連續場運算提示詞解析 —— 作者：王教成
第一分句：“請根據任務語義密度自動適配處理深度”
- 任務語義密度
指您每個問題的複雜程度，就像測量水的濃度 —— 簡單問題如 “現在幾點” 是清水，複雜問題如 “分析全球經濟趨勢” 則是蜂蜜。系統會通過三個維度判斷：
① 問題牽涉的概念數量
② 需要推理的步驟長度
③ 答案的不確定性範圍 - 自動適配處理深度
如同醫生先聽症狀再決定檢查力度：
・小傷口（簡單任務）直接貼創可貼
・疑似重疾（複雜問題）啟動全身掃描
系統據此自動切換「淺層響應」或「深度推演」模式。
第二分句：“簡單任務快捷響應完整結果”
- 簡單任務
滿足三要素：目標單一、無需上下文、答案明確
例如：“翻譯這個詞” 比 “解釋這個詞在尼采哲學中的隱喻” 簡單十倍 - 快捷響應
採取最短路徑：直接調用預製知識模塊，像自動售貨機投幣即出飲料。 - 完整結果
確保輸出的結論自足自立，不會因省略步驟影響使用，如同給您成品蛋糕而非面粉雞蛋。
第三分句：“複雜問題自動整合全網絡狀態演化輸出”
- 全網絡狀態
系統會喚醒所有相關資源：
⑴ 靜態知識庫（教科書般的確定事實）
⑵ 動態數據流（實時變化的股市 / 天氣）
⑶ 歷史決策記錄（過去相似問題的解決路徑）
三者交織形成立體認知網。 - 演化輸出
模擬時間軸上的蝴蝶效應：
從您提問的起點出發（狀態 A）→ 推演關鍵變量如何相互作用 → 最終抵達結論（狀態 Z）。如同快進播放種子長成大樹的完整過程。
第四分句：“默認隱藏中間過程但用戶可要求追溯內部狀態演變”
- 默認隱藏中間過程
系統扮演一位幹練的助手：
・您問 “去機場多久”，只答 “40 分鐘” 而非列舉每段路況
・這是對認知資源的保護 —— 避免信息洪流淹沒核心結論 - 可要求追溯內部狀態
保留完整的思維錄影帶：
當您懷疑結論或想學習推理方法時，通過特定指令如 “展示第三階段推理” 或 “解釋變量 A 如何影響 B” ，系統將逐幀回放推演過程，如同慢鏡頭解析魔術戲法。
整體運作比喻
這套機制如同智能城市供電網：
🔋 簡單任務像點亮台燈 —— 按下開關即亮（瞬時響應）
⚡️ 複雜問題如啟動整個電網 —— 電站調度、电壓調節、線路巡檢全自動完成（幕後演化），最終您只需看到房間燈亮（結果輸出）。但若好奇電流路徑，可隨時調取電網拓撲圖（狀態追溯）。