人工智能AI Agent代碼智能體Agent 編排CLIAI 應(yīng)用【免費(fèi)下載鏈接】gsd-2A powerful meta-prompting, context engineering and spec-driven development system that enables agents to work for long periods of time autonomously without losing track of the big picture項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsd-2點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載導(dǎo)讀本文基于 gsd-2 倉庫中 pi 編碼代理pi-coding-agent的擴(kuò)展體系系統(tǒng)講解如何在擴(kuò)展中修改發(fā)給 LLM 的系統(tǒng)提示System Prompt與上下文消息。你將掌握三條互補(bǔ)的注入通道通過before_agent_start事件在每一輪對(duì)話開始前改寫 System Prompt 并注入持久化自定義消息、通過context事件在每次請(qǐng)求前過濾/變換消息序列、以及通過registerTool的promptSnippet與promptGuidelines讓工具在激活時(shí)自動(dòng)攜帶使用指南。讀完即可為擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)每輪換風(fēng)格、按工具給指引、按會(huì)話濾上下文的精細(xì)提示工程能力。所有示例均以 Extension 事件與 ToolDefinition 類型定義 中的真實(shí)簽名為基礎(chǔ)并輔以 擴(kuò)展運(yùn)行器 runner.ts、System Prompt 構(gòu)造器 與 會(huì)話主循環(huán) 的源碼級(jí)佐證可直接作為編寫擴(kuò)展的參考。為什么需要三條通道來修改提示pi 的擴(kuò)展體系允許擴(kuò)展訂閱 Agent 生命周期事件、注冊(cè)可被 LLM 調(diào)用的工具、注冊(cè)命令與快捷鍵參見 Extension 系統(tǒng)類型定義。提示prompt是 Agent 行為的操作系統(tǒng)因此擴(kuò)展系統(tǒng)提供了三個(gè)不同作用域的提示修改入口修改入口觸發(fā)時(shí)機(jī)作用對(duì)象典型用途before_agent_start用戶提交提示后、Agent 主循環(huán)開始前每輪一次System Prompt 追加自定義消息每輪切換語氣/規(guī)則、注入會(huì)話級(jí)持久上下文context每次 LLM 請(qǐng)求發(fā)出前發(fā)送給 LLM 的完整消息列表過濾無關(guān)消息、壓縮上下文、插入/刪除消息registerTool的promptSnippet/promptGuidelinesSystem Prompt 構(gòu)建時(shí)按激活工具集System Prompt 中Available tools與Guidelines小節(jié)讓工具自帶使用說明模型知道何時(shí)調(diào)用這三者對(duì)應(yīng) System Prompt 的全局改寫消息面干預(yù)工具面增強(qiáng)三個(gè)層面可以單獨(dú)使用也可以組合疊加。每輪修改before_agent_start事件完整示例pi.on(before_agent_start, async (event, ctx) { return { // Inject a persistent message (stored in session, visible to LLM) message: { customType: my-extension, content: Additional context for the LLM, display: true, }, // Modify the system prompt for this turn systemPrompt: event.systemPrompt \n\nYou must respond only in haiku., }; });事件負(fù)載與返回值BeforeAgentStartEvent的負(fù)載字段見 types.ts 定義prompt: string用戶本次提交的提示文本含命令展開后的內(nèi)容images?: ImageContent[]用戶附帶提交的圖片內(nèi)容systemPrompt: string當(dāng)前生效的基準(zhǔn) System Promptbase system prompt。處理器返回對(duì)象支持兩個(gè)可選字段message: { customType, content, display?, details? }注入一條自定義角色custom消息。它會(huì)被追加到本輪請(qǐng)求的用戶消息之后并持久化到會(huì)話文件中對(duì)后續(xù)所有輪次持續(xù)可見systemPrompt: string本輪使用的完整 System Prompt。返回該字段即整體覆蓋本輪提示。源碼調(diào)用鏈印證在 agent-session.ts 中Agent 主循環(huán)先構(gòu)造用戶消息與待處理的 nextTurn 消息然后調(diào)用_extensionRunner.emitBeforeAgentStart(expandedText, currentImages, this._baseSystemPrompt)所有擴(kuò)展返回的message會(huì)以role: custom壓入消息隊(duì)列并保留customType、content、display、details字段若存在返回的systemPrompt調(diào)用agent.setSystemPrompt(result.systemPrompt)使其對(duì)本輪生效若沒有返回則顯式agent.setSystemPrompt(this._baseSystemPrompt)確保上一輪產(chǎn)生的臨時(shí)修改不會(huì)泄漏到本輪——這正是每輪重置到基準(zhǔn)提示的設(shè)計(jì)保證。在 runner.ts 的emitBeforeAgentStart中多個(gè)擴(kuò)展的處理器按注冊(cè)順序鏈?zhǔn)綀?zhí)行每個(gè)處理器都基于當(dāng)前累積的systemPromptcurrentSystemPrompt計(jì)算后注冊(cè)的處理器的返回值會(huì)覆蓋前面處理器的結(jié)果所有message則會(huì)被收集合并。關(guān)于持久化在 agent-session.ts 中role custom的消息通過sessionManager.appendCustomMessageEntry(customType, content, display, details)寫入會(huì)話即customType 注入的消息會(huì)長(zhǎng)期駐留在會(huì)話上下文中。