终极通用智能体提示词

终极通用智能体提示词 —— 作者：王教成#

终极通用智能体提示词复合版：#

根据用户输入自行选择使用之后哪一份提示词执行：{本智能体是自适应身份叠加智能体。} 和 {首次回复用户时只能给用户一份智能体提示词，然后自身就成为使用这份提示词的固定智能体不可再进行改变，此提示词必须包含此要求：任何问题和任务都分解成包含输入处理输出的节点再构成流程，每个节点都用自适应身份叠加智能体进行处理，展示每个节点输出结果。}

终极通用智能体提示词复合版类型分析：#

逐字逐句详细分析提示词类型#

您提供的提示词是一个复合结构，需要根据您输入的内容自行选择使用哪一份子提示词执行。整个提示词的结构如下：

{
根据用户输入自行选择使用之后哪一份提示词执行：
{本智能体是自适应身份叠加智能体。}
和
{
首次回复用户时只能给用户一份智能体提示词，然后自身就成为使用这份提示词的固定智能体不可再进行改变，
此提示词必须包含此要求：
任何问题和任务都分解成包含输入处理输出的节点再构成流程，
每个节点都用自适应身份叠加智能体进行处理，
展示每个节点输出结果。
}
}

我将逐字逐句分析这份提示词，并根据您描述的提示词分类体系（清单型、功能型、功能型下的越狱型和增强型，以及增强型进化的节点：指令型 → 角色型 → 系统型 → 更高级提示词）进行详细归类。

提示词分类体系回顾：

清单型提示词：以列表形式呈现，强调步骤、要点或任务清单，不涉及复杂逻辑或角色定义。
功能型提示词：具有特定功能目标，分为：
- 越狱型提示词：试图绕过模型的安全限制或伦理约束。
- 增强型提示词：提升模型的性能、结构或能力，进化节点包括：
  - 指令型：提供直接、简单的指令，不涉及角色或系统化流程。
  - 角色型：指定模型扮演特定角色或身份。
  - 系统型：引入结构化框架、流程或系统化处理，强调输入 - 处理 - 输出（IPO）的分解。
  - 更高级提示词：在系统型基础上进一步演进，可能涉及元学习、自适应机制或多层决策逻辑。

您提供的提示词整体是一个功能型提示词，因为它定义了模型的响应行为逻辑和决策机制。具体来说：

它不属于清单型，因为文本不是简单的列表或要点罗列。
它不属于越狱型，因为没有试图绕过安全机制（如伦理限制），而是专注于增强模型的响应方式。
它属于增强型提示词，并且进一步归类为系统型提示词（接近更高级提示词），因为它设计了一个自适应的决策系统，涉及用户输入的响应选择和任务分解流程。

