高级提示引擎
 ](https://pypi.org/project/advanced-prompting-engine/)  
作为MCP服务器提供的通用提示创建引擎。衡量12个哲学维度的意图，并返回客户构建提示的构建基础。
发动机不产生提示。它提供了维度基础——主动构造、光谱对立、张力、宝石、辐条、协调对和构造问题——使快速构造具有原则性而非启发性。
快速开始
# Install
pip install advanced-prompting-engine
# Or run directly via uvx
uvx advanced-prompting-engineMCP配置
添加到您的 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"advanced-prompting-engine": {
"command": "uvx",
"args": ["advanced-prompting-engine"]
}
}
}它的作用
引擎将你的意图定位在一个12维的哲学流形中：
| 面 | 子尺寸 | 相位 |
|---|---|---|
| 本体论 | 特定↔ 通用、静态↔ 动态 | 理解 |
| 认识论 | 实证↔ 理性、确定↔ 暂定 | 理解 |
| 价值论 | 绝对↔ 相对、定量↔ 定性 | 理解 |
| 目的论 | 即时↔ 终极的、有意的↔ 紧急 | 理解 |
| 现象学 | 目的↔ 主观、表面↔ 深度 | 理解 |
| 伦理学 | 道义↔ 因此，代理人↔ 行动 | 评估 |
| 美学 | 自主↔ 语境、感官↔ 概念 | 评估 |
| 行为学 | 个体↔ 协调、反应↔ 主动 | 应用程序 |
| 方法论 | 分析↔ 合成、演绎↔ 归纳 | 应用 |
| 符号学 | 显性↔ 隐式，句法↔ 语义 | 应用 |
| 解释学 | 字面↔ 形象，作者意图↔ 读者反应 | 应用程序 |
| 启发式 | 系统性↔ 直觉、保守↔ 探索性 | 应用 |
每张脸是一个由144个认知观察点组成的12x12网格。位置决定了分类（角/中点/边缘/中心）、效力和光谱成员资格。这12个面被组织成6个互补对（立方体模型），通过共享表面进行协调。该引擎通过位置对应、具有立方体层调制的宝石（面间积分）、辐条（每张脸的行为特征）和中心宝石一致性得分来计算张力。
工具
| 工具 | 目的 |
|---|---|
create_prompt_basis | 主要——意图或协调，施工依据 |
interpret_basis | 解读——一种建构基础的通俗语言阅读 |
explore_space | 专家——图遍历、应力测试、三角测量 |
extend_schema | 创作——添加与矛盾检测的结构和关系 |
示例：自然语言意图
create_prompt_basis(intent="Design an ethical framework for autonomous vehicle decision-making")引擎将这一意图定位在所有12个哲学维度上，并返回：
{
"coordinate": {
"epistemology": {"x": 4, "y": 4, "weight": 0.76},
"ontology": {"x": 6, "y": 5, "weight": 0.73},
"praxeology": {"x": 7, "y": 4, "weight": 0.72},
"heuristics": {"x": 5, "y": 3, "weight": 0.66},
"phenomenology": {"x": 7, "y": 4, "weight": 0.61},
"ethics": {"x": 6, "y": 4, "weight": 0.53},
"...": "...all 12 faces with (x,y) position and relevance weight"
},
"harmonization": [
{"pair": ["ontology", "praxeology"], "resonance": 0.15},
{"pair": ["axiology", "ethics"], "resonance": 0.05},
"...6 complementary pairs with resonance scores"
],
"spokes": {
"ontology": {"classification": "weakly_integrated", "strength": 0.042},
"epistemology": {"classification": "weakly_integrated", "strength": 0.039},
"...": "...per-face behavioral signatures"
},
"central_gem": {"coherence": 0.69, "classification": "highly_coherent"},
"construction_questions": {
"ethics": {
"template": "What moral obligations does this prompt impose or assume?",
"position_summary": "balanced Deontological/Consequential + moderately Agent-focused",
"meaning_mechanism": "composition",
"phase": "evaluation"
},
"...": "...12 position-specific philosophical questions to guide prompt construction"
}
}输出告诉你：这个意图主要是关于知识验证（认识论0.76）、存在什么实体（本体论0.73）和行动结构（实践论0.72）。伦理学登记为0.53，存在但不占主导地位。这种协调表明本体论和行为学产生了强烈的共鸣（0.15）——理论上的“存在”与实践中的“如何行动”是一致的
示例：预先形成的坐标
为了精确控制，直接传递坐标：
coordinate = {
"ontology": {"x": 0, "y": 0, "weight": 1.0}, # corner: particular + static
"ethics": {"x": 0, "y": 11, "weight": 0.9}, # corner: deontological + act
"methodology": {"x": 0, "y": 0, "weight": 0.8}, # corner: analytic + deductive
# ...all 12 faces with x (0-11), y (0-11), weight (0-1)
}
result = create_prompt_basis(coordinate=coordinate)建筑
- 堆栈： Python+NetworkX（拓扑）+numpy（计算）+SQLite（持久性）+MCP SDK
- 图表： 1873个节点，2279条边（12个面×144个构造+132个nexi+1个中心宝石）
- 管道： 8个阶段（意图解析器→ 坐标解算器→ 位置计算机→ 构造解析器→ 张力分析器→ Nexus/宝石分析仪→ 轮辐分析器→ 施工桥梁）
- 几何形状： 向量平衡（立方八面体）作为潜在的面间拓扑，6对互补对的立方体模型
- 部署： 单进程，stdio传输，无守护进程，无外部依赖
文档
docs/DESIGN.md--完整的设计规范docs/CONSTRUCT-v2.md--构造规范（面、点、光谱、nexi、宝石、辐条是什么）docs/CONSTRUCT-v2-questions.md--144个按区域划分的施工问题模板docs/adr/--13架构决策记录
发展
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v重建语义桥（可选）
装运的包裹包括预先计算的BGE衍生工件(semantic_bridge.npz, semantic_vocab.json).要从头开始重建它们（例如，在极点同义词编辑后），请安装build-extra：
pip install -e ".[build]"
python -m nltk.downloader wordnet omw-1.4
python scripts/build_semantic_bridge.py该版本使用BAAI/bge-large-en-v1.5（约1.3 GB，下载一次到HuggingFace缓存）和 wordfreq 用于频率排序。运行时依赖关系不受影响——最终用户只接收预先计算的工件。
贡献
看 贡献.md 用于开发设置和指南。
安全
看 安全.md 获取漏洞报告说明。
许可证
麻省理工学院