PromptX · 领先的AI上下文工程平台

PromptX
领先的AI上下文工程平台

✨ Chat is all you need
革命性交互设计，让AI Agent秒变行业专家

提示词结构化协议

AI状态化协议

AI个体认知系统

女娲角色工坊

鲁班工具工坊

PromptX 核心功能模块

提示词结构化协议 (DPML)

专为AI提示词工程设计的标记语言，采用XML风格语法结构，提供结构化、可扩展且易于使用的提示词编写框架

AI状态化协议 (PATEOAS)

定义AI Agent的状态管理和交互流程，使AI能够保持上下文连续性，实现复杂任务的有序执行

AI个体认知系统 (Monogent)

构建AI的记忆系统和认知架构，让AI能够学习、记忆并应用知识，形成独特的个体认知能力

女娲角色工坊

AI角色设计师，2分钟创建专业AI助手，从想法到可用角色全程自动化，让每个人都成为AI角色设计师

鲁班工具工坊

MCP工具开发和技术实现专家，掌握ToolSandbox技术，快速开发MCP工具，扩展AI应用的功能边界

MCP协议详解

基本概念

MCP是一种开放标准协议，由Anthropic主导发布，旨在提升AI模型与外部工具和数据源之间的交互能力。它提供了一个类似于USB-C接口的”万能适配器”，使不同的AI服务能够无缝集成。

协议架构

MCP主机

发起请求的AI应用

MCP客户端

与服务器保持连接

MCP服务器

提供上下文、工具及提示

MCP遵循客户端-服务器架构，使AI可以更灵活地调用各种本地和远程资源，极大提升了工作效率。

连接AI与外部工具

通过MCP协议，AI应用可以一致的方式连接到各种数据源和工具，无需为每个AI模型和外部系统进行定制集成，显著降低了开发和维护的复杂性。

统一接口标准

简化集成流程

本地数据处理

信息安全保障

优势与特点

通用性 – 适用于多种AI应用场景

开放性 – 开源协议，社区共建

标准化 – 统一接口，降低开发门槛

高效性 – 快速集成，提升开发效率

DPML提示词结构化协议

基本定义与设计思想

DPML(Deepractice Prompt Markup Language)是一种专为AI提示词工程设计的标记语言，采用XML风格的语法结构。当提示词的量级和复杂度达到一定水平后，我们需要一种通用的模式去管理提示词，DPML应运而生。

                        <prompt>
                        <role>…</role>
                        <thinking>…</thinking>
                        <executing>…</executing>
                        </prompt>
                    

核心特点

结构化 – 使用标签定义不同功能模块

可扩展 – 支持模块化设计和渐进式复杂性

易于理解 – 对人类和机器都友好的语法结构

可视化潜力 – 便于开发编辑器和可视化工具

顶层结构

<role> 对应RRP：角色定义、职责、权限

<thinking> 对应CoT：思考过程、推理链

<executing> 对应ESP：执行步骤、方法

<testing> 对应质量控制、验证标准

<protocol> 对应交互协议、规则

<context> 对应背景信息、环境

<task> 对应任务定义、目标

文件规则

DPML支持解析.dpml和.prompt后缀的文件，提供了灵活的文件格式支持，便于在不同场景下使用。

                        // 示例：Java开发专家角色定义

                        <prompt>

                          <role>Java开发专家</role>

                          <thinking>分析需求，设计架构</thinking>

                          <executing>编写高质量Java代码</executing>

                        </prompt>

AI状态化协议与AI个体认知系统

PATEOAS

AI状态化协议定义AI Agent的状态管理和交互流程，使AI能够保持上下文连续性，实现复杂任务的有序执行。

状态转换与维护

上下文连续性保证

任务流程自动化

Monogent

AI个体认知系统构建AI的记忆系统和认知架构，让AI能够学习、记忆并应用知识，形成独特的个体认知能力。

长期记忆存储

认知模型构建

知识学习与应用

协同工作机制

PATEOAS与Monogent协同工作，形成完整的AI状态管理与认知体系，使AI能够像人类一样保持连续性对话、记忆重要信息并应用所学知识。

状态感知

PATEOAS识别当前状态

信息处理

Monogent认知分析

状态转换

PATEOAS更新状态

连续对话 – 保持上下文连贯性

记忆管理 – 重要信息持久化

知识应用 – 学习经验复用

个性化 – 形成独特认知风格

女娲角色工坊

核心价值转换

女娲让每个想法都拥有专属的AI助手，打破技术门槛，让创意自由飞翔。

零门槛创造

无需学习复杂技术，自然语言描述需求

极速交付

从想法到可用角色，全程2分钟

专业品质

自动生成符合DPML标准的专业AI角色

即插即用

创建完成立即可以激活使用

掌控感

从使用者到创造者的华丽转身

4步创造专属AI助手

激活女娲角色

“我要女娲帮我创建一个角色”

