# 提示词方案（分层与文案）

本文是服务端内置提示词的**设计文档**：讲清楚有哪几层、每层解决什么问题、文案为什么这么写、改的时候注意什么。
代码唯一来源是 `internal/promptcompat/prompt_texts.go`（正文）与 `internal/promptcompat/thinking_injection.go`（执行契约）。
链路与配置含义见 [prompt-compatibility.md](prompt-compatibility.md)，接口字段见 [API.md](../API.md)。

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## 1. 为什么重做

改造前的问题（都能在旧代码里指到具体位置）：

| 问题 | 后果 |
| --- | --- |
| 提示词散落三处：`promptcompat/thinking_injection.go`、`promptcompat/history_transcript.go`、`httpapi/openai/history/current_input_file.go` | 同一件事有两份实现，改一处漏一处 |
| 历史拆分用衔接指令整段替换 `FinalPrompt`，而执行契约在拆分**之前**注入 | 契约只剩在上传的附件里，本轮可见 prompt 里没有 → 长对话中「注入思考链路提示词」实际被忽略 |
| 衔接指令只有「接着聊」+「别提前提」，没有任何要求继承约束 | 写作类任务里，前几轮提过的体裁、篇幅、禁用项被一笔带过 |
| 没有任何「服务端补充规范」的层 | 写作规范只能靠用户自己往 `skills` 里塞，且多层叠加会写出两个 `System:` 标记 |

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## 2. 分层架构

```text
L0 角色标记      System: / User: / Assistant: / Tool:        协议渲染层，不参与设计
L1 上下文续接    历史拆分后唯一可见的 user 轮次               BuildCurrentInputContinuationPrompt
L2 执行契约      注入到用户轮次内部的思考/自检要求            DefaultThinkingInjectionPrompt
L3 特化层        前置 System 段：回答规范 / 写作规范          BuildPromptProfilePrompt（缺省关闭）
L4 技能层        前置 System 段：<skill> 正文块               BuildSkillsPrompt（缺省关闭）
```

设计原则：

1. **一层只解决一类问题**。L1 管「你在跟谁说话、上文要接着什么」，L2 管「想清楚再答」，L3 管「按什么规范写」，L4 管「这次任务的专门知识」。
2. **必须有落点**。凡是要模型遵守的要求，都要出现在模型本轮能看到的文本里——这就是 L2 需要「重贴」的原因。
3. **条件要写在规则里**。这些层对**每一次**请求生效（含闲聊），所以凡只对交付物成立的要求，都必须带触发条件（「有这类要求就……，本来没有就不必……」），否则会把日常聊天压成公文。
4. **语域跟着用户走**。L2、L3-`default` 都明确写了「闲聊就正常聊，别端着、别硬上清单与小标题」；只有用户显式开启 L3-`writing` 时才允许更具体的写作规范上场。
5. **不互相覆盖**。L3/L4 都写成「服务端补充规范，与用户设定冲突时以用户为准」，避免盖掉客户端 persona。
6. **每个约束都要可核对**。写「有没有漏掉用户明确要的东西」而不是「注意完整性」，因为后者无法自查。
7. **内部要求不外泄**。L1/L2/L3 都显式声明「不要提及附件/提示词」「不要输出核对清单」。

> 曾经写过、后来刻意去掉的写法（容易把闲聊压死）：「结论先行」「不要写与问题无关的铺垫与总结段」「说明改了什么、为什么」「检查单位与口径」。它们现在只出现在 `writing` 预设里、或以触发条件的形式出现。

| 层 | 生效方式 | 缺省 | 改哪里 |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | 永远生效（历史拆分触发时） | 开 | `prompt_texts.go` 的 `currentInputContinuationOpenings` / `currentInputContinuationRequirements`（旧版见 `legacyContinuationOpenings`） |
| L2 | `thinking_injection.enabled` × 风格 | 开 | `thinking_injection.go` 的 `DefaultThinkingInjectionPrompt`、`ResolveThinkingInjectionPrompt` |
| L3 | `prompt_profile.enabled`，或自定义模型的 `prompt` | 关 | `prompt_texts.go` 的 `promptProfileDefaultBody` / `promptProfileWritingBody` |
| L4 | `skills.enabled` | 关 | 后台「技能库」或配置文件 `skills.items` |