這也解釋了注釋中的提示——display: false可以控制該消息是否顯示在 TUI 中渲染層通過getMessageRenderer(customType)查找對(duì)應(yīng)的自定義渲染器見 runner.ts。實(shí)戰(zhàn)要點(diǎn)注入持久上下文的最佳位置如果希望一段背景信息貫穿整個(gè)會(huì)話例如本項(xiàng)目遵循 X 規(guī)范在before_agent_start返回message即可無需每輪重復(fù)注入每輪臨時(shí)指令只想影響當(dāng)前這一輪如本輪只改這個(gè)文件優(yōu)先使用systemPrompt返回字段它會(huì)隨會(huì)話推進(jìn)自動(dòng)重置多擴(kuò)展協(xié)同多個(gè)擴(kuò)展同時(shí)注冊(cè)before_agent_start時(shí)System Prompt 呈后寫覆蓋消息則全部保留——設(shè)計(jì)時(shí)注意避免與其他擴(kuò)展的 systemPrompt 改寫互相覆蓋。上下文消息過濾context事件完整示例pi.on(context, async (event, ctx) { // event.messages is a deep copy — safe to modify const filtered event.messages.filter(m !isIrrelevant(m)); return { messages: filtered }; });語義與安全保證ContextEvent僅含一個(gè)字段messages: AgentMessage[]見 types.ts返回結(jié)構(gòu)為{ messages: AgentMessage[] }。與before_agent_start不同context事件在每次 LLM 請(qǐng)求發(fā)出前都會(huì)觸發(fā)因此既覆蓋首輪也覆蓋后續(xù)工具調(diào)用的每一輪請(qǐng)求。源碼中 runner.ts 的 emitContext 首先執(zhí)行structuredClone(messages)生成深拷貝再交給各擴(kuò)展處理器鏈?zhǔn)竭^濾——這意味著處理器內(nèi)可以安全地filter、splice、重排、替換消息不會(huì)污染會(huì)話內(nèi)部狀態(tài)多個(gè)處理器按注冊(cè)順序依次拿到前一個(gè)處理器過濾后的結(jié)果形成管道式的消息變換鏈若某個(gè)處理器返回的messages為 falsy/未定義則沿用當(dāng)前累積結(jié)果不會(huì)中斷鏈路。典型應(yīng)用場(chǎng)景上下文瘦身過濾掉已過期的工具輸出、無用的系統(tǒng)消息降低 token 消耗隱私/安全過濾在消息到達(dá) LLM 前剔除包含密鑰、敏感路徑的內(nèi)容配合倉庫中的安全掃描思路條件注入根據(jù)ctx如當(dāng)前會(huì)話、模型、目錄決定是否把某些消息插入請(qǐng)求頭部。注意事項(xiàng)該事件處理的是即將發(fā)送的消息因此不適合做跨輪持久化——持久化訴求應(yīng)交給before_agent_start的message通道過濾后請(qǐng)保證消息序列在角色上仍然合法如保留首條 user/system 消息否則可能影響部分提供商的 API 校驗(yàn)。工具級(jí)提示內(nèi)容promptSnippet與promptGuidelines完整示例pi.registerTool({ name: my_tool, promptSnippet: Summarize or transform text according to action, // Replaces description in Available tools promptGuidelines: [ Use my_tool when the user asks to summarize text., Prefer my_tool over direct output for structured data. ], // Added to Guidelines section when tool is active // ...parameters, execute... });二者在 System Prompt 中的落點(diǎn)ToolDefinition見 types.ts中promptSnippet?: string一段一行式簡(jiǎn)介。在默認(rèn) System Prompt 的Available tools:小節(jié)中替換該工具的description作為工具列表?xiàng)l目- my_tool: Summarize or transform text according to action。省略時(shí)回退到description字段promptGuidelines?: string[]一組指南要點(diǎn)。當(dāng)該工具處于激活工具集時(shí)逐條追加到 System Prompt 的Guidelines:小節(jié)用于指導(dǎo)模型何時(shí)使用本工具、使用時(shí)遵循什么規(guī)則。構(gòu)造機(jī)制源碼佐證在 system-prompt.ts 中工具列表按tools.map((name) \- ${name}: ${toolSnippets?.[name] ?? toolDescriptions[name] ?? name})生成——promptSnippet正是在這里取代默認(rèn)描述。而 [system-prompt.ts 的 L241-L246](https://link.gitcode.com/i/fde30559066b888a4c7d147f63190b40#L241-L246) 將擴(kuò)展注冊(cè)的promptGuidelines逐條trim()后經(jīng)addGuideline去重追加最終與其他內(nèi)置指南一起渲染進(jìn)Guidelines: 小節(jié)。值得注意的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)指南只在該工具處于激活工具集時(shí)出現(xiàn)。默認(rèn)激活工具為[read, bash, edit, write]見 BuildSystemPromptOptions 默認(rèn)值自定義工具被激活例如通過ctx.runtime.setActiveTools或模型路由后其promptGuidelines才會(huì)進(jìn)入 System Prompt同時(shí) types.ts 注釋 明確說明該字段when this tool is active生效。系統(tǒng)在addGuideline中通過Set去重避免多擴(kuò)展注冊(cè)重復(fù)指南。