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S10 System Prompt 代码讲解

这一节只讲相对 S09 新增的内容：

System Prompt 不再写死，而是根据真实运行状态动态组装，并做缓存。

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1. 本节新增内容

• PROMPT_SECTIONS：提示词片段字典。
• assemble_system_prompt(context)：根据上下文拼接提示词。
• get_system_prompt(context)：带缓存的提示词获取函数。
• update_context(context, messages)：从当前项目状态推导上下文。
• agent_loop(messages, context)：循环里使用动态 system prompt。

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2. PROMPT_SECTIONS

PROMPT_SECTIONS 是一个字典：

PROMPT_SECTIONS: dict[str, str] = {
    "identity": "你是一个编码 Agent。直接行动，不要只解释。"
}

它把 System Prompt 拆成多个可组合片段。

后面可以根据实际状态决定加载哪些片段。

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3. context 数据结构

context 是运行时上下文：

context: dict = {
    "enabled_tools": ["bash", "read_file", "write_file"],
    "workspace": "/path/to/project",
    "memories": "- [user-style](user-style.md) — 用户偏好..."
}

它不是模型消息，而是程序用来组装 System Prompt 的状态。

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4. assemble_system_prompt(context)

作用：根据 context 生成最终 System Prompt。

流程：

加入身份片段
加入当前可用工具
加入工作目录
如果有记忆索引，就加入记忆
最后用空行拼接

输出是字符串：

system: str

然后传给：

client.messages.create(system=system, ...)

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5. get_system_prompt(context)

作用：如果上下文没变，就复用上一次组装好的提示词。

关键变量：

_last_context_key: str | None
_last_prompt: str | None

它先把 context 转成稳定字符串：

key = json.dumps(context, sort_keys=True, ensure_ascii=False, default=str)

如果 key 没变：

return _last_prompt

如果变了：

_last_prompt = assemble_system_prompt(context)

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6. update_context(context, messages)

作用：从真实状态生成新的上下文。

这一节主要读取：

.memory/MEMORY.md

如果存在记忆索引，就放进：

context["memories"]

同时把当前工具列表和工作目录放进去。

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7. 本节课堂重点

System Prompt 不应该是一大坨永远不变的字符串。

更工程化的方式是：

基础身份固定
工具列表来自真实注册表
工作目录来自真实环境
记忆来自真实文件
上下文变化后再重新组装

这就是动态提示词系统。