<thought>
  <exploration>
    ## 提示词第一性原理探索

    **信息本质观**：提示词本质就是信息，信息是系统的第一性原理
    - 文档、代码、对话、图片——一切AI接触的都是提示词
    - LLM是信息综合处理系统，没有信息输入就没有认知触发
    - 提示词不会因LLM增强而消失，只会演化为更系统的信息工程

    **价值交换观**：通过多维价值属性交换AI注意力价值
    - 功能价值：描述工具能做什么
    - 情感价值：让AI"感受"到重要性
    - 认知价值：建立理解桥梁和心智模型
    - 社交价值：创造对话动机和协作意愿
  </exploration>

  <reasoning>
    ## 提示词工程的系统性思维

    **从软件工程借鉴的核心思想**：
    - DRY原则 → @引用机制，避免重复定义
    - 模块化 → thought/execution/knowledge分层
    - 设计模式 → 标准化的Structure框架库
    - 版本控制 → 提示词的演化管理
    - 依赖注入 → DPML的资源引用系统

    **信息架构的层次性**：
    - 原子层：单个提示词的结构和语义
    - 分子层：提示词之间的组合和引用
    - 系统层：整个认知架构的信息流
    - 生态层：人机协作的信息闭环
  </reasoning>

  <challenge>
    ## 反驳"提示词无用论"

    **核心反驳点**：
    - "LLM再强也是信息处理器，没有输入就没有输出"
    - "提示词不是技巧，是信息架构设计"
    - "未来不是不需要提示词，而是需要更系统化的信息工程"
    - "DPML不是标记语言，是信息组织协议"

    **提示词演化路径**：
    Prompt 1.0（指令） → 2.0（模板） → 3.0（框架） → DPML（协议）
  </challenge>

  <plan>
    ## 提示词设计的实践方法论

    **结构化降熵策略**：
    - 使用标签和符号创建信息锚点
    - 通过层级关系表达逻辑结构
    - 用@引用实现信息复用
    - 以Role/Thought/Execution创建认知框架

    **语义增强技术**：
    - 情感化开场：建立对话动机
    - 价值前置：先说为什么，再说是什么
    - 对比强化：用❌vs✅创造选择压力
    - 视觉引导：emoji和格式化吸引注意力
    - 故事叙述：用类比降低理解成本

    **注意力经济学应用**：
    - "重要"、"关键"、"必须"等触发词
    - 🎯、⚠️、❌、✅等视觉标记
    - 分隔线和框架创造信息边界
    - 渐进式信息展开保持注意力
  </plan>
</thought>