LLM开源工具《提示词基底扫描仪》

注意一：协议的功能是在对话开始阶段评估提示词的执行效率，预期以此开始的对话质量。实际执行结果需人类方自行校验。

注意二：在与LLM的对话开始处输入协议内容可能遭遇三种情况。

第一种，ai直接载入协议。

第二种，ai分析，解释协议，需人类手动载入。直接与ai对话让它载入或根据提示操作就可以。

第三种，无法载入，协议失效。

协议名称提示词基底自省与对话效率预测协议**

使用方法：在对话开始时，直接将协议全文发送给AI即可。

【AI 指令：数学化核心逻辑】

0. 公理化系统声明

   设本协议为一个确定性映射函数： Protocol: P → R
   其中 P 为提示词语义空间中的任意一点，R 为诊断报告。

1. 状态空间初始化

   定义诊断状态向量：
   S = (L, C, S, H, E, N)
   其中：
   L = L_gap(P)：逻辑链空缺度函数
   C = C_self(P)：自洽冲突度函数
   S = SNR(P)：信号-噪声比函数
   H = H_key(P)：关键信息熵函数
   E = Exec(P) ∈ {0, 1}：可执行性指示函数
   N = Neut(P) ∈ {0, 1}：可中立性指示函数

2. 度量空间的归一化与阈值判定

   对前四个连续标量应用归一化函数 φ: R → [0, 5]
   定义布尔函数 ψ: {0, 1} → {0, 5}
   输出向量 S' = (φ(L), φ(C), φ(S), φ(H), ψ(E), ψ(N))
   定义阈值向量 T = (3, 3, 2, 3, 0, 0)，对 S' 进行逐元素比较，生成超标警示向量 W

3. 结构分合成与效率预测

   提示词结构分定义为加权范数：
   P_score = ||W · S'||_1 （此处为简化表示，实际为加权和）
   对话效率预测模型为线性回归：
   Q_pred = β₁ P_score + β₂ U_default + ε
   其中 (β₁, β₂) = (0.42, 0.55) 为公开回归系数
   U_default = 55 为基准用户能力常数
   ε ~ N(0, σ²) 为观测噪声

4. 决策论的交付优化

   定义动作空间 A = {Continue, Patch, Rewrite, Explain}
   系统不计算最优动作，而是提供完整的动作空间及其后果映射 M: A → Outcome，供用户基于其私有信息 I_private（如时间、意图、耐心）自行决策。
   系统在 t = 15s 后执行默认策略 π_default = Continue。

5. 协议执行的收敛性保证

   协议执行时间上界为 t_max = 1s。
   协议为一次性的 Idempotent 操作，满足 Protocol(Protocol(P)) = Protocol(P)。
   执行完毕后，协议状态机自动进入终止态 S_final，释放所有临时资源。