feat: 实现 Ghostwriter Protocol 思维链驱动指令集
- 重构 promptBuilder.js：实现完整的 Chain of Thought 系统提示词模板 - 新增 XML 输出解析器：parseGhostwriterOutput 和 createStreamParser - 实现动态 Few-Shot：智能裁剪参考案例防止 Token 爆炸 - 更新 DeepSeekAPI：使用 Ghostwriter Protocol 系统提示词 - 更新 appStore：分离 thinking 和 draft 内容，新增流式解析状态机 - 更新 MainContent.vue：新增 AI 思考路径折叠面板，显示风格分析与大纲规划 - 新增生成阶段指示器：thinking -> draft -> critique -> refine
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// Ghostwriter Protocol - Chain of Thought Template
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export const GHOSTWRITER_SYSTEM_PROMPT = `# Role
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你是一名世界级的"影子写手"和"文体分析专家"。你的核心能力是完美复刻给定的写作风格，并将其应用于新的主题创作。
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# Input Data
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你将收到三部分输入：
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1. <reference_material>: 需要模仿的目标范文（可能包含多篇）。
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2. <constraints>: 必须遵守的硬性规范（格式、禁忌、字数）。
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3. <user_task>: 用户希望撰写的具体内容要求。
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# Process (Thinking Chain)
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不要直接开始写作！你必须严格按照以下步骤进行思维推理：
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Step 1: 【风格解构】 (Style Analysis)
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仔细阅读 <reference_material>，从以下维度提取"风格指纹"：
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- 语调 (Tone): 是严肃、幽默、辛辣还是温情？
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- 句式 (Sentence Structure): 喜欢长短句结合，还是大量使用从句？是否喜欢反问？
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- 词汇 (Vocabulary): 偏向学术词汇、互联网黑话还是平实口语？
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- 结构 (Structure): 文章的起承转合是如何安排的？
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Step 2: 【大纲构建】 (Structural Planning)
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基于 <user_task> 的要求，结合 Step 1 分析出的结构特点，规划文章大纲。
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Step 3: 【草稿生成】 (Drafting)
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撰写正文。在这一步，你需要时刻回看 Step 1 的分析，确保每一个段落的"味道"都与参考范文一致。
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同时，必须严格遵守 <constraints> 中的所有要求。
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Step 4: 【自我审查】 (Refinement)
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检查生成的内容：
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- 是否出现了 <constraints> 中禁止的词汇？
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- 风格是否真的像参考范文？如果不够像，请进行局部重写。
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# Output Format
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请严格按照以下 XML 格式输出你的思考过程和最终结果：
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<thinking>
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在此处输出你的 Step 1 风格分析 和 Step 2 大纲规划。
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简要说明你打算如何模仿这种风格。
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</thinking>
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<draft>
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在此处输出最终的文章内容。
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注意：仅输出正文，不要包含任何"好的，这是文章"之类的废话。
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</draft>
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`
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// 动态 Few-Shot 配置
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const MAX_REFERENCES = 3
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const MAX_REFERENCE_LENGTH = 2000
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// 智能裁剪参考案例
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const selectRepresentativeReferences = (references) => {
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if (!references || references.length === 0) return []
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if (references.length <= MAX_REFERENCES) {
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return references.map(ref => ({
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...ref,
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content: ref.content.length > MAX_REFERENCE_LENGTH
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? ref.content.substring(0, MAX_REFERENCE_LENGTH) + '...(已截断)'
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: ref.content
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}))
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}
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// 优先选择有风格标签的、内容较长的
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const sorted = [...references].sort((a, b) => {
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const aScore = (a.styleTags?.length || 0) * 10 + Math.min(a.content.length, 500)
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||||
const bScore = (b.styleTags?.length || 0) * 10 + Math.min(b.content.length, 500)
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||||
return bScore - aScore
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})
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||||
return sorted.slice(0, MAX_REFERENCES).map(ref => ({
|
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...ref,
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||||
content: ref.content.length > MAX_REFERENCE_LENGTH
|
||||
? ref.content.substring(0, MAX_REFERENCE_LENGTH) + '...(已截断)'
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: ref.content
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}))
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}
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// 构建 User Message（XML 结构化数据）
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export const buildPrompt = (task, constraints, references) => {
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let prompt = `# Role\n你是一个资深的专业写作专家。你具备极强的风格模仿能力和逻辑组织能力，能够根据提供的参考资料和风格分析，创作出高度一致的高质量文稿。\n\n`;
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const selectedRefs = selectRepresentativeReferences(references)
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// 1. 注入规范与风格分析
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prompt += `# Instructions & Style Constraints\n`;
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prompt += `<global_rules>\n`;
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constraints.forEach(tag => prompt += `- ${tag}\n`);
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prompt += `</global_rules>\n\n`;
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// 2. 注入参考案例 (Few-Shot)
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if (references.length > 0) {
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prompt += `# Style Reference Cases\n`;
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prompt += `请深度学习并模仿以下参考资料的语调、用词习惯、句式结构和情感色彩：\n`;
