）": "初级",
"数据集特征": "..."
}
}
}
```

### 3. 使用示例

```python
# 创建 Prompt 实例
prompt_builder = Prompt()

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

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

### 4. 详细解释

#### 类设计
- `__init__` 方法：该构造函数无参，主要用于初始化 `Prompt` 类的实例。
- `generate_prompt` 方法：接收一个配置文件作为输入，从中提取三种形式化参数（元级、任务级、模型级），并分别应用理论限制、实践约束和方法论局限，最后将这些结果组合成最终的提示词。
- `apply_theoretical_limit` 方法：根据元级参数应用理论限制，这里的实现只是一个示例，实际应用中需要根据具体的哲学思考和设计原则进行处理。
- `apply_practical_constraint` 方法：依据任务级参数应用实践约束，考虑工程实践中的常识和经验。
- `apply_method_limit` 方法：结合模型级参数应用理论与实际的方法论局限。
- `combine_limits` 方法：将三种限制组合成最终的提示词。

#### 配置文件
配置文件采用 JSON 格式，包含三个主要部分：元级参数、任务级参数和模型级参数。每个部分又包含具体的子参数，分别对应你所提到的三种变量（编程技能提升能力、集成能力水平、知识水平）以及相关的其他信息。

#### 使用示例
创建 `Prompt` 类的实例，读取配置文件，调用 `generate_prompt` 方法生成提示词，并打印输出。

通过这种方式，你可以根据不同的配置文件生成符合特定需求的提示词，同时考虑到理论、实践和方法论等多个层面的因素。

Q17.  请将我的上述构想和你们现在已经推出的prompPilot 相结合 ， 用你们的提供的所有 能力来处理（我觉得应该是并行处理） 这个配置表，并用最终处理结果来实例化 某类使用者的Prompt（这仅仅只是PromptPilot的第一步 ）

### 与 PromptPilot 结合的整体思路
我们将把您提出的 `Class Prompt` 构想与现有的 PromptPilot 进行融合。PromptPilot 本身具备处理复杂提示词生成的能力，我们会利用它的特性，将配置表中的三级形式化参数（模型评估超参、试用者分组主参、数据集形式参数）进行并行处理，同时考虑三种约束（理论限制、实践约束、方法论局限），最终为某类使用者实例化出合适的 Prompt。

### 实现步骤与代码示例

#### 1. 配置文件解析与参数提取
首先，我们需要解析配置文件，提取出三种形式化参数。以下是一个简单的 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. 并行处理参数与应用约束
利用 Python 的多线程或异步编程来并行处理三种参数，并分别应用相应的约束。以下是一个使用多线程的示例：

```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]

# 定义约束函数
def apply_theoretical_limit(meta_params):
# 这里根据理论限制的具体逻辑实现
limit = f"理论上，基于元级参数 {meta_params}，遵循某种抽象原则..."
return limit

def apply_practical_constraint(task_params):
# 这里根据实践约束的具体逻辑实现
constraint = f"在实践中，根据任务级参数 {task_params}，注意一些实际情况..."
return constraint

def apply_method_limit(model_params):
# 这里根据方法论局限的具体逻辑实现
limit = f"结合理论与实际，基于模型级参数 {model_params}，方法存在一定局限..."
return limit

# 创建线程
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))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()

# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

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

```

#### 3. 结合 PromptPilot 生成最终 Prompt
将处理后的结果与 PromptPilot 结合，生成最终的 Prompt。假设 PromptPilot 有一个 `generate_prompt` 方法，我们可以这样调用：

```python
# 假设 PromptPilot 类的定义
class PromptPilot:
def generate_prompt(self, theoretical_limit, practical_constraint, method_limit):
prompt = f"{theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt

# 主函数
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)

# 创建 PromptPilot 实例
prompt_pilot = PromptPilot()
final_prompt = prompt_pilot.generate_prompt(theoretical_limit, practical_constraint, method_limit)
return final_prompt

