dpml-prompt
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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.
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# 设计思维 - 方案架构设计
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<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>