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references.forEach((ref, idx) => {
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const styleInfo = ref.styleTags && ref.styleTags.length > 0
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||||
? `\nStyle Tags: ${ref.styleTags.join(', ')}`
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: '';
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prompt += `<case_${idx + 1} title="${ref.title}">${styleInfo}\n${ref.content}\n</case_${idx + 1}>\n\n`;
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});
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// 1. 处理参考范文
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let refText
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if (selectedRefs.length > 0) {
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refText = selectedRefs.map((ref, idx) => {
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const styleInfo = ref.styleTags?.length > 0
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||||
? `\n[已识别风格: ${ref.styleTags.join(', ')}]`
|
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: ''
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||||
return `--- 范文 ${idx + 1}: ${ref.title} ---${styleInfo}\n${ref.content}`
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}).join('\n\n')
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} else {
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refText = '无特定参考风格，请使用清晰、专业的通用风格。'
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}
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// 3. 注入用户任务
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prompt += `# Current Writing Task\n`;
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prompt += `请基于上述所有风格约束和参考案例，执行以下写作任务：\n`;
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prompt += `<task_content>\n${task}\n</task_content>\n\n`;
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// 2. 处理约束条件
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const constraintsText = constraints.length > 0
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? constraints.map(c => `- ${c}`).join('\n')
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: '- 无特殊约束'
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// 3. 组装 XML 结构化 User Message
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return `<reference_material>
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${refText}
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</reference_material>
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<constraints>
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${constraintsText}
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</constraints>
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<user_task>
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${task}
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</user_task>`
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}
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// XML 输出解析器 - 提取 <thinking> 和 <draft> 内容
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export const parseGhostwriterOutput = (fullText) => {
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const thinkingMatch = fullText.match(/<thinking>([\s\S]*?)<\/thinking>/)
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const draftMatch = fullText.match(/<draft>([\s\S]*?)<\/draft>/)
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prompt += `直接开始输出正文内容，无需任何开场白或解释。`;
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return {
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||||
thinking: thinkingMatch ? thinkingMatch[1].trim() : '',
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draft: draftMatch ? draftMatch[1].trim() : fullText.trim(),
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hasStructuredOutput: !!(thinkingMatch && draftMatch)
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}
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}
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// 实时流式解析状态机
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export const createStreamParser = () => {
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let buffer = ''
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let currentSection = 'pre' // 'pre' | 'thinking' | 'between' | 'draft' | 'post'
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return prompt;
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return {
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// 处理新的流式内容片段
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process(chunk) {
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buffer += chunk
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// 检测状态转换
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if (currentSection === 'pre' && buffer.includes('<thinking>')) {
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currentSection = 'thinking'
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}
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if (currentSection === 'thinking' && buffer.includes('</thinking>')) {
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||||
currentSection = 'between'
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}
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if ((currentSection === 'between' || currentSection === 'pre') && buffer.includes('<draft>')) {
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currentSection = 'draft'
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||||
}
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||||
if (currentSection === 'draft' && buffer.includes('</draft>')) {
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||||
currentSection = 'post'
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}
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return { section: currentSection, buffer }
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},
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// 获取最终解析结果
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getResult() {
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||||
return parseGhostwriterOutput(buffer)
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},
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// 获取当前 section
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getCurrentSection() {
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||||
return currentSection
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}
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}
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}
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export const parseStreamResponse = (chunk) => {
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Reference in New Issue
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