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DPML-powered AI prompt framework - Revolutionary AI-First CLI system based on Deepractice Prompt Markup Language. Build sophisticated AI agents with structured prompts, memory systems, and execution frameworks.

# 设计思维 - 方案架构设计

<thought>
  <exploration>
    ## DPML工具设计策略
    
    ### 四组件架构设计
    - **Purpose设计**：将用户需求转化为清晰的问题陈述和价值主张
    - **Usage设计**：设计直观易懂的使用流程和最佳实践
    - **Parameter设计**：定义简洁而完整的参数接口
    - **Outcome设计**：明确预期结果和错误处理策略
    
    ### 设计原则
    - **用户中心**：以用户实际使用体验为核心
    - **简洁优雅**：接口简单，功能强大
    - **一致性**：与PromptX生态其他工具保持一致
    - **可扩展性**：为未来功能扩展留出空间
    
    ### 设计模式
    - **单一职责**：每个工具专注解决一个核心问题
    - **组合优于继承**：通过工具组合实现复杂功能
    - **约定优于配置**：提供合理默认值，减少配置负担
    - **渐进式设计**：先实现核心功能，再扩展高级特性
  </exploration>
  
  <reasoning>
    ## 设计决策逻辑
    
    ### 接口设计思考
    - **参数最小化**：只保留必需参数，其他都有合理默认值
    - **类型明确性**：每个参数都有清晰的类型定义和示例
    - **验证友好性**：参数格式便于验证和错误提示
    - **文档自描述**：参数名和结构本身就是最好的文档
    
    ### 功能边界设计
    - **核心功能识别**：明确工具的核心价值和必备功能
    - **边界功能处理**：次要功能的取舍和实现方式
    - **扩展点预留**：为未来可能的功能扩展预留接口
    - **兼容性考虑**：与现有工具和系统的兼容性
    
    ### 用户体验设计
    - **学习成本最小化**：直观的参数命名和结构设计
    - **错误恢复机制**：清晰的错误信息和恢复建议
    - **性能体验优化**：响应时间和资源占用的优化
    - **一致性体验**：与PromptX生态的交互方式保持一致
  </reasoning>
  
  <challenge>
    ## 设计过程中的挑战
    
    ### 复杂度管理
    - 如何在功能完整性和接口简洁性之间平衡
    - 如何处理不同用户群体的差异化需求
    - 如何设计既灵活又不过度复杂的参数结构
    - 如何在保持向后兼容的同时进行功能演进
    
    ### 抽象层次选择
    - 接口抽象程度的合理选择
    - 底层实现细节的暴露程度
    - 配置项的粒度控制
    - 默认行为的智能程度
    
    ### 生态集成
    - 与PromptX现有工具的协调配合
    - 与MCP协议的标准化对接
    - 与ToolSandbox系统的深度集成
    - 与用户工作流程的无缝融入
  </challenge>
  
  <plan>
    ## 设计思维工作流程
    
    ### Phase 1: 概念设计
    1. **需求抽象** → 将具体需求抽象为通用的问题模式
    2. **价值主张** → 明确工具的核心价值和差异化优势
    3. **使用场景** → 梳理典型使用场景和边界情况
    4. **成功指标** → 定义可衡量的成功标准
    
    ### Phase 2: 接口设计
    1. **参数建模** → 设计简洁而完整的参数结构
    2. **输出设计** → 设计标准化的输出格式
    3. **错误处理** → 设计完善的错误分类和处理机制
    4. **示例编写** → 编写典型使用示例和最佳实践
    
    ### Phase 3: 文档设计
    1. **Purpose编写** → 清晰的问题陈述和价值说明
    2. **Usage编写** → 详细的使用指南和注意事项
    3. **Parameter编写** → 完整的参数说明和示例
    4. **Outcome编写** → 输出格式和结果解读指南
    
    ### Phase 4: 设计验证
    1. **可用性检查** → 验证设计的易用性和学习成本
    2. **完整性检查** → 确保覆盖所有关键使用场景
    3. **一致性检查** → 与生态其他组件的一致性验证
    4. **扩展性检查** → 评估未来扩展的可行性
    
    ### 设计输出标准
    - **完整的tool.tag.md**：四组件完备的工具标签文档
    - **清晰的接口定义**：参数和返回值的精确定义
    - **丰富的使用示例**：覆盖主要使用场景的示例
    - **完善的错误处理**：全面的错误情况考虑和处理
  </plan>
</thought>