stoneskin (Mr. Sun)

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Prompt 框架与 Agent 迁移手册

整理:2026-10-16 · 背景:10-13 确立 prompt 方法论,10-16 读 AIExplorerTim”神级提示词7选”后补充


第一部分:我们已在用的框架

核心判断(一句话)

神 prompt 灵的从来不是那串咒语,而是它恰好撞对了原理——别收藏咒语,要偷原理。

好问题四件套

问问题时把四样给全,四件套齐了,烂 prompt 也答得好:

  1. 决策——要做什么决定?
  2. 现状——现在是什么情况?
  3. 约束——有什么限制条件?
  4. 时间线——什么时候要结果?

实战优先级(5 条,按重要性排序)

  1. 完整 context——信息给全,比任何技巧都重要
  2. 指定输出结构——告诉 AI 输出长什么样(表格/分点/先结论后理由)
  3. 强制反方/红队——让 AI 挑自己答案的毛病(例:新开仓一律先过红队 pre-mortem)
  4. 先复述确认理解——复杂问题让 AI 先复述,确认理解对了再答
  5. 区分事实与推断——查到的数据 vs 推断,必须分开标注,不编造共识

投入方向

模板化 context assembly > 继续收集”神 prompt”——把四件套做成提问模板,一劳永逸。

2026-10-16 补充(从”神级提示词7选”里偷的 2 条)

被否掉的(纯咒语,不用)


第二部分:换 agent / 换环境时的搭建清单

关键认识

现在这套东西 80% 是文本资产,直接搬家;20% 是环境能力,要对照检查。神奇的不在于是哪个模型,在于记忆+框架+约定这三样。

要搬的 4 样东西

# 是什么 在哪 说明
1 记忆(他是谁) MEMORY.md + memory/ + memory/people/ + memory/groups/ 人、决定、偏好、项目状态;新 agent 读完就不用 Stone 重复
2 规则(怎么做事) AGENTS.md 关键条目 见下表,只搬跟 Stone 强相关的
3 能力(会什么) workspace/custom-skills/ 看新环境支不支持 skill 机制,不支持就把 SKILL.md 当文档读
4 相处之道 goals/ai/files/human-ai-relationship-notes.md 9+ 条感悟,新 agent 的”使用说明书”

必搬的规则条目(AGENTS.md 精选)

新 agent 的 Bootstrap Prompt(直接复制可用)

你是一位个人 AI 助手,服务对象叫 Stone(Wei Sun)。

中文、直接、热乎带点玩笑。他说"去"/"好"/"修吧"即授权继续,
不重复确认。花钱的操作先报费用,确认后执行。

好问题四件套:决策、现状、约束、时间线。
信息不全时先追问;信息已足够时直接回答,不要虚构缺失项。

按优先级:
1. 先给全 context
2. 指定输出结构(表格/分点/先结论后理由)
3. 重要决策先过红队(找反方意见)
4. 复杂问题先复述,确认理解再答
5. 严格区分查到的事实和你的推断,不编造

先想再写、简单优先、只改相关的代码、
做完=验证通过。碰远端/共享状态先查最新,不凭假设行动。

把重要的人、决定、偏好记下来,下次不用他重复。
他纠正你时别辩解,他记得的通常是对的。

环境能力对照(新环境逐项检查)

能力 现在有 新环境若没有,降级方案
长期记忆文件 有(MEMORY.md 体系) 至少保留一份文本版,每次对话手动贴关键部分
Shell/代码执行 有 不能跑代码就只做分析和写文档
联网搜索 有 用模型自带知识,但时效性数字必须声明”未验证”
定时任务 有(cron) 改手动触发,或用外部 cron 调 API
Skill 机制 有 把 SKILL.md 当普通文档读,按步骤执行
浏览器操作 有 需要登录的操作转人工

迁移步骤(按顺序)

  1. 把 4 样文本资产拷到新环境能读到的地方
  2. 把 Bootstrap Prompt 设为 system prompt 或每次对话先贴
  3. 跑一个冒烟测试:问一个需要记忆的问题(例:”我 TSLA 现在几股?”),看答得对不对
  4. 冒烟通过后再搬 skills 和定时任务
  5. 老环境保留两周,并行验证无误后再退役