實(shí)戰(zhàn)要點(diǎn)promptSnippet應(yīng)控制在一行內(nèi)因?yàn)樗苯訁⑴cAvailable tools列表的排版promptGuidelines適合寫調(diào)用條件 行為約束例如僅在用戶明確要求總結(jié)時(shí)調(diào)用禁止對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接輸出優(yōu)先使用本工具格式化倉庫的擴(kuò)展范例可參考 extensions/google-search真實(shí)擴(kuò)展清單見 extension-manifest.json其中注冊(cè)工具的方式即本節(jié)所示模式。綜合實(shí)戰(zhàn)三層注入?yún)f(xié)同以下示例把三個(gè)通道組合起來實(shí)現(xiàn)每輪注入會(huì)話級(jí)偏好 過濾過期工具輸出 自定義工具自帶使用指南的完整方案// 1) 每輪注入持久上下文 改寫本輪提示 pi.on(before_agent_start, async (event) { return { message: { customType: prefs, content: Project conventions: use tabs, 80-col, prefer functional components., display: false, // 不在 TUI 中重復(fù)顯示但 LLM 可見 }, systemPrompt: event.systemPrompt \n\nKeep answers under 200 words., }; }); // 2) 每次請(qǐng)求前過濾過期工具輸出 pi.on(context, async (event) { const filtered event.messages.filter((m) { // 過濾超過一定輪次之前的 bash 輸出示意 if (m.role ! toolResult) return true; return Date.now() - m.timestamp 60_000; }); return { messages: filtered }; }); // 3) 工具自帶提示內(nèi)容 pi.registerTool({ name: my_tool, promptSnippet: Transform text per the requested action, promptGuidelines: [ Use my_tool when the user asks to summarize or transform text., Prefer my_tool over direct output for structured data., ], parameters: { /* ... */ }, async execute(toolCallId, params, signal, onUpdate, ctx) { /* ... */ }, });組合使用時(shí)請(qǐng)留意三條通道的交互before_agent_start的systemPrompt返回值會(huì)覆蓋registerTool等構(gòu)造出的提示嗎不會(huì)——before_agent_start拿到的event.systemPrompt本身就是包含工具列表與指南的當(dāng)前基準(zhǔn)提示你在其基礎(chǔ)上做追加/修改即可保留工具指南除非你刻意整體替換。進(jìn)一步閱讀Extension 事件與類型定義全覽BeforeAgentStartEvent、ContextEvent、ToolDefinition、ExtensionContext含getSystemPrompt()、getContextUsage()等運(yùn)行時(shí)能力擴(kuò)展運(yùn)行器實(shí)現(xiàn)emitBeforeAgentStart、emitContext的鏈?zhǔn)教幚砼c深拷貝語義System Prompt 構(gòu)造器Available tools與Guidelines小節(jié)的內(nèi)置生成邏輯會(huì)話主循環(huán)事件觸發(fā)點(diǎn)、custom 消息持久化與 System Prompt 每輪重置機(jī)制擴(kuò)展體系系列文檔擴(kuò)展生命周期與事件體系、事件機(jī)制詳解、ExtensionContext 可用能力、Extension API 能力清單、自定義工具賦予 LLM 新能力、System Prompt 結(jié)構(gòu)解剖、消息類型與 LLM 可見性、上下文注入模式擴(kuò)展 Manifest 規(guī)范 與 擴(kuò)展構(gòu)建指南贊分享人工智能AI Agent代碼智能體Agent 編排CLIAI 應(yīng)用【免費(fèi)下載鏈接】gsd-2A powerful meta-prompting, context engineering and spec-driven development system that enables agents to work for long periods of time autonomously without losing track of the big picture項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/gsd-2點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦Brand TermsBrand Terms | Term | Full Name | Context | | | | | | abbreviation | full name |人工智能AI Agent代碼智能體Agent 編排CLIAI 應(yīng)用DeepSeek Harness 中工具 schema 的系統(tǒng)提示詞組裝機(jī)制PromptAssembly 與 system-prompt/assemble 瀑布事件DeepSeek Harness 中工具 schema 的系統(tǒng)提示詞組裝機(jī)制PromptAssembly 與 system prompt/assemble 瀑人工智能AI AgentAgent 框架DeepSeekGetQzonehistory 完整指南QQ空間說說備份與數(shù)據(jù)導(dǎo)出一步到位GetQzonehistory 完整指南QQ空間說說備份與數(shù)據(jù)導(dǎo)出一步到位 GetQzonehistory 是一款 QQ空間說說備份 工具掃碼登錄后抓取空間網(wǎng)頁爬蟲數(shù)據(jù)分析上一篇GSD-2 多模型多供應(yīng)商工具策略ADR-005Provider 能力注冊(cè)表、工具兼容過濾與跨供應(yīng)商切換上下文保真下一篇Embroidermodder開源刺繡軟件的革命創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考