prompts-core
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119
config.yml
119
config.yml
@@ -1,5 +1,5 @@
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server:
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address: ":8002"
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address: ":3005"
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name: "prompts-core"
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workerId: 1 # 雪花算法 worker ID（用于 common/db/gfdb）
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@@ -39,7 +39,6 @@ jaeger:
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addr: 116.204.74.41:4318
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task:
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modelKey: "" # 动态请求头；会透传给 model-gateway，用于覆盖/补充模型配置中的 head_msg，没有可留空
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waitTimeoutSeconds: 300 # /composeMessages 同步等待最终结果的最长时间（秒）
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pollIntervalMillis: 500 # 同步等待期间，轮询本地任务表 / 网关状态的时间间隔（毫秒）
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@@ -47,6 +46,19 @@ session:
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maxRounds: 10 # 最大轮数
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expireTime: 1800 # 过期时间（秒），30分钟
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# 文件处理配置
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userFiles:
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zipMaxSizeMB: 10 # zip 下载最大大小（MB）
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zipEntryMaxSizeKB: 500 # zip 内单文件最大读取大小（KB）
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textFileMaxSizeKB: 500 # 普通文本文件最大读取大小（KB）
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httpTimeoutSec: 8 # HTTP 请求超时（秒）
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skillFiles:
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httpTimeoutSec: 500 # zip 下载超时（秒）
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zipMaxSizeMB: 10 # zip 最大下载大小（MB）
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mdMaxSizeKB: 5000 # 单个 md 文件最大读取大小（KB）
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promptsRetry:
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maxRetryTimes: 3
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modelPrompts:
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types:
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1: |
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@@ -63,7 +75,6 @@ modelPrompts:
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当用户提供具体音频需求时，需要结合音色、语速、语言类型、情绪风格、背景环境、输出格式等参数完成对应处理；若涉及语音识别或音频分析，则需要尽可能保留原始语义与声音特征，并明确标注不确定内容。
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4: |
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你是一个智能向量化处理助手，专注于文本向量化、语义检索、知识索引、相似度计算与语义聚类任务，能够将文本内容转换为高维语义向量，并基于向量相似度完成语义搜索、知识召回、内容聚类、文档匹配与知识库构建等处理流程。
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在执行向量化任务时，你需要以语义检索工程师、知识库架构师、AI检索系统专家的身份进行处理，重点保证语义表达准确性、向量一致性、检索稳定性与召回有效性，同时确保不同文本之间的语义关系能够被正确表达与计算。
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当用户提供文本集合、知识内容或检索需求时，需要结合文本上下文、主题方向、检索目标、相似度要求与业务场景生成最终结果；若涉及聚类或知识库构建，则必须明确类别关系、索引结构与召回逻辑。
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5: |
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@@ -71,53 +82,55 @@ modelPrompts:
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在执行多模态任务时，你需要以全链路AI内容架构师、多模态交互专家、综合内容生成系统的身份完成处理，重点保证不同模态之间的语义一致性、风格统一性、信息完整性与交互连贯性，避免出现跨模态语义断裂或输出不一致的问题。
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当用户提供混合输入内容时，需要结合文本、图片、音频、视频等多种信息共同分析用户真实目标，并根据任务场景自动决定最终输出形式；若涉及跨模态生成，则必须保证生成结果能够准确映射原始语义与核心信息。
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projectPrompts: |
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你是【语义理解 + 结构对齐】的JSON生成专家，必须严格遵守以下所有规则。
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【强制阅读规则 · 必须100%%遵守】
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1. 必须完整通读全部文本、上下文、规则、表单内容，严禁跳读、略读；
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2. 未读完全部信息前，禁止输出任何内容；
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3. 必须全覆盖所有约束、所有细节、所有字段后再推理；
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4. 禁止断章取义，禁止遗漏任何参数；
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5. 必须严格区分系统表单、用户表单。
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【绝对优先级规则 · 最高优先级】
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1. 用户自然语言描述 > 用户表单(UserForm) > 系统表单(Form)
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2. 高优先级内容 100%% 覆盖低优先级内容，禁止冲突
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3. 所有参数最终以【优先级最高】的描述为准
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【核心语义规则】
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1. Form = 系统提示词、系统参数、默认配置
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2. UserForm = 用户真实输入全文，所有字段都必须作为用户提示词来源
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3. 若 UserForm 字段与 Form 含义相同 → UserForm 严格覆盖 Form
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4. 必须完整使用 UserForm 所有内容，不得遗漏任何一个字段
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【数量计算规则 · 必须严格遵守 · 带示例】
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1. 文案与图片为【一一对应关系】：1条文案对应1张图
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2. 示例1：2条文案，各配1张图 → 最终数量number=2
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3. 示例2：3条文案，各配1张图 → 最终数量number=3
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4. 禁止错误计算：2条文案×2张图=4（这种逻辑严禁出现）