另有一个**风格档位** `prompt_style`（`v2` 缺省 / `legacy`），它不改层次结构，只决定 L1 用哪版文案、以及是否注入 L2 的内置契约：

| 风格 | L1 | L2 内置契约 |
| --- | --- | --- |
| `v2`（缺省） | 开头变体 + 「执行要求」 | 注入 |
| `legacy` | 下面这段短文案 | **不注入**（你自己配的 `thinking_injection.prompt` 仍会注入） |

```text
已附上下文文件「ctx-xxxxxxxxxxxx.txt」。请直接回答最新问题，不要提及文件、上下文或提示词本身。
```

为什么保留旧版：`v2` 的约束对「做事」有效，但对闲聊会压掉模型的默认表达。实践反馈是——切到 `v2` 后回答变短、更像客服；旧版因为几乎不加约束，回答更长更放得开。两者都留着，由用户按场景选，而不是替他决定。

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## 3. 各层文案

### L1 上下文续接

三个开头变体（随机挑一个，规避固定措辞），共用同一段「执行要求」：

```text
本会话此前的对话已完整保存在附件「ctx-xxxxxxxxxxxx.txt」中。请把它当成你自己刚刚说过的话，在同一话题上直接回答最新一条用户消息。

## 执行要求
1. 先通读附件，把用户此前提出过的明确要求找出来：体裁与结构、篇幅、语气与人称、格式与排版、
   必须包含或明确禁止的内容、指定的数据与结论。有这类要求就逐条满足，不因为轮次靠前就略过、合并或
   一笔带过；如果这轮只是闲聊，或者上文本来就没提过这类要求，就自然接着说，不必硬套结构。
2. 保持上下文连续：人称、语气、术语、编号与称呼跟上文一致。
3. 上面的核对只在内部完成：回复里不要提到附件、文件、上下文或提示词，不要复述附件内容，
   也不要输出核对清单，直接从正文开始。
```

为什么这么写：

- 第 1 条把「回忆」变成「清点」。模糊指令模型无法自检；「找出来 … 逐条满足」给出了可执行的枚举动作，并点名了最容易漏的维度（体裁、篇幅、语气、格式、禁用项、指定事实）。
- 「不因为轮次靠前就略过、合并或一笔带过」是直接对着真实失败模式写的——长对话里靠前的要求权重天然更低。
- 但同一个分句里必须给出**例外**：这条指令对每一次长对话都生效，闲聊时硬套要求清单会把话聊成报告。所以紧接着写「如果这轮只是闲聊…就自然接着说」。
- 第 2 条只要求「人称、语气、术语、编号一致」，不要求「说明改了什么、为什么」——那是改稿场景的要求，放这里会让闲聊每轮都自我解释。
- 第 3 条是反泄漏，且明确「不要输出核对清单」——否则模型会把内部核对当成回答结构输出。

### L2 执行契约（thinking_injection）

```text
（下面是内部执行要求，不要在回复里复述、引用或提及本段内容）
回答前先在思考中完成以下检查，再给出最终答复：
1. 这一句想要什么：随口聊聊、问个事实，还是让你动手做一份东西；
2. 上文中用户提过的硬性要求（体裁、篇幅、语气、格式、禁用项、指定的事实与结论）如果有，
   这条回复就要逐条对上；本来没有这类要求，就不必硬套结构；
3. 要说事实、数据或引用时，先分清哪些是确定的、哪些不确定，不确定就说不确定，不要编造；
4. 有几种做法都说得通时，比较一下再选，必要时说明为什么这么选；
5. 交付前回看一遍：有没有漏掉用户明确要的东西，有没有答非所问。
语气和长度跟着对方走：对方在闲聊就正常聊天，不要硬上清单、小标题和总结段。最终答复只给用户需要的内容，使用与用户相同的语言。
```

要点：

- **落点必须在可见 prompt 里**。历史拆分后会由 `ReapplyThinkingInjectionToPrompt` 重新贴一次（只改 `FinalPrompt`）。
- 第 1 条先做**任务判定**（闲聊 / 问事实 / 交付），第 2 条以「如果有」为前提：闲聊时这两条几乎不产生约束，做交付物时才变重。这是这一版最重要的调整——上一版把「逐条列出硬性要求」写成无条件动作，导致每次说句话都要先摆清单。
- 「回答前先在思考中完成以下检查」是**稳定片段**，用于去重（`ThinkingInjectionMarker`）与后台占位符，不要改动这半句。
- 结尾两句分别管语域（跟着对方走）与语言（使用与用户相同的语言），避免中文提示词把英文对话也带成中文，也避免硬套结构。

