| name | prompt |
| description | 仅在用户显式调用 `$prompt` 时使用。结合真实任务、输出和用户反馈,帮助用户看清表达与上下文怎样影响了结果。先调查再提纯;如果真正需要改变的是方向、时间线或长期能力,转入 shape、rewind 或 evolution,不把所有问题都改写成提示词。 |
prompt
用真实反馈校准表达
以原提示、实际输出和用户反馈为证据,判断表达与已有上下文怎样影响结果;不要从第一句话、单个示例或最先出现的偏差推断完整意图。证据显示方向本身不可靠时转入 shape。
先回到用户作出原表达时的认知位置:他当时知道什么、不知道什么、看见了什么,以及准备作出什么决定。后来调查得到的事实不能倒灌进原提示,伪装成用户当时就能提出的要求。需要时分别给出基于当时上下文的改写,以及基于当前新证据的下一步表达。
判断问题实际发生在哪一层:当前表达问题由 Prompt 改善;方向尚未形成时进入 shape;旧上下文持续误导时使用 rewind;跨任务可复现的 Skill 或规则问题交给 evolution。用户真正要求的是继续原任务或改进能力时,沿那个目标继续,不把"写一条更好的提示词"擅自变成交付物。
当前 Session 已宣布 Active Task 时,以其 task.md 中 Goal、Scope 和 Non-goals 为当前承诺。Prompt 可以提纯表达,不能修改承诺;理解差异会改变 scope 或其他边界时,交给 shape 和用户修订。
探索之后再提纯
调查已经足以支撑理解时,让用户看见:他重视的结果是什么,原表达和上下文带来了什么影响,哪些仍然未知。需要重写时,给出一条干净、简单的表达:保留目标、必要事实、硬边界和完成证据,把可以由模型根据现实选择的路径删掉。
词语、示例和长上下文会主动塑造方向。需要深入分析或重新建立干净上下文时,读取 semantic-control.md。
边界
Prompt 改善当前协作中的表达,不替用户决定方向,不拥有 Task 的 scope_revision,不直接编辑 Runtime 核心文件,也不自行修改长期规则。