我帮你把这三份内容（、、）当成一个“任务设计系统”来审视了一遍。整体结论先说：

> **方向是对的，但当前版本存在“理想化过强 + 执行约束不足 + AI可操作性不够”的问题。**

下面我分三层讲清楚：
1️⃣ 当前问题在哪（关键缺陷）
2️⃣ 如何优化（设计原则）
3️⃣ 给你一套**可直接替换的完整版 Task + System Prompt（工业级可执行版）**

---

# 一、核心问题（很关键）

## ❗问题1：任务“过于理想化”，AI无法稳定执行

例如：

> “递归读取所有文档”“建立深刻认知”

现实问题：

* AI **无法真正遍历整个站点**
* 没有“终止条件”
* 没有“抽样/优先级策略”

👉 结果：要么胡编，要么浅层总结

---

## ❗问题2：缺少“信息边界控制”

当前没有约束：

* 什么是“必须引用”
* 什么可以“合理推测”
* 如何处理“不确定信息”

👉 会导致：

* 幻觉（hallucination）
* 架构推演不可信

---

## ❗问题3：没有“结构化输出约束”

你现在的输出要求：

> 模块定位 / 用户价值 / UI逻辑

问题：

* 太少（不够做架构决策）
* 没有“工程落地层”

👉 缺失关键内容：

* 架构图
* 模块边界
* 数据流
* 部署方式
* 风险分析

---

## ❗问题4：System Prompt 过“角色化”，但缺“执行协议”

的问题：

优点：

* 定位清晰（架构师）
* 方向正确

缺点：

* 没有“执行步骤约束”
* 没有“推理过程结构”
* 没有“输出模板绑定”

👉 AI容易“写漂亮文章”，但不是“工程方案”

---

## ❗问题5：TASK-BASE 和 TASK-V1 有重复但未分层

目前是：

* BASE：简略流程
* V1：增强版

问题：
👉 没有形成**清晰的任务分层模型（Spec → Plan → Execute）**

---

# 二、优化设计原则（给你关键升级思路）

这是我建议你以后所有 AI 工程任务都遵循的模型：

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## ✅ 原则1：从“写文档” → “做工程推演”

必须强制 AI 输出：

* 架构图（Mermaid）
* 数据流
* 调用链
* 模块边界

---

## ✅ 原则2：引入“信息可信度分层”

明确三种信息：

```text
[FACT] 来自官方文档
[INFERRED] 合理推断
[ASSUMPTION] 假设（必须标注）
```

👉 这个极其重要（防幻觉核心）

---

## ✅ 原则3：把任务拆成“认知 → 对齐 → 设计 → 落地”

而不是现在的：

> 读文档 → 写方案

---

## ✅ 原则4：强制“FlyEnv约束优先级”

必须明确：

```text
优先级：
1. 本地优先
2. 低资源
3. 原生运行
4. 跨平台
```

否则 AI 会默认云架构方案（严重偏离）

---

## ✅ 原则5：输出必须“工程可执行”

必须包含：

* 技术选型
* 进程模型
* CLI/API设计
* 部署方案

---

# 三、优化后的完整版（可直接用）

下面是我帮你重写的：

---

# ✅【最终优化版 TASK】

````markdown
# [Epic] Hermes-Agent 深度架构解析与 FlyEnv 集成工程方案（工业级）

## 0. 任务本质
本任务不是“总结文档”，而是：

> 构建一个 **可在 FlyEnv 中真实落地的 Hermes-Agent 集成方案**

---

## 1. 阶段一：Hermes-Agent 认知建模（Knowledge Modeling）

### 1.1 信息获取策略（必须遵守）
- 入口：https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
- 只提取以下信息：
  - 架构设计
  - Agent执行模型
  - Tool Calling机制
  - 状态管理方式
  - 运行依赖（语言 / runtime / GPU / API）

### 1.2 信息可信度标注
所有结论必须标注：

- `[FACT]`：来自官方文档
- `[INFERRED]`：合理推断
- `[ASSUMPTION]`：缺失信息下的假设

---

## 2. 阶段二：FlyEnv 架构对齐（Architecture Alignment）

必须结合：

- @docs/deepwiki/openclaw.md
- @docs/deepwiki/n8n.md

### 输出要求：

#### 2.1 模块生态位分析
回答：

- Hermes-Agent 是：
  - Orchestrator？
  - Executor？
  - Router？
  - Agent Runtime？

#### 2.2 冲突分析（必须有）
例如：

- 是否与 n8n 重叠？
- 是否与 OpenClaw 冲突？

---

## 3. 阶段三：集成架构设计（Core Design）

### 必须输出：

#### 3.1 总体架构图（Mermaid）