描述你的需求

“我需要一个[领域]的专业助手，主要用于[具体场景]”

女娲理解并完善

女娲生成角色文件、注册到系统、完成质量检查

激活新角色

“激活刚刚创建的角色”，立即可用

使用场景示例

小红书营销专家

“我需要一个懂小红书营销的AI助手”

Python异步编程导师

“我想要一个Python异步编程专家”

UI/UX设计顾问

“给我一个UI/UX设计顾问”

数据分析专家

“需要一个数据分析师助手”

女娲的设计哲学

无界创造 – 让任何有想法的人都能创造AI助手，打破技术壁垒

即时满足 – 满足数字时代对即时性的需求

成长引导 – 不只是工具使用，更是引导用户理解AI能力边界

生态共建 – 每个用户创造的角色都可能成为他人的灵感源泉

鲁班工具工坊

核心功能与特点

MCP工具开发

提供完整的MCP工具开发流程，从需求分析到工具实现，让AI能够调用自定义功能

ToolSandbox技术

掌握ToolSandbox技术，提供安全的工具测试环境，确保工具稳定可靠

功能扩展

扩展PromptX功能边界，让AI能够访问更多外部资源和服务

自动化开发

自动化工具开发流程，大幅减少开发时间，提高开发效率

工具开发流程

需求分析

明确工具功能、输入输出和交互方式

架构设计

设计工具架构和接口规范

代码实现

编写工具代码，实现核心功能

测试验证

在ToolSandbox环境中测试工具功能

集成部署

将工具集成到PromptX系统中

实际应用案例

文件处理工具

开发文件读取、解析和生成工具，扩展AI的文件处理能力

API集成工具

创建API调用工具，让AI能够访问外部服务和数据

数据库操作工具

开发数据库查询和操作工具，增强AI的数据处理能力

图像处理工具

创建图像分析和生成工具，扩展AI的视觉能力

技术栈支持

鲁班支持多种技术栈，满足不同开发需求：

JavaScript/TypeScript

Python

Java

Shell脚本

数据库集成

RESTful API

Chat is All You Need

把AI当人，不是软件

PromptX的核心交互理念是自然对话，而非命令式操作。就像和真人专家聊天一样自然，想到什么就说什么，AI会理解你的意图。

错误的命令式思维

“什么指令能激活角色？”

“正确的命令是什么？”

“我说错了会不会失效？”

正确的对话式交流

“就像和真人专家聊天一样自然”

“想到什么就说什么，AI会理解你的意图”

“听不懂？换个说法再说一遍就行”

❌ 软件思维：请执行 promptx_action java-developer

✅ 人际思维：我需要一个Java开发专家

✅ 人际思维：帮我找个懂Java的专家

✅ 人际思维：我要和Java大牛聊聊

✅ 人际思维：切换到Java开发模式

Chat is All You Need 的真正含义

自然表达

想怎么说就怎么说，就像和朋友聊天。不需要记忆特定命令，用最自然的语言表达需求。

灵活调整

AI没听懂？换个说法继续说。对话是双向的，可以随时调整表达方式，直到达成理解。

信任AI

相信AI能理解你的真实意图，不必拘泥于”标准用法”。AI足够智能，能从上下文中理解需求。

持续对话

把每次交互当成和专家的连续对话，而不是一次性命令。上下文连续性让交流更高效。

实际使用案例

PromptX的对话式交互让AI使用变得简单直观，以下是三个典型场景：

发现专业角色

“我要发现可用的角色”

选择专业角色

“激活XX专家”

管理智能记忆

“记住这个重要信息”

社区与未来展望

社区愿景

AI不仅仅是技术工具，更是重新定义生活方式的革命力量。我们致力于打造AI原生的Life Style社区，汇聚各领域的实践者。

“实践 · 协作 · 创新”

