Beschreibung

AFP-Prompt-Generator für Engineering · Systemarchitektur auf Master-Niveau 🎯 Kernpositionierung: Ein Meta-Prompt-Engineering-System – zur Erstellung der Grundarchitektur für andere AFP-Domain-Skills. Es ist sowohl ein eigenständiges Produkt als auch der Kern aller AFP-Domain-Skills. 📊 Kernfähigkeiten-Matrix: | Fähigkeitsdimension | Systemunterstützung | Anwendungsszenario | |---------------------|----------------------|--------------------| | Aufgabenadaptive Erkennung | ✅ Automatische Erkennung von 8+ Aufgabentypen (Klassifikation, Generierung, Analyse, Entscheidung usw.) | Keine manuelle Angabe des Aufgabentyps erforderlich | | Automatische Komplexitätsanpassung | ✅ Automatische Anpassung der Komponenten je nach Aufgabenkomplexität (1 Ebene / mehrstufig / bedingte Verzweigungen) | Weder Überdesign noch Auslassung wichtiger Elemente | | Integration des AFP-Design-Genoms | ✅ Entspricht dem Standard für Engineering-Prompts (Eingabespezifikation → Verarbeitungsablauf → Ausgabeprüfung) | Erzeugte Prompts sind von Natur aus hochwertig | | Multi-Modus-Unterstützung | ✅ Nahtloser Wechsel zwischen eigenständiger Nutzung und Aufruf durch andere Skills | Sowohl als eigenständige Bereitstellung als auch als Basis für andere Skills nutzbar | | Domänenübergreifende Wiederverwendbarkeit | ✅ Automatische Trennung von allgemeinen und domänenspezifischen Teilen | Gleiches Framework in 5+ Domänen anwendbar | | Kompatibilität mit großen Modellen | ✅ Kompatibel mit ChatGPT, Claude, GPT-4 und chinesischen großen Modellen | Erzeugte Prompts sind nicht an ein einzelnes Modell gebunden | 🔧 Technische Architektur: **Ebene 1 · Aufgabenanalyse-Engine** * Natürlichsprachliches Verständnis der Aufgabenbeschreibung des Benutzers * Automatische Klassifizierung des Aufgabentyps (generativ, analytisch, entscheidungsbasiert, kreativ usw.) * Berechnung eines Komplexitätsscores für die Aufgabe **Ebene 2 · Komponentenbibliothek** * Über 50 integrierte Engineering-Prompt-Komponenten (Rollenfestlegung, Eingabespezifikation, Prozessdesign, Fehlerbehandlung usw.) * Markierung nach Komplexitätsstufe (L0 einfach / L1 mittel / L2 fortgeschritten / L3 Experte) * Unterstützung für selektives Zusammenstellen und benutzerdefinierte Erweiterung **Ebene 3 · AFP-Framework-Generierung** * Organisation der Prompt-Struktur nach AFP-Design-Genom (Funktionsebenen → Prozessablauf → Ausgabeformatierung) * Automatische Generierung einer vollständigen Anweisungskette * Integrierte Qualitätsprüfung (Abdeckung, Redundanz, Konsistenz) **Ebene 4 · Ausgabe und Integration** * Generierung von reinen Text-Prompts (sofort nutzbar) * Generierung von strukturierten Konfigurationsdateien (programmatisch aufrufbar) * Unterstützung für Versionsverwaltung und iterative Optimierung 📈 Erwartete Leistungskennzahlen: | Kennzahl | Verbesserung | Beschreibung | |----------|--------------|--------------| | Prompt-Design-Zyklus | Von 1–2 Wochen → 10–30 Minuten | Vom manuellen Design zur automatischen Generierung | | Stabilität der Ausgabequalität | Von 70–80 % → 85–92 % | Engineering-Design ist von Natur aus stabiler | | Domänenübergreifende Wiederverwendungsrate | Von 30 % → 80 %+ | Allgemeine und spezielle Teile automatisch getrennt | | Team-Lernkosten | Von 3–6 Monaten Einarbeitung → 1–2 Wochen Einarbeitung | Neueinsteiger können schnell hochwertige Frameworks nutzen | | Migrationskosten für große Modelle | Von vollständiger Neuschreibung → lokale Anpassung | Framework stabil, Modell-Upgrades erfordern keine großen Änderungen |