描述

AFP工程化提示詞生成器 · 母版級系統架構 🎯 核心定位： 一個元級別的提示詞工程系統 — 用來生成其他AFP領域技能的基礎架構。本體既是獨立產品，也是各領域AFP技能的內核。 📊 核心能力矩陣： 表格 能力維度 系統支援 應用場景 任務自適應識別 ✅ 分類、生成、分析、決策等8+類任務自動識別 無需手工指定任務類型 複雜度自動裁剪 ✅ 按任務複雜度（1層/多層/條件分支）自動調整構件 不會過度設計，也不會遺漏關鍵要素 AFP設計基因封裝 ✅ 符合工程化提示詞標準（輸入規範→處理流程→輸出驗證） 生成的提示詞天然高品質 多模式支援 ✅ 獨立使用 + 被調用兩種模式無縫切換 既可單獨部署，也可作為底層被其他技能調用 跨域復用性 ✅ 自動拆分通用部分/領域特定部分 同一框架可跨5+個領域應用 大模型相容 ✅ ChatGPT/Claude/GPT-4/國產大模型通用 生成的提示詞不綁定單一模型 🔧 技術架構： 第一層 · 任務分析引擎 自然語言理解用戶輸入的任務描述 自動分類任務類型（生成型/分析型/決策型/創意型等） 計算任務複雜度評分 第二層 · 構件庫管理 內置50+個工程化提示詞構件（角色設定、輸入規範、流程設計、異常處理等） 按複雜度等級標記（L0簡單/L1中等/L2高級/L3專家） 支援構件的選擇性組裝和自定義擴展 第三層 · AFP框架生成 按照AFP設計基因（功能分層→流程編排→輸出格式化）組織提示詞結構 自動生成完整的指令鏈路 內置質量檢驗（覆蓋度、冗餘度、一致性檢查） 第四層 · 輸出與集成 生成純文本提示詞（可直接用） 生成結構化配置文件（可被程序調用） 支援版本管理和迭代優化 📈 預期效果指標： 表格 指標 提升幅度 說明 提示詞設計週期 從1-2周 → 10-30分鐘 從手工設計到自動生成 輸出質量穩定性 從70-80% → 85-92% 工程化設計天然更穩定 跨域復用率 從30% → 80%+ 通用部分和特殊部分自動分離 團隊學習成本 從3-6個月掌握 → 1-2週上手 新人可以快速復用優質框架 大模型遷移成本 從全量重寫 → 局部微調 框架穩定，模型升級無需大改