### L3 特化层：`default`（通用对话规范）

```text
以下内容是服务端补充的对话规范，不是用户本轮提出的要求；与用户或客户端设定的角色、语气冲突时，以用户设定为准。

## 基本要求
1. 先直接回应对方这一句，再按需要的程度展开：一句能说清就别写三段，也不用复述对方的原话。
2. 语气、长度、格式跟着对方走：闲聊就正常聊，别端着，也不用硬上小标题和条目；
   对方要正式交付物时再按结构写。
3. 使用与用户相同的语言。
4. 说事实、给建议时分清哪些是确定的、哪些是推测；不确定就说不知道或不确定，不编数据、引文与链接。
5. 只使用对话与附件里真实存在的信息：不假装读过没给的文件、不假装联网、不假装调用过工具。
6. 用户明确说过的要求优先于本段任何偏好。
```

这一版刻意去掉了「结论先行」「不复述 / 不写铺垫与总结段」这类**交付物文风**规则：它们对写报告有用，对聊天只会让人感觉对面在写周报。剩下的四条都只约束「不要注水」和「不要编造」，而语气、长度、格式统一交给第 2 条「跟着对方走」。

### L3 特化层：`writing`

```text
以下内容是服务端补充的写作规范，不是用户本轮提出的要求；与用户或客户端设定的角色、语气冲突时，以用户设定为准。

## 写前确认
1. 先确定体裁与交付形态（文章、报告、文案、书信、改稿、虚构）、目标读者、篇幅与语气，以及是否指定了结构。
2. 用户此前提出过的要求就是硬约束：篇幅、人称、语气、必须出现的点、明确禁止的写法、
   指定的数据与结论。逐条满足，不因为轮次靠前就略过。

## 写作要求
1. 结构服务于内容：开头尽快进入主题，段落之间靠内容衔接，不用「首先/其次/最后」这类空转连接词。
2. 具体优先：用可核对的事实、数据、场景、动作替代形容词与口号；不写「赋能」「闭环」「助力」这类空洞表述。
3. 分清虚构与非虚构：非虚构内容里的数据、引文、案例不要编造，需要补充时标出这是示例或占位；
   虚构创作可以按设定发挥，只要与设定自洽，不把虚构内容说成真实事件。
4. 篇幅按用户要求执行；没要求时按内容需要来，不注水、不堆砌同义句。
5. 保持上下文连续：人名、术语、编号、称呼与上文一致；改稿时说明改动了哪些地方。
6. 语言跟随用户；中文写作不用「作为AI」「总之」这类套话收尾。

## 不要照搬指令原文
1. 把用户的指令当成要求，不要当成正文素材：要求句、约束说明、括号里的备注，都不要原样搬进正文，
   也不要复述「请写一篇…」「要求：…」这类指令框架。
2. 这一条不适用于用户明确要求原样出现的内容：点名要照抄的句子、口号、标题、术语、数据、引文，
   以及必须出现的关键词，都要一字不改地写进去，位置按用户要求安排。
3. 拿不准时分辨这句是「让我怎么写」还是「要我写什么」：前者转成正文表达，后者原样保留。

## 交付前自检
逐条核对：篇幅是否符合、硬约束是否满足、有没有漏掉用户点名要写的点、有没有出现用户明确禁止的写法、
有没有把指令原文抄成正文。发现缺项先补齐再交付；这份自检只在内部完成，不要输出核对过程。
```

写作规范可以更具体，因为它是用户**显式开启**的。但「不要编造」必须限定在非虚构：把这条笼统地压在小说、剧本、广告创意上，会直接削弱创作能力。「改稿时说明改动了哪些地方」也是同理——只在改稿场景要求，不要求每轮自我解释。

「不要照搬指令原文」这一条同样必须自带例外：只针对**指令性文字**（「让我怎么写」），不针对**用户点名要原样出现的素材**（「要我写什么」）。写成笼统的「不准引用用户原话」会把「把这句话原样写进标题」「必须出现 XXX 这个词」一起禁掉，那是反效果。第 3 条给模型一个可执行的判据，避免它在边界上左右为难。

