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如果手机已经设置了id,在抹掉所有内容和设置前提就是要先把id关闭。当抹掉还原了系统,那肯定可以重新设置id了
按照四阶段工具认知流程,鲁班开发完工具后必须创建对应的 .tool.md 说明书文件。这是整个流程的基础。说明书文件命名规范.promptx resource tool ├── text-analyzer │ ├── text-analyzer.tool.js # 可执行代码│ └── text-analyzer.tool.md # 工具说明书├── image-processor │ ├── image-processor.tool.js│ └── image-processor.tool.md 工具说明书标准格式(基于DPML五组件架构)<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
.tool.md 说明书文件。这是整个流程的基础。说明书文件命名规范.promptx resource tool ├── text-analyzer │ ├── text-analyzer.tool.js # 可执行代码│ └── text-analyzer.tool.md # 工具说明书├── image-processor │ ├── image-processor.tool.js│ └── image-processor.tool.md 工具说明书标准格式(基于DPML五组件架构)<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
说明书文件。这是整个流程的基础。说明书文件命名规范.promptx resource tool ├── text-analyzer │ ├── text-analyzer.tool.js # 可执行代码│ └── text-analyzer.tool.md # 工具说明书├── image-processor │ ├── image-processor.tool.js│ └── image-processor.tool.md 工具说明书标准格式(基于DPML五组件架构)<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
.promptx resource tool ├── text-analyzer │ ├── text-analyzer.tool.js # 可执行代码│ └── text-analyzer.tool.md # 工具说明书├── image-processor │ ├── image-processor.tool.js│ └── image-processor.tool.md 工具说明书标准格式(基于DPML五组件架构)<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
工具说明书标准格式(基于DPML五组件架构)<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
<tool><identity>## 工具名称@tool: actual-tool-name## 简介具体的工具功能描述,明确工具的核心能力和价值主张< identity><purpose>⚠️ **AI重大提醒**: 调用此工具前必须完整阅读本说明书,理解工具功能边界、参数要求和使用限制。禁止在不了解工具功能的情况下盲目调用。## 核心问题定义明确描述工具要解决的具体问题和适用场景## 价值主张- 🎯 **解决什么痛点**:具体描述用户痛点- 🚀 **带来什么价值**:明确量化收益- 🌟 **独特优势**:相比其他解决方案的优势## 应用边界- ✅ **适用场景**:详细列出适用情况- ❌ **不适用场景**:明确使用边界< purpose><usage>## 使用时机在什么情况下应该使用这个工具## 操作步骤1. **准备阶段**:需要提前准备什么2. **执行阶段**:具体操作流程3. **验证阶段**:如何验证结果## 最佳实践- 🎯 **效率提升技巧**- ⚠️ **常见陷阱避免**- 🔧 **故障排除指南**## 注意事项安全性思考和性能优化提议< usage><parameter>## 必需参数| 参数名 | 类型 | 描述 | 示例 ||--------|------|------|------|| text | string | 要分析的文本内容 | "Hello World" |## 可选参数| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 ||--------|------|--------|------|| analysis_type | string | "word_frequency" | 分析类型 |## 参数约束- **长度限制**:text 不超过 10000 字符- **格式要求**:必须是有效的 UTF-8 编码## 参数示例```json{ "text": "需要分析的文本内容", "analysis_type": "word_frequency", "options": { "ignore_case": true, "top_count": 10 }} ## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
## 成功返回格式```json{ "analysis_type": "word_frequency", "total_words": 156, "unique_words": 89, "top_words": { "the": 12, "and": 8, "to": 6 }}```错误处理格式{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
{ "error": "参数验证失败: text参数不能为空"} 结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
结果解读指南如何获取核心数据:查看返回的具体分析结果如何处理错误:根据error字段判断失败缘由后续处理提议:如何使用分析结果进行下一步工作```关键设计原则(基于ToolSandbox架构)DPML五组件完整性 - 必须包含identity、purpose、usage、parameter、outcome所有组件参数示例必须真实 - AI会直接使用这些示例调用工具,必须与.tool.js的getSchema()一致错误处理要完善 - 基于工具实际的validate()方法设计错误格式源码位置隐含 - 通过PromptX资源注册表自动关联,无需显式标签与代码实现的映射关系 purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
purpose → getMetadata()getMetadata() { return { name: text-analyzer , description: purpose中定义的核心问题和价值主张 };} parameter → getSchema()getSchema() { return { type: object , properties: { text: { type: string , description: parameter中的参数描述 } }, required: [ text ] };} outcome → execute()返回格式async execute(params) { return { outcome中定义的成功返回格式 analysis_type: word_frequency , total_words: result.length };} 质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
质量检查清单 遵循DPML五组件架构完整性 parameter组件与getSchema()方法一致 示例参数可直接用于工具调用 outcome格式与execute()返回值匹配 包含完整的错误处理说明 功能边界和使用限制明确 AI提醒和使用指导清晰 To pick up a draggable item, press the space bar. While dragging, use the arrow keys to move the item. Press space again to drop the item in its new position, or press escape to cancel. 这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
这样,AI就能通过 promptx_welcome 发现工具说明书,通过 promptx_learn @tool: tool-name 学习理解工具的完整使用方法,最后通过 promptx_tool 正确调用。
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