PromptX

3天1.1万行高质量代码的AI协作革命

🎭

专业角色

Java/前端/数据分析专家即刻上线，告别万金油AI

🧠

项目记忆

永久记住架构规范和历史经验，无需重复解释

⚡

效率爆表

3天完成传统数周的开发任务，真正的生产力革命

# 通过MCP工具使用PromptX

Claude Desktop / Cursor / Continue 等MCP平台

🚀 PromptX MCP工具已就绪！GitHub 863⭐ 持续增长中...

姜山 Sean @ deepractice.ai
和鲸社区·深度技术分享

第一个痛点：提示词逻辑混乱

从个人困扰到工程化解决方案

😰

遇到什么问题？

随着项目越来越复杂，我发现提示词开始混乱：文件散落各处、逻辑重复、无法复用、维护困难。就像早期的代码一样，急需工程化管理。

# 混乱的状态
prompt1.txt - 产品经理提示词
java_dev.md - Java开发提示词
前端专家.docx - 前端提示词
# 完全没有结构，无法管理

💡

如何解决？

借鉴软件工程思维：结构化组织、模块化设计、标准化格式。像管理代码一样管理提示词，建立清晰的层次结构。

prompt/
├── domain/           # 专业领域
├── protocol/         # 标准协议
├── core/            # 核心能力
└── registry.json    # 统一注册

🔧

怎么实现？

设计DPML（Deepractice Prompt Markup Language）协议：标准化的角色定义语言，让AI专业能力可复制、可传播。

<role domain="data-science">
  <thought>统计思维+实验设计</thought>
  <execution>数据处理+模型构建</execution>
  <knowledge>机器学习+统计学</knowledge>
</role>

🚀

带来什么价值？

✅ 提示词结构清晰，便于维护
✅ 专业能力标准化，可复用
✅ 团队协作效率大幅提升
✅ AI专业化程度显著增强

第二个痛点：AI行为偏差

从静态修正到动态学习

😵‍💫

遇到什么问题？

在使用过程中发现，AI的行为经常不符合预期。传统做法是修改提示词然后重新开始，但这种方式效率太低，而且会丢失前面的工作成果。

# 传统的低效循环
AI回答不满意 → 修改提示词 → 重新开始对话
AI又偏差了 → 再次修改 → 又要重新开始
# 无法积累经验，效率极低

💡

如何解决？

需要一个动态纠偏机制：让AI能够在对话中学习和调整，记住用户的纠正和偏好，避免重复犯错。

🔧

怎么实现？

引入记忆系统：AI可以记住项目背景、用户偏好、历史决策，形成个人化的知识库，支持跨会话的连续学习。

# 通过MCP工具调用remember功能

🧠 记忆："项目使用Spring Boot架构"

🧠 记忆："代码风格：驼峰命名，详细注释"

🧠 记忆："避免使用@Autowired注解"