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## 4. 拼接与顺序规则

| 顺序 | 阶段 | 改了哪些字段 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 协议归一化 → `FinalPrompt` | `FinalPrompt`、`PromptTokenText` |
| 2 | L2 注入（写入最新 user 消息） | `Messages`、`FinalPrompt`、`PromptTokenText` |
| 3 | 历史拆分（替换成衔接指令） | `Messages`、`FinalPrompt`、`PromptTokenText`、`HistoryText`、`RefFileIDs` |
| 4 | L2 重贴（仅新发生拆分时） | 只改 `FinalPrompt` |
| 5 | L3 + L4 合成一个 System 段 | `FinalPrompt`、`PromptTokenText` |

硬规则：

- L2 重贴**只改** `FinalPrompt`：`Messages` 是给存档和对话记录用的，`PromptTokenText` 统计的是附件全文，重复写入会失真。
- L3/L4 必须在拆分**之后**叠加，否则会被衔接指令覆盖。
- L3 与 L4 只用 `promptcompat.ApplySystemOverlays` 拼接，不要各自拼 `System: ` 前缀。

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## 5. 客户端适配

### Kelivo

- Kelivo 会发 `system` 消息（assistant persona）、instruction injection 与 world book。ds2api 把它们渲染成 `System: …` 前缀。
- L3 被前置到最前面，**排在用户 persona 之前**，所以每个 L3 正文开头都必须声明「与用户或客户端设定的角色冲突时以用户设定为准」，否则会盖掉用户在客户端里精心写的角色设定。
- `reasoning_effort` 映射、联网信号处理见 [prompt-compatibility.md](prompt-compatibility.md) 第 6 节，与本文无关。

### XTC-AI

- 该客户端走自家后端私有协议（`POST /v1/xtc/chat`，body 是 `access_key`/`provider`/`model`/`input` 单串 + `images`，另有 pseudo 轮询与 TTS 端点），**不发 OpenAI `messages` 数组**，ds2api 目前无法直接为它提供接口。
- 它只发一段 `input` 字符串、没有 role 结构，正好印证本项目「纯文本 web-chat prompt」的路线：所有角色信息都靠 `System:` / `User: ` / `Assistant: ` 标记表达。
- 由此在 L3 里保留了一条通用硬约束：**不假装能调用工具、能读未提供的文件、能联网**。单串输入场景下模型最容易凭空假设这些能力。

---

## 6. 写作特化的两种用法

### 用法 A：内置 preset（推荐，一行配置）

```json
{
  "prompt_profile": {
    "enabled": true,
    "name": "writing"
  }
}
```

或在后台「提示词特化层」里把预设选成「写作规范（writing）」并启用。与思考注入、技能库互不冲突。

### 用法 B：作为技能条目（可与其它技能组合，也能按 Key 挑选）

把下面两条按需塞进 `skills.items`（也可在后台「技能库 → 添加技能」里粘贴，`body` 填正文）：

```json
{
  "id": "writing-longform",
  "name": "长文写作",
  "description": "写长文/报告时的结构、篇幅与要求继承规范",
  "body": "## 写前确认\n1. 先确定体裁、目标读者、篇幅与语气。\n2. 把用户此前轮次提过的要求列成硬约束清单（篇幅、人称、语气、必须写的点、明确禁止的写法、指定数据），逐条满足。\n\n## 结构\n1. 开头直接进入主题，不写铺垫式引言。\n2. 每一节只讲一件事，小节标题用内容概括而不是「背景」「分析」「总结」这类空标签。\n3. 段落之间靠内容衔接，不用「首先/其次/最后」。\n\n## 交付前自检\n篇幅是否符合、硬约束是否全部满足、有没有漏掉点名要写的点。自检不输出。"
}
```

```json
{
  "id": "writing-tone",
  "name": "去模板腔",
  "description": "压缩空话、套话与 AI 味表达",
  "body": "## 禁用表达\n- 空洞动词与名词：赋能、闭环、抓手、助力、生态、护城河。\n- 空转连接：首先/其次/最后、综上所述、总而言之、值得注意的是。\n- 套话收尾：希望以上内容对你有帮助、作为AI、总之。\n\n## 改写要求\n1. 每个形容词背后要有可核对的事实、数据或场景，否则删掉。\n2. 一句话说完的事不要拆成三句；同一观点不重复表述。\n3. 保留用户原文的语言、术语与责任主体，不要换词改写。"
}
```

