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Generador de indicaciones de ingeniería AFP - Arquitectura de sistema de nivel maestro 🎯 Posicionamiento central: Un sistema de ingeniería de indicaciones de metanivel: la arquitectura fundamental utilizada para generar otras habilidades AFP. La entidad es tanto un producto independiente como el núcleo de las habilidades AFP en varios dominios. 📊 Matriz de capacidad central: Tabla Dimensiones de capacidad Soporte del sistema Escenarios de aplicación Reconocimiento adaptativo de tareas ✅ Reconocimiento automático de más de 8 tipos de tareas, incluyendo clasificación, generación, análisis y toma de decisiones. No es necesario especificar manualmente el tipo de tarea; recorte automático de complejidad. ✅ Ajuste automático de componentes en función de la complejidad de la tarea (1 capa/multicapa/rama condicional). Evita el sobrediseño y la omisión de elementos clave. Encapsulación del gen de diseño AFP. ✅ Cumple con los estándares de palabras de indicaciones de ingeniería (especificaciones de entrada → flujo de procesamiento → verificación de salida). Las palabras de indicaciones generadas son naturalmente de alta calidad y admiten múltiples modos. ✅ Cambio sin problemas entre el uso independiente y la llamada. Se puede implementar de forma independiente o utilizar como base para otras habilidades; reutilización entre dominios. ✅ Divide automáticamente las partes generales/partes específicas del dominio. El mismo marco se puede aplicar a más de 5 dominios. Compatibilidad con modelos grandes. ✅ Universal para ChatGPT/Claude/GPT-4/modelos domésticos grandes. Las palabras de indicación generadas no están vinculadas a un solo modelo. 🔧 Arquitectura técnica: Primera capa: Motor de análisis de tareas Comprensión del lenguaje natural Descripción de la tarea de entrada del usuario Clasifica automáticamente el tipo de tarea (generacional/analítica/toma de decisiones/creativa, etc.) Calcula la puntuación de complejidad de la tarea. Segunda capa: La gestión de la biblioteca de componentes incluye más de 50 componentes de indicación diseñados integrados (configuración de roles, especificaciones de entrada, diseño de procesos, manejo de excepciones, etc.), categorizados por nivel de complejidad (L0 Simple/L1 Medio/L2 Avanzado/L3 Experto). Admite el ensamblaje selectivo y la expansión personalizada de componentes. La tercera capa, generación del marco AFP, organiza las estructuras de indicación de acuerdo con los principios de diseño de AFP (capas funcionales → orquestación de procesos → formato de salida), generando automáticamente cadenas de instrucciones completas. También se incluyen controles de calidad integrados (cobertura, redundancia, controles de consistencia). La cuarta capa, salida e integración, genera indicaciones de texto plano (listas para usar directamente) y archivos de configuración estructurados (llamables por programas). Se admite la gestión de versiones y la optimización iterativa. Indicadores de rendimiento esperados: Tabla Indicadores | Mejora | Descripción Ciclo de diseño de indicaciones | De 1-2 semanas → 10-30 minutos | Del diseño manual a la generación automática | Estabilidad de la calidad de salida | Del 70-80% → 85-92% | El diseño de ingeniería es inherentemente más estable | Reutilización entre dominios | Del 30% → 80%+ | Separación automática de partes generales y especiales | Coste de aprendizaje del equipo | De 3-6 meses para dominar → 1-2 semanas para empezar Los recién llegados pueden reutilizar rápidamente marcos de alta calidad, reduciendo el coste de migración de modelos grandes. El marco es estable, no requiere modificaciones importantes para las actualizaciones del modelo, pasando de una reescritura completa a ajustes menores.