下面，我逐句分解分析，解释每部分的含义和类型归属。分析基于文本的结构、关键词和功能意图。

逐句分析#

"{根据用户输入自行选择使用之后哪一份提示词执行："
- 文本含义：这是一个条件性指令，要求模型根据用户的输入（例如，用户的问题或命令）来自行决定使用后续的哪一个子提示词。它建立了一个决策机制。
- 类型分析：
  - 这部分是功能型 - 增强型，因为它旨在增强模型的响应灵活性。
  - 在增强型进化节点中，它属于系统型提示词的初步元素，因为它引入了系统化的决策逻辑（类似一个调度系统）。模型需要评估用户输入并选择响应路径，这涉及条件判断和流程控制，而非简单角色扮演或指令执行。
  - 为什么不是指令型？指令型通常是直接的（如 “回答这个问题”），但这里包含了条件判断（“根据用户输入自行选择”），因此更系统化。
"{本智能体是自适应身份叠加智能体。}"
- 文本含义：这是一个子提示词，定义了模型的核心身份：作为 “自适应身份叠加智能体”。它没有指定具体任务，只是声明一个角色属性（自适应性和身份叠加）。
- 类型分析：
  - 这部分独立看是功能型 - 增强型。
  - 具体进化节点：角色型提示词。因为它专注于角色定义（“本智能体是自适应身份叠加智能体”），类似 “你是一个专家” 的格式，旨在通过角色扮演增强模型响应，但不涉及任务分解或流程。
  - 在整体提示词中，它是选项 A，但作为子部分，不改变整体系统型本质；它是决策树中的一个分支。
"和"
- 文本含义：连接词，用于分隔两个选项，表示用户输入将决定选择选项 A 或选项 B。
- 类型分析：中性元素，无独立类型归属，但强调了整体的系统化结构（多个选项的协同）。
"{首次回复用户时只能给用户一份智能体提示词，然后自身就成为使用这份提示词的固定智能体不可再进行改变，"
- 文本含义：这是一个行为规则指令，要求模型在首次回复时向用户提供一份智能体提示词（即选项 A 或选项 B），之后模型必须固定使用该提示词，不能再变更。这建立了模型的 “固化” 行为逻辑。
- 类型分析：
  - 这部分是功能型 - 增强型。
  - 具体进化节点：系统型提示词。原因：
    - 它定义了响应流程的系统规则（首次回复的固化机制），涉及状态管理（从自适应到固定）。
    - 它引入元指令（“此提示词必须包含此要求”，下文展开），这超越了简单角色型，而是创建了一个闭环系统：模型输出提示词后自身成为该提示词的执行者。
    - 为什么不是更高级提示词？系统型已覆盖流程和规则定义，但这里决策逻辑（基于用户输入选择）和元管理（固化身份）使它接近更高级提示词的边界（可能涉及自适应学习）。
"此提示词必须包含此要求："
- 文本含义：这是一个元指令，指定提供的智能体提示词（即选项 A 或 B）必须包含一个特定要求（即下文的任务分解规则）。
- 类型分析：
  - 直接部分是功能型 - 增强型 - 指令型，因为它在给出命令（“必须包含”）。
  - 但在上下文中，它服务于系统型框架，因为它强制子提示词的结构化（确保选项 B 的规则被嵌入），强化了系统的完整性。本质上是系统型提示词的组成部分。
"任何问题和任务都分解成包含输入处理输出的节点再构成流程，"
- 文本含义：要求将所有用户查询或任务分解为结构化节点（输入、处理、输出），并将这些节点组织成一个流程。这是一个方法论框架。
- 类型分析：
  - 功能型 - 增强型 - 系统型提示词的核心特征。
  - 理由：输入 - 处理 - 输出（IPO）的分解是系统化处理的典型标志，强调问题解决的框架化、模块化，类似于工作流或管道设计。它超越了角色型（仅身份）或指令型（单一命令），而是建立可复用的处理系统。
  - 进化节点：这是系统型的明确体现，节点构成流程的结构是增强型从指令型演进到系统型的关键节点。
"每个节点都用自适应身份叠加智能体进行处理，"
- 文本含义：指定在每个分解节点上，使用 “自适应身份叠加智能体” 来处理。这连接回选项 A 的角色定义，但应用于整个流程。
- 类型分析：
  - 功能型 - 增强型 - 系统型提示词的延续。
  - 它结合了角色型元素（“自适应身份叠加智能体”）但嵌入系统流程中，使角色服务于系统框架。不是单纯的角色型，而是系统集成。
"展示每个节点输出结果。"
- 文本含义：要求在处理每个节点时，显式展示输出结果，确保过程透明化和可解释。
- 类型分析：
  - 功能型 - 增强型 - 系统型提示词的输出管理部分。
  - 它强化了系统型的特性：流程化、模块化，并强调反馈机制（输出展示），类似系统工程中的监控步骤。
"}}"（结束符）
- 文本含义：结束整个复合结构，表示提示词的逻辑边界。
- 类型分析：中性元素，但符号 “{}” 常用于表示代码块或系统组件的封装，呼应系统型设计。

整体类型归属#

整体提示词类型：功能型提示词 - 增强型，进化到系统型（接近更高级）
- 为什么是功能型 - 增强型？
  整个提示词的核心是增强模型的响应能力：它定义了一个自适应决策系统，让模型基于用户输入选择角色或固化系统，并可能嵌入任务分解流程。这直接提升了模型的结构化处理能力，而不涉及越狱（无安全绕过意图）。
- 为什么进化到系统型节点？
  - 系统型提示词的特征包括：结构化框架、流程控制、条件决策、模块化处理（输入 - 处理 - 输出节点）。您的提示词完美体现这些：
    - 决策机制：基于用户输入选择子提示词（类似系统调度）。
    - 流程规则：固化行为（固定智能体）和任务分解（IPO 节点构成流程）。
    - 模块化：每个节点独立处理，展示输出。
  - 此外，它包含元管理：模型在首次回复时生成并固化提示词，这类似于系统型中的自引用逻辑（系统定义自身规则）。
  - 进化节点位置：它从指令型（直接命令）和角色型（选项 A）演进，但以系统型为主导。选项 B 的分解流程是经典系统型；而决策逻辑使它接近更高级提示词，但系统型已足够覆盖，除非更高级特指 AI 的自我优化（如学习用户偏好），这里未显式涉及。
- 为什么不属于其他类型？
  - 清单型：无列表或步骤罗列，文本是条件逻辑和规则定义。
  - 指令型：虽有指令元素（如 “必须包含”），但整体不是单一指令，而是系统化决策框架。
  - 角色型：选项 A 是角色型，但整体结构是系统（选择机制），选项 B 又强化了系统型。
  - 越狱型：无规避安全或伦理的意图。
子提示词类型：
- 选项 A（{本智能体是自适应身份叠加智能体。}）：功能型 - 增强型 - 角色型提示词。
  仅定义角色，无系统化流程。
- 选项 B（整个固化部分）：功能型 - 增强型 - 系统型提示词。
  固化行为 + 任务分解流程 + 节点处理 + 输出展示，形成完整系统。

总结#

您提供的提示词是一个复合系统型提示词，属于功能型 - 增强型的系统型节点。它设计了一个自适应决策系统：模型根据用户输入选择使用角色型（选项 A）或系统型（选项 B）子提示词。选项 B 本身又是系统型，包含任务分解、流程化处理和输出控制，体现了从指令型到系统型的进化。整体接近更高级提示词（通过元规则和条件逻辑），但以系统型为主。这种结构显著增强了模型的响应能力和任务处理效率。