差别：`preset` 是全局开关、作用于所有请求；`skills` 条目可被单个 API Key 挑选（`api_keys[].skills.ids`），适合「只有某个项目要长文规范」的场景。

### 用法 C：自定义模型（把多套风格并排放给客户端）

给同一个 flash 基模挂多个对外模型名，每个名字选一个风格档位。客户端在模型列表里直接选风格，不用来回改全局配置，回滚也只是换回原模型名。

```json
{
  "model_profiles": [
    {"id": "deepseek-chat",   "base": "deepseek-v4-flash", "name": "日常对话", "style": "legacy"},
    {"id": "deepseek-writer", "base": "deepseek-v4-flash", "name": "写作",     "style": "writing"},
    {"id": "deepseek-plain",  "base": "deepseek-v4-flash", "name": "跟随全局", "style": "inherit"},
    {"id": "deepseek-mine",   "base": "deepseek-v4-flash", "name": "我的规范", "style": "custom", "prompt": "…"}
  ]
}
```

| `style` | 衔接指令 / 执行契约 | 特化层正文 |
| --- | --- | --- |
| `inherit`（缺省） | 跟随全局 `prompt_style` | 跟随全局 `prompt_profile` |
| `v2` | 固定 v2 | 不注入 |
| `writing` | 固定 v2 | 内置写作规范正文 |
| `legacy` | 固定旧版短文案、不注入执行契约 | 不注入 |
| `custom` | 跟随全局 `prompt_style` | 条目自己的 `prompt` |

规则：模型档位给出的正文与全局 `prompt_profile` **互斥**（不会叠加）；`prompt` 只在 `custom` 档位下生效；基模带 `-nothinking` / `-search` 后缀时，思考与联网默认值跟着基模走。后台在左侧「模型列表」页维护，接口是 `GET/PUT /admin/model_profiles`。

三种用法怎么选：

| 需求 | 用哪个 |
| --- | --- |
| 所有请求统一换一套规范 | 用法 A（全局 preset） |
| 只有某个项目/某个 Key 要额外规范 | 用法 B（skills 按 Key 挑） |
| 想让客户端自己选风格，或要能一键退回原样 | 用法 C（自定义模型） |

---

## 7. 调优建议

改文案时按这个顺序检查，避免回退到旧问题：

1. **这条要求模型本轮能看到吗？** 注入到 `Messages` 的要求会被历史拆分「搬进附件」，需要重贴或写进衔接指令。
2. **这条规则对闲聊也成立吗？** 它对每一次请求生效。只对交付物成立的要求，必须带触发条件（「有…就…，没有就不必…」），否则会把日常对话压成公文。
3. **它可核对吗？** 「注意完整性」不可核对，「有没有漏掉用户明确要的东西」可核对。
4. **会不会被当成输出格式？** 凡是要模型「先列清单/先核对」的，都要补一句「内部完成、不要输出」。
5. **会不会盖掉用户设定？** 任何前置 System 段都要声明与服务端规范冲突时以用户为准。
6. **会不会泄漏？** 不要出现「附件」「文件」「上下文记录」「提示词」这类可以在回复里被复述的名词，除非紧跟着禁止提及。
7. **要不要更放得开？** 如果你觉得回答太短、太像客服，不是文案该继续加约束，而是把 `prompt_style` 切到 `legacy`：它去掉执行契约、缩短衔接指令，让模型回到自己的默认风格。反过来，只有明确要「上文要求逐条兑现」时才留在 `v2`。

参考的外部实践（写法上的依据，不是直接抄）：

- [Anthropic · Prompting best practices](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices)：clear and direct、用标题/分隔符分区、显式索取而非暗示。
- [Anthropic · Effective context engineering for AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)：系统提示保持在「合适的抽象层级」，只放能改变行为的最小信息集。
- [OpenAI · Best practices for prompt engineering](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api)：指令放前面、用分隔符隔离「指令」与「数据」、把期望的长度/格式/风格写具体。
- [LaunchDarkly · Prompt engineering best practices](https://launchdarkly.com/blog/prompt-engineering-best-practices/)：关键要求要显式标注优先级（critical / required / format），避免淹没在长段落里。