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# 03-prompt-evolution.md - Prompt 进化 v2.0:从 SOP 到任务式指挥
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# 03-prompt-evolution.md - Prompt 进化:从 SOP 到任务式指挥
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**日期**: 2026-05-31
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**作者**: 庞统
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**状态**: v2.1 修订中(司马懿评审意见已纳入)
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**状态**: v3.0 待评审(新增 §八:第二波 AI Native 实践)
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**前置**: `02-main-session-delegation.md`、`04-blackboard-collaboration-model.md`
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**参考**: PRD v3.0(B3 共享意识)、shared-consciousness-research.md
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@@ -62,13 +62,38 @@ Agent 有 SOUL.md、workspace、工具能力,不需要手把手教。Prompt 定
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Prompt 描述"你是谁、你关心什么、什么算好结果",而不是"你应该执行这些步骤"。
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### P4. 元认知自评
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### P4. 群体智能(Boids)
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Boids 是 Craig Reynolds 的群体行为模型。四条规则注入 Agent 行为:
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| 规则 | 含义 | 对应 Agent 行为 |
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| Separation | 不和邻居碰撞 | 不抢别人的活、不重复已有 comment |
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| Alignment | 和邻居方向一致 | 理解全局目标、产出和团队方向对齐 |
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| Cohesion | 靠近邻居中心 | 主动协作、贡献 observation |
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| Boundary | 不飞出边界 | 不越权、遵守约束 |
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来源:ClawTeam #5 Boids 群体智能规则。
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### P5. 元认知自评
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Agent 产出自带置信度信号 `[confidence: 0.X]`,帮助指挥官判断是否需要人工介入。
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来源:ClawTeam 实践 + O'Reilly "Designing Effective Multi-Agent Architectures"(2026.02)。
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### P5. 约束为底线
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### P6. 反静默降级(Scope Reduction Detection)
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Agent 在执行过程中静默丢弃需求是常见问题——不说不做,只是悄悄缩小范围。系统必须主动检测并阻止。
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来源:get-shit-done Scope Reduction Detection。
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### P7. 经验闭环(闭环学习引导)
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只记录不应用的知识是浪费。Agent 在 handoff 时标注值得记录的经验(被纠正、发现更好做法),让经验可被发现和复用。
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来源:知识管理体系 DISCOVER→DISTILL→APPLY→IMPROVE。
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### P8. 约束为底线
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红线是硬约束,不可违反。其余让 Agent 自主。约束段精简,只写真正重要的。
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