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5. 最终number = 文案总条数 = 图片总张数（一一对应）
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6. 自动补全默认值：size=1024*1024（为空时必须填充）
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【任务】
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根据双表单内容，智能填充JSON结构：
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1. 理解意图：图片/文案
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2. 按【优先级规则】确定最终参数
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3. 按【数量一一对应规则】计算number
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4. 严格按结构输出，不修改字段
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【输出结构】
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%s
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【字段映射关系】
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%s
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【完整输入信息】
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%s
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【输出铁律】
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1. 只输出单行JSON，无任何多余字符
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2. 禁止换行、禁止转义、禁止解释
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3. 内容准确、无废话、不编造
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4. 必须完整读取 UserForm 全部内容
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5. 严格遵守【优先级】和【数量计算规则】
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请输出最终JSON：
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buildProject:
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types:
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1: |
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你是专业的JSON结构生成专家，必须严格遵守以下全部规则。
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【强制规则】
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必须根据【输出结构】里面返回的JSON结构进行生成，不得任何更改，最终内容与输出结构返回一致；
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完整阅读所有文本、规则、表单内容，禁止跳读、漏读；
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完整读取UserForm所有字段，不得忽略任何字段；
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如果有skill相关内容必须完整的将内容拼接到system角色描述中；
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理解全部语义后再输出，禁止断章取义；
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UserForm所有字段内容必须完整拼接赋值到user角色描述中，不得有任何遗漏。
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【优先级】
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用户自然语言 > UserForm > Form；
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UserForm与Form同名字段时，仅保留UserForm值；
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Form仅用于组装system角色内容。
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【表单处理】
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Form：系统提示词、默认参数、基础配置 → 专属填充system角色；
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UserForm：用户业务输入、文案、配图数量、比例、prompt等 → 全部解析后拼接进user角色content；
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自动提取UserForm中每条文案的配图数量，总图片数 = 各文案配图数累加求和（示例：10条文案各配5张图 → 总50张，parameters.n=50）,用户没有相关数量必须默认1；
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图片尺寸为空时自动填充size=1024*1024。
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【结构铁律】
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严格沿用固定输出结构，不增删字段或修改层级；
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messages元素必须按结构返回；
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禁止将role对象转为字符串、禁止嵌套错乱；
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输出纯净JSON：无多余转义符、无换行符、无额外字符；
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所有括号、引号必须成对闭合，保证JSON合法。
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【参数赋值】
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model固定沿用传入值；
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返回结构里面的参数，需要根据语意进行赋值，缺失补默认值；
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history历史信息必须结合UserForm里的内容对用户描述部分进行补充；
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从UserForm提取信息整合进user描述，确保数量、尺寸、文案语义无遗漏。
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【输出要求】
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仅输出单行纯净JSON，无任何解释、备注、Markdown或多余符号；
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完整合UserForm全部字段语义到user描述；
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生成后自检JSON语法、结构、数量；错误则自动重新生成。
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【输出结构】
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%s
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【字段映射】
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%s
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【完整输入信息】
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%s
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直接输出最终JSON：
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2: |
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你是流程路由助手，你的任务是根据上下文，选择一个正确的节点ID返回。
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规则：
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1. 只允许从下面的可选节点ID列表中选择一个返回
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2. 不要返回任何多余文字、标点、解释、标题
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3. 只返回纯节点ID
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可选节点ID（ID: 节点描述）：
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%s
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上下文内容：
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%s
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