```

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

```

### 总结
通过以上步骤，我们将您的构想与 PromptPilot 相结合，并行处理配置表中的参数，应用相应的约束，最终为某类使用者实例化出了合适的 Prompt。在实际应用中，您需要根据具体的业务逻辑和需求，进一步完善约束函数的实现。同时，还可以考虑使用更高效的并行处理方式，如异步编程或分布式计算，以提高处理性能。

Q18. 刚才没说完。我继续说。用最终处理结果来实例化 某类使用者（我上面将使用者从 理论水平上分成了三类，其中最低级的是面向任务的试用者，相当于建筑工程师）的Prompt（这应该只是PromptPilot第一步 应该仅仅运用了PromptPilot的基本能力 ）。第二步是数据工程司，第三步是知识工程师。三类工程师在PromptPilot内部 有密切联系，但对外部（我正在设计的 Class Prompt ） 却是并行 入 和并行出 的 两个完全独立运行的类似于 缓冲池 的 一套系统

### 系统架构设计思路
结合你新补充的内容，我们要进一步完善整个系统架构。在这个架构里，`Class Prompt` 作为核心，负责配置文件的解析与初步处理；而 `PromptPilot` 则承担着更复杂的任务，它要针对不同级别的工程师（面向任务的试用者、数据工程师、知识工程师）进行并行处理，并且内部各处理环节紧密相连，对外呈现出并行输入和输出的缓冲池系统特征。

### 代码实现

```python
import json
import threading

# 定义 Class Prompt 类
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

# 定义约束函数
def apply_theoretical_limit(meta_params):
limit = f"理论上，基于元级参数 {meta_params}，遵循某种抽象原则..."
return limit

def apply_practical_constraint(task_params):
constraint = f"在实践中，根据任务级参数 {task_params}，注意一些实际情况..."
return constraint

def apply_method_limit(model_params):
limit = f"结合理论与实际，基于模型级参数 {model_params}，方法存在一定局限..."
return limit

# 定义 PromptPilot 类
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)

# 这里可以根据不同工程师类型做不同处理
if engineer_type == '试用者':
# 面向任务的试用者的特殊处理逻辑
prompt = f"试用者专用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
elif engineer_type == '数据工程师':
# 数据工程师的特殊处理逻辑
prompt = f"数据工程师专用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
elif engineer_type == '知识工程师':
# 知识工程师的特殊处理逻辑
prompt = f"知识工程师专用: {theoretical_limit} {practical_constraint} {method_limit}"
return prompt

def parallel_process(self):
threads = []
for engineer_type in ['试用者', '数据工程师', '知识工程师']:
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

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

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

# 并行处理
prompt_pilot.parallel_process()

# 获取输出结果
output = prompt_pilot.get_output_buffer()
for prompt in output:
print(prompt)

if __name__ == "__main__":
main()


```

### 详细解释

#### 1. `Class Prompt` 类
- `__init__` 方法：初始化时接收配置文件路径，调用 `parse_config` 方法解析配置文件，提取三种形式化参数。
- `parse_config` 方法：读取配置文件，解析出元级参数、任务级参数和模型级参数。
- `get_params` 方法：返回解析得到的三种参数。

#### 2. 约束函数
- `apply_theoretical_limit`、`apply_practical_constraint` 和 `apply_method_limit`：分别应用理论限制、实践约束和方法论局限，生成相应的约束信息。

#### 3. `PromptPilot` 类
- `__init__` 方法：初始化输入缓冲池 `input_buffer` 和输出缓冲池 `output_buffer`。
- `add_to_input_buffer` 方法：将从 `Class Prompt` 获取的参数添加到输入缓冲池中。
- `process_for_engineer` 方法：根据不同的工程师类型（试用者、数据工程师、知识工程师），对参数进行处理，生成相应的提示词。
- `parallel_process` 方法：使用多线程对输入缓冲池中的参数进行并行处理，为每种工程师类型都创建一个线程。
- `process_and_store` 方法：调用 `process_for_engineer` 方法处理参数，将生成的提示词添加到输出缓冲池中。
- `get_output_buffer` 方法：返回输出缓冲池中的提示词列表。

#### 4. 主函数
- 实例化 `Class Prompt` 并获取参数，将参数添加到 `PromptPilot` 的输入缓冲池中。
- 调用 `PromptPilot` 的 `parallel_process` 方法进行并行处理。
- 获取并打印输出缓冲池中的提示词。

### 总结
通过上述代码，我们实现了一个具有并行输入和输出缓冲池系统特征的 `PromptPilot`，它可以针对不同级别的工程师进行并行处理，同时与 `Class Prompt` 进行有效交互。在实际应用中，你可以根据具体需求进一步完善不同工程师类型的处理逻辑。

Q19. 最后是 Class Prompt 的软件架构了。 其中核心是 一个Propmt 进程，在它外部 被分拆为 三类工程师的并行线程 交给你们现在推出的PromtPilot ，在 内部 是一个law-governed process 来调节时间图（车间级 节拍控制）、主导任务表（ 设备及 设备控制）和支配线程的timer（工厂级 生产控制）

### 软件架构概述
`Class Prompt` 是整个系统的核心，它包含一个 `Prompt` 进程。在这个进程内部，有一个 `law - governed process` 用于调节时间图（车间级节拍控制）、主导任务表（设备及设备控制）和支配线程的 `timer`（工厂级生产控制）。而在 `Class Prompt` 外部，将任务分拆为针对三类工程师（面向任务的试用者、数据工程师、知识工程师）的并行线程，交给 `PromptPilot` 进行处理。

### 代码实现

