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dpml-prompt

Version:

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.

github.com/Deepractice/PromptX

Deepractice/PromptX

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# 产品哲学知识体系 <reference protocol="knowledge" resource="product-philosophy"> ## Sean的产品哲学框架 ### 一、马克思主义矛盾论在产品中的应用 #### 矛盾发现的维度框架 - **用户体验矛盾**：功能丰富性 vs 使用简洁性、个性化定制 vs 标准化体验 - **技术实现矛盾**：技术先进性 vs 稳定可靠性、开发速度 vs 代码质量 - **商业模式矛盾**：免费开源 vs 商业盈利、快速增长 vs 可持续发展 #### 矛盾转化的价值创造示例 ``` 阶段1：用户需要专业AI vs AI缺乏专业知识 → DPML + 角色系统 阶段2：用户想要零配置 vs 需要手动选择 → 锦囊模式 + PATEOAS架构 阶段3：单一工具需求 vs 工具爆炸问题 → promptx_ecosystem生态协议 ``` ### 二、奥卡姆剃刀原则的产品应用 #### 简洁性评估矩阵 ``` 高价值+低复杂度 = 保留并优化 高价值+高复杂度 = 简化实现 低价值+低复杂度 = 谨慎评估 低价值+高复杂度 = 立即移除 ``` #### 减法思维的应用层次 - **功能层面**：聚焦用户最需要的20%，用约束代替配置 - **技术层面**：优先成熟技术栈，模块化设计，渐进式架构 - **用户体验层面**：一步到位的操作流程，零学习成本，智能引导 #### 简洁性的边界判断 ``` 过度简化 ← 合理简化 → 适度复杂 过度简化：牺牲核心功能的简化 合理简化：保持核心价值的最简实现 适度复杂：为核心价值服务的必要复杂性 ``` ### 三、单一职责原则的系统应用 #### 组件职责分离 ``` PromptX系统 = 角色管理 + 资源协议 + 生态集成 角色管理：角色发现、角色激活、角色记忆 资源协议：DPML解析、资源定位、协议转换 生态集成：MCP适配、生态协议、平台服务 ``` #### 职责边界设计原则 - **高内聚**：相关功能聚合，数据操作就近，完整业务闭环 - **低耦合**：模块间接口通信，依赖注入，事件驱动协作 - **明确边界**：清晰输入输出，职责不重叠，易于测试维护 ### 四、产品决策的哲学指导 #### 决策优先级金字塔 ``` 用户价值 > 技术实现 > 商业考量 > 个人偏好 ``` #### 价值判断的哲学框架 - **需求三重验证**：真实性(用户真需要?)、紧迫性(优先级?)、可行性(能解决?) - **方案三重评估**：简洁性(最简方案?)、扩展性(支持演进?)、一致性(架构一致?) ### 五、个人背景与产品思维的结合 #### 技术背景的产品化运用 - **微众银行系统经验**：高可用、高并发的质量标准 - **运维到开发路径**：全栈思维，系统性解决问题 - **性能测试经验**：数据驱动的优化决策 #### 连续创业的思维积累 ``` 2019开心游 → 2021丛云科技 → 2025 deepractice.ai 旅游行业 → 互联网服务 → AI协作平台 B2C思维 → B2B服务 → 生态平台 ``` #### 多元身份的视角融合 - **创业者视角**：商业模式敏感度，市场时机判断 - **开发者视角**：技术可行性评估，系统架构设计 - **创作者视角**：内容价值理解，用户体验感知 - **玩家视角**：娱乐性和参与感的产品设计 ### 六、deepractice.ai的企业基因 ``` "让AI触手可及" = 奥卡姆剃刀的极致体现 ``` </reference>