打造AI原生Life Style社区

价值观

技术开源

代码和技术方案开放共享，让AI能力触手可及

内容分享

知识和经验无私传播，共建智慧生态

社区开放

不设门槛壁垒，欢迎所有AI实践者参与

价值交换

商业服务基于公平交换，拒绝竭泽而渔

社区价值交换机制

我们构建基于注意力价值交换的社区生态，让每个参与者都能获得价值：

内容生态供给

开源产品与优质内容，促进社区知识共享：技术产品、实践内容、学习资源、创新思路

注意力价值支持

内容价值 ↔ 流量价值，社区成员的关注为创造者提供基础曝光：内容发现、互动反馈、协作机会、项目孵化

商业价值交换

内容价值 ↔ 货币价值，支持优质创造者的可持续发展：付费内容、服务变现、产品推广、创新孵化

未来发展规划

7月份重大更新计划：我们计划进行重大架构升级，带来更强大的PromptX！

架构重构

全面优化底层架构，完善HTTP MCP支持，提升系统稳定性和功能完整性

官方平台

部署官方平台版本，提供云端服务，降低使用门槛

更多渠道

支持更多AI应用和使用场景，扩大PromptX的应用范围

性能提升

HTTP版本将获得与标准版本同等的性能表现，提供更流畅的体验

加入我们

社区微信群

扫描二维码，添加开发者微信，邀请你加入技术交流群，与PromptX团队直接沟通

社区论坛

访问Deepractice社区论坛，参与技术讨论和经验分享，获取最新产品动态

安装与配置指南

快速配置

前置要求：确保已安装 Node.js（建议 v18 及以上版本）

打开配置文件，将下面的 promptx 配置代码复制进去。这是最简单的零配置模式，PromptX 会自动为您处理一切。

{
  “mcpServers”: {
    “promptx”: {
      “command”: “npx”,
      “args”: [
        “-y”,
        “-f”,
        “–registry”,
        “https://registry.npmjs.org”,
        “dpml-prompt@beta”,
        “mcp-server”
      ]
    }
  }
}
                    

配置参数说明：

command: 指定使用 npx 运行 promptx 服务（npx 随 Node.js 自动安装）
args: 启动参数配置列表

发布渠道说明

根据你的使用需求选择合适的版本：

渠道	稳定性	适用场景	配置
alpha	内测版	尝鲜最新功能，参与测试反馈	dpml-prompt@alpha
beta	公测版	功能相对稳定，适合日常使用	dpml-prompt@beta
latest	正式版	生产环境，追求最高稳定性	dpml-prompt@latest

提示：配置中特意指定了官方镜像源 registry.npmjs.org，这可以避免因使用非官方镜像导致的安装问题。如果您发现安装很慢，建议使用代理工具加速，而不是切换到其他镜像源。

常见问题解答

如何判断PromptX是否安装成功？

判断标准很简单：看你的AI应用是否能加载出PromptX的MCP工具

安装成功的标志： 当你看到以下MCP工具出现时，说明PromptX已成功安装：

promptx_init – 初始化PromptX工作环境
promptx_welcome – 发现可用的专业角色
promptx_action – 激活指定的专业角色
promptx_recall – 回忆历史记忆内容
promptx_remember – 保存重要信息到记忆

安装失败的表现： 如果重启AI应用后看不到上述工具，说明安装配置有问题。

安装失败详细检查和解决方案

确认Node.js环境
在命令行执行：
node --version（确保v18及以上版本）
npx --version（确保npx可用）

测试PromptX包是否可访问
npx -y -f --registry https://registry.npmjs.org dpml-prompt@beta -v
如果能正常显示版本号，说明包访问正常。

深度清理缓存和冲突包
清理npm和npx缓存：npm cache clean --force
移除冲突的旧版本dpml包
清理snapshot版本的缓存残留

PromptX领先的AI上下文工程平台

✨ Chat is all you need革命性交互设计，让AI Agent秒变行业专家

核心功能模块

提示词结构化协议 (DPML)

AI状态化协议 (PATEOAS)

AI个体认知系统 (Monogent)

女娲角色工坊

鲁班工具工坊

MCP协议详解

基本概念

协议架构

连接AI与外部工具

优势与特点

DPML提示词结构化协议

基本定义与设计思想

核心特点

顶层结构

文件规则

AI状态化协议与个体认知系统

PATEOAS

Monogent

协同工作机制

女娲角色工坊

核心价值转换

4步创造专属AI助手

使用场景示例

女娲的设计哲学

鲁班工具工坊

核心功能与特点

工具开发流程

实际应用案例

技术栈支持

Chat is All You Need

把AI当人，不是软件

Chat is All You Need 的真正含义

实际使用案例

社区与未来展望

社区愿景

价值观

社区价值交换机制

未来发展规划

加入我们

安装与配置指南

快速配置

发布渠道说明

常见问题解答

发表评论 取消回复

PromptX
领先的AI上下文工程平台

✨ Chat is all you need
革命性交互设计，让AI Agent秒变行业专家

发表评论取消回复