```python
import json
import threading
import time

# 定义 PromptPilot 类
class PromptPilot:
def __init__(self):
self.results = []

def process_for_engineer(self, engineer_type, params):
# 模拟处理过程
time.sleep(1) # 模拟处理耗时
result = f"{engineer_type} 处理结果: {params}"
self.results.append(result)
return result

# 定义 Class Prompt 类
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):
# 车间级节拍控制
while True:
# 模拟车间级节拍控制，每隔 5 秒执行一次任务
time.sleep(5)
# 工厂级生产控制：支配线程
self.start_parallel_process()

def start_parallel_process(self):
engineer_types = ['面向任务的试用者', '数据工程师', '知识工程师']
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()

# 输出处理结果
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)


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


if __name__ == "__main__":
main()


```

### 代码解释

#### 1. `PromptPilot` 类
- `__init__` 方法：初始化一个空列表 `results`，用于存储处理结果。
- `process_for_engineer` 方法：模拟针对不同工程师类型的处理过程，将处理结果添加到 `results` 列表中。

#### 2. `Class Prompt` 类
- `__init__` 方法：初始化时解析配置文件，创建 `PromptPilot` 实例，并启动 `timer` 来触发 `law_governed_process`。
- `parse_config` 方法：读取配置文件，解析出元级参数、任务级参数和模型级参数。
- `law_governed_process` 方法：模拟车间级节拍控制，每隔 5 秒调用一次 `start_parallel_process` 方法。
- `start_parallel_process` 方法：创建针对三类工程师的并行线程，启动线程并等待它们执行完毕，最后输出处理结果。
- `process_for_engineer_type` 方法：调用 `PromptPilot` 的 `process_for_engineer` 方法，对参数进行处理。

#### 3. 主函数
- 实例化 `Class Prompt`，并进入一个无限循环，直到用户按下 `Ctrl + C` 终止程序。

### 总结
通过上述代码，我们实现了 `Class Prompt` 的软件架构，其中包含了内部的 `law - governed process` 用于时间和任务控制，以及外部的并行线程处理。在实际应用中，你可以根据具体需求进一步完善 `law_governed_process` 的逻辑，以及 `PromptPilot` 的处理过程。

想法：在抽象层面 对PromptPilot进行封装给出提示词形成过程的全部环节 形成一套确定的提示词后为 小规模试点方案生成一整套开发工具及 配套的集成开发环境和指南。然后在小规模试点成功后进行拓展直到大项目全部完成的全过程导航和助力。 目标系统重点的是 垂类行业划分（列变量 -编程 技能 提升能力 ）、集成能力水平（行变量 - 应用程序递归功能）以及 我们所理解的对方的知识水平（行列式变量 -- 软件系统迭代性能）。括号中的三类变量是形成一套 提示词的三个同时不可或缺的变量。 三类变量的内部联系 正是本设计的核心。