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1【核心内容】
DPML协议：dpml.deepractice.ai
【主要大纲】
一、引言：为什么需要DPML？
- 当前提示词管理的痛点（混乱、难以复用、缺乏标准）
- 从“提示词”到“提示词工程”的必然性
- DPML的全称与核心目标：Deep Practice Prompt Markup Language
二、什么是DPML？——协议的本质与形式
- 标签语言（Markup Language）的基本概念（类比HTML/XML）
- DPML的结构化能力：如何通过标签实现提示词的模块化与复用
- 与纯文本、Markdown、编程语言的对比优势
三、DPML解决的核心问题：三方协作（人类-AI-计算机）
- 人类的角色：意图驱动，追求自然语言交互
- AI的角色：理解意图，但缺乏精确性与主动性
- 计算机的角色：提供精确、高效、可复用的工具能力
- 闭环逻辑：人类通过AI调用计算机服务人类
四、DPML的设计哲学：约而不束
- 共识性原则：使用内涵丰富的标签（如“角色”“规则”）
- 结构化与灵活性的平衡（不超过三层嵌套）
- 可视化与工程化的协同（界面友好、降低认知负担）
五、DPML的实际应用与价值
- 在PromptX中的实践案例（如角色设定、思维模块化）
- 对开发者的意义：提升效率、促进协作
- 对普通用户的价值：更稳定、可控的AI交互体验
- 生态潜力：成为AI时代的“标准协议”
【了解更多Deepractice】github.com/Deepractice
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