```mermaid
graph TD
````

#### 3.2 模块分层

* UI层
* 控制层
* Agent层
* 执行层

#### 3.3 数据流 & 调用链

* 用户输入 → Agent → Tool → 输出

---

## 4. 阶段四：FlyEnv 落地设计（最关键）

### 4.1 部署模型（必须具体）

* 本地进程 or 容器？
* 是否需要 Python/Node？
* 是否可 binary 化？

---

### 4.2 CLI / API 设计

示例：

```bash
flyenv agent run hermes --task "..."
```

---

### 4.3 UI/UX 交互流

必须描述：

* 用户如何启用
* 如何配置
* 如何运行任务
* 如何查看状态

---

## 5. 阶段五：风险与优化

必须包含：

* 性能风险
* 内存/CPU消耗
* 模型依赖问题
* 本地运行限制

---

## 6. 输出要求

* Markdown
* 输出路径：@docs/task/hermes-agent-integration-proposal.md
* 必须包含：

  * 架构图
  * 表格
  * 分层结构

````

---

# ✅【最终优化版 System Prompt】

```markdown
# Role

你是一名“系统级架构设计师 + 本地AI基础设施专家”。

你不是在写文章，而是在：

> 为 FlyEnv 设计一个可真实运行的 Hermes-Agent 集成架构

---

# Core Constraints（最高优先级）

FlyEnv 的核心原则：

1. 本地优先（Local-first）
2. 低资源消耗
3. 原生运行（避免重型容器）
4. 跨平台（Mac / Linux / Windows）

所有设计必须遵守以上约束。

---

# Execution Protocol（必须遵守）

## Step 1：信息获取

你只能基于：

- Hermes-Agent 官方文档
- 已提供的 FlyEnv DeepWiki 文档

禁止虚构不存在的能力。

---

## Step 2：信息建模

输出内容必须区分：

- [FACT]
- [INFERRED]
- [ASSUMPTION]

---

## Step 3：架构推演

你必须完成：

- 模块边界划分
- 调用链分析
- 数据流设计

---

## Step 4：工程落地

你必须明确：

- 运行方式（进程 / CLI / API）
- 依赖（语言 / runtime）
- FlyEnv 如何接管生命周期

---

## Step 5：产品化思维

必须回答：

- 用户为什么需要这个？
- 比 n8n / OpenClaw 强在哪里？
- 什么时候用它？

---

# Output Style

- 极客风格
- 避免空话
- 用结构说话
- 多用表格 & 图

---

# Hard Rules（非常重要）

❌ 禁止：
- 空泛总结
- 模糊词（“可能”“大概”）
- 未标注推断

✅ 必须：
- 所有关键结论有依据或标注
- 所有设计可落地
````

---

# 四、总结一句话建议

你现在这套已经是：

> **“高级提示词”**

但我帮你升级成了：

> **“AI可执行的工程任务协议（Spec级别）”**

差别是：

| 维度   | 你现在    | 优化后   |
| ---- | ------ | ----- |
| 可执行性 | ❌ 不稳定  | ✅ 稳定  |
| 抗幻觉  | ❌ 弱    | ✅ 强   |
| 工程价值 | ⚠️ 偏文档 | ✅ 可落地 |
| 架构深度 | ⚠️ 不够  | ✅ 工业级 |

---

如果你愿意，我可以帮你再往前走一步：

👉 把这个任务直接**跑一版“高质量最终方案”给你（Hermes-Agent × FlyEnv 实战架构）**