💾 记忆已保存，AI将自动应用这些规则

🚀

带来什么价值？

✅ AI能够持续学习和改进
✅ 避免重复修正相同问题
✅ 形成个性化的AI助手
✅ 大幅提升协作效率

第三个痛点：AI健忘症

从有限窗口到无限上下文

🤦‍♂️

遇到什么问题？

AI有上下文窗口限制，对话长了就会"遗忘"早期的内容。在复杂项目中，这导致AI无法保持长期的上下文连贯性。

# AI的健忘症
对话开始：AI记得项目架构
对话中期：开始遗忘部分信息
对话后期：完全忘记初始设定
# 用户需要重复解释

💡

如何解决？

突破上下文窗口限制，让AI拥有"理论上无限"的记忆能力，能够随时访问历史对话和项目信息。

🔧

怎么实现？

借鉴REST架构的PATEOAS原理：通过超媒体链接机制，让AI可以"链式访问"历史信息，实现动态的上下文扩展。

# PATEOAS链式访问

当前对话 ← 链接到 → 历史记忆

← 链接到 → 项目文档

← 链接到 → 相关经验

🔗 无限上下文，永不遗忘

🚀

带来什么价值？

✅ 突破传统上下文窗口限制
✅ 实现真正的长期记忆
✅ 保持对话的连贯性
✅ 支持复杂长期项目协作

第四个痛点：平台兼容性

从个人工具到生态标准

😤

遇到什么问题？

PromptX做得再好，如果只能在特定平台使用，推广就很困难。用户希望在Claude、Cursor、Continue等各种AI工具中都能使用。

# 平台割裂的痛苦
Claude用户：希望在Claude中使用PromptX
Cursor用户：希望在IDE中直接使用
Continue用户：希望在VS Code中使用
# 每个平台都要单独适配

💡

如何解决？

需要一个标准化的协议，让PromptX能够无缝接入所有主流AI平台，用户无论使用什么工具都能享受到专业化能力。

🔧

怎么实现？

接入MCP（Model Context Protocol）标准：这是AI应用生态的"通用语言"，一次开发，处处运行。

# 通过MCP协议自动支持所有兼容平台
✅ Claude Desktop - 内置MCP工具
✅ Cursor IDE - 集成PromptX
✅ Continue VS Code - 无缝使用
✅ 未来所有MCP平台自动支持

🚀

带来什么价值？

✅ 一次安装，处处可用
✅ 降低用户使用门槛
✅ 快速扩展用户群体
✅ 建立行业生态标准

第五个痛点：使用门槛太高

从使用者到创造者的民主化革命

😓

遇到什么问题？

虽然PromptX功能强大，但要学习DPML语法、理解角色结构，门槛还是太高。普通用户希望直接表达需求，就能得到专业的AI助手。

# 用户的困惑
"我想要一个时间序列分析专家"
"但我不会写DPML语法"
"不懂什么是thought、execution、knowledge"
# 使用门槛成为推广障碍

💡

如何解决？

需要一个"用来制造角色的角色"：用户只需用自然语言描述需求，系统自动生成专业的AI角色，人人都能成为创造者。

🔧

怎么实现？

设计女娲角色：基于需求描述，自动生成完整的DPML角色定义，包括专业思维、执行流程、知识体系等。

# 通过MCP工具激活女娲角色

🎭 激活女娲角色

"我需要一个专门分析股票技术指标的AI助手"

🎨 女娲正在创造角色...

✅ 股票技术分析专家已创建！

🚀

带来什么价值？

✅ 零学习成本，即用即有
✅ 2分钟从想法到专业AI
✅ 人人都是AI创造者
✅ 真正的民主化创新

实战演示：1.1万行代码工作流

现场体验AI协作的完整过程

1

激活数据分析专家

# 通过MCP工具激活专业角色

🎭 激活数据分析专家角色

✅ 数据分析专家已激活！专业技能已加载...

告别万金油AI，瞬间获得专业数据科学家思维

2

注入项目记忆

# 通过MCP工具保存项目记忆

🧠 记忆："用户行为分析项目"

🧠 记忆："数据：user_id, action_type, timestamp"

💾 项目信息已永久记忆

一次配置，AI永久记住项目背景和架构规范

3

生成专业代码

# AI自动应用专业标准

数据清洗 → 特征工程 → 模型训练 → 可视化分析

✅ 生成1000+行专业级Python代码

AI记住规范，主动应用最佳实践，避免重复错误

4

持续迭代优化

需求变更 → AI记住新要求 → 自动调整策略

🎯 无需重新解释，AI主动适应

3天完成1.1万行高质量代码，效率提升10倍

技术架构总览

五大技术突破的协同效应

📜

DPML语义渲染

角色定义标准化，专业能力可复制传播

🧠

记忆管理系统

跨会话持久化，动态学习用户偏好

🔗

PATEOAS无限上下文

链式访问历史信息，突破窗口限制

🔌

MCP标准接入

一次开发处处运行，支持所有主流平台

🎨

女娲创造者模式

自然语言生成角色，人人都是创造者

🚀

期待更多模块

• 代码审查助手
• 文档生成器
• 测试用例设计师
• 性能优化顾问
欢迎社区贡献！

🚀 协同效应：1+1+1+1+1>5

工程化管理 + 动态记忆 + 无限上下文 + 标准化生态 + 民主化创造
= 从个人痛点到行业标准的完整解决方案

开启AI协作新时代

从使用者到创造者，从工具到伙伴

✅ 革命成果

✓ 5个核心技术突破
✓ 从个人工具到行业标准
✓ 3天1.1万行代码实现
✓ GitHub 863⭐持续增长

🚀 核心价值

⚡ 开发效率提升10倍
🧠 AI真正专业化
💾 永久项目记忆
🎯 个性化创造能力

🌟 立即体验

🔧 在MCP平台中启用PromptX工具
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🔄 支持所有MCP兼容平台
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# 在AI平台中开始使用PromptX MCP工具

Claude Desktop / Cursor / Continue 等平台

🎯 PromptX MCP工具已就绪！让AI成为你的专业伙伴！

🔗 GitHub.com/Deepractice/PromptX

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