╭─── Claude Code v2.1.91 ──────────────────────────────────────────────────────╮
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│      Opus 4.6 (1M context) · Claude Max ·          │ Added `disableSkillShe… │
│      chris.yao.illini@gmail.com's Organization     │ Added support for mult… │
│                 ~/projects/reprompt                │ /release-notes for more │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

❯ 以顶尖软件架构师和LLM专家的身份，分析这段叙述背后的核心技术观点 “  ▎ Some     
implementation notes since the post is already long.                            
                                                                                
  ▎ The rewrite engine's task detection uses keyword matching — "fix", "bug",   
"error" → debug task, "add", "create", "implement" →                            
  implement task. Simple but covers 90%+ of real prompts.                       
                                                                                
  ▎ The scaffold slots were designed by studying fabric (40k stars, 251         
patterns) and awesome-cursorrules (38k stars). Their best                       
  patterns add structure — fill-in-the-blank slots — not prose. I automated     
that step.                                                                      
                                                                                
  ▎ Scoring extracts 30+ features per prompt via regex — no tokenizer, no       
model. Features like hasFilePath, hasErrorMessage,                              
  instructionPositionFraction. Weighted across 5 dimensions into 0-100.         
                                                                                
  ▎ Happy to dig into any of the papers or methodology if anyone's curious.”然  
后以明星开源项目拥有者的身份，分析对于我们的项目，是否有哪些需要调整的战略方向  
，重写用户prompt和优化的思路是否会因为模型的进步而失去市场？现在有的比如Claude  
Code/CodeX等等是否核心也在优化/预置prompts而导致用户的prompt占比和权重对于输出  
质量的影响变小？充分搜索优秀的开源项目和框架，工业界设计和论文，然后我们进一步  
讨论和思考这个问题。另外，针对不同模型的使用，优化prompt是否要做特定的模型针对  
而不仅仅是全局优化？                                                            

⏺ This is a deep strategic question. Let me research the current landscape
  thoroughly before we discuss.

⏺ 3 agents finished (ctrl+o to expand)
   ├─ Research prompt optimization landscape · 38 tool uses · 67.7k tokens
   │  ⎿  Done
   ├─ Research academic papers on prompting · 45 tool uses · 79.7k tokens
   │  ⎿  Done
   └─ Research reprompt project context · 13 tool uses · 39.3k tokens
      ⎿  Done

❯ 再加上这一段也需要分析CC的plan模式只有一句提示词’不要写代码’” — 这是错误的。  
实际的plan mode system prompt包含多个部分：首先告知Claude现在处于plan模式且为只 
读状态，明确禁止进行任何编辑、运行非只读工具或修改系统状态；然后要求Claude回答  
用户的查询并在研究完成后调用ExitPlanMode工具来呈现计划。                        
除了核心的只读指令，还包括关于如何读写plan文件的规则、计划应如何结构化的工作流  
建议等内容。                                                                    
增强版的plan mode prompt更加复杂，将Claude定位为”软件架构师和规划专家”，详细说  
明了禁止创建新文件、只能探索代码库和设计实现计划等规则。                        
GitHub上逆向整理出的prompt显示，plan mode相关prompt有多个版本，增强版约636      
tokens，远程plan模式约652 tokens。                                              
所以”只有一句话”是严重的简化和误传。实际是几百tokens的结构化指令。              
“基础模型够强就配极简prompt” — 半对半错。                                       
这个观点有一定道理，Armin Ronacher在深入研究后也总结说plan                      
mode”基本上就是一个自定义prompt加上一些系统提醒和几个示例” 。但”极简”是相对的—— 
几百tokens的精心设计prompt和”一句话”之间差距很大。Prompt虽然不长，但每一句都经  
过精心工程，包含了权限控制、工作流引导、工具调用规范等关键要素。                
结论： 这条帖子的核心论点（强模型+简洁prompt）有合理性，但把plan                
mode说成”只有一句’不要写代码’“属于以讹传讹，与事实相差甚远                      

⏺ Research complete. Let me synthesize everything into a comprehensive strategic
   analysis.

  ---
  一、原帖技术观点解析

  原帖的四个技术声明背后隐含了一个核心哲学：规则引擎 > LLM，简单覆盖 
  90%。逐条拆解：

  1. "Keyword matching covers 90%+ of real prompts"

  这是正确的工程判断。reprompt 自己的 rewrite.py 也用类似的 task
  detection。但要注意：90% 覆盖率在 demo 和博客里很好看，在生产中意味着每 10 
  个用户有 1 个体验失败。真正的问题不是能否做到 90%，而是剩下 10% 的 fallback
  策略。

  2. "Scaffold slots from fabric (40k) + awesome-cursorrules (38k)"

  这揭示了一个重要的产品策略：不自己创造模板，从社区最佳实践中提取结构。fabric
  的 251 个 pattern 和 cursorrules 的模板库本质上是众包的 prompt 
  engineering。这比个人经验更可靠。

  3. "30+ features via regex, no tokenizer, no model → 0-100 score"

  这和 reprompt 的 scorer.py + extractors.py 几乎完全相同。核心论点是：prompt 
  质量可以用确定性特征衡量，不需要 LLM 判断。这在 PEEM (2603.10477)
  论文中得到了验证——独立的 prompt 质量测量是可行的。

  4. Claude Code plan mode "只有一句'不要写代码'"

  这是严重的误传。你补充的分析完全正确：

  - 基础版 plan mode prompt 包含：只读状态声明、工具禁用规则、ExitPlanMode
  调用规范、plan 文件读写规则、结构化工作流建议
  - 增强版将 Claude 定位为"软件架构师和规划专家"，约 636 tokens
  - 远程 plan 模式约 652 tokens
  - GitHub 逆向工程（来自 134k star 的 system-prompts 仓库 + 2026年3月 Claude
  Code 源码泄露事件）证实了多版本迭代

  Armin Ronacher 的结论更准确："基本上是一个自定义 prompt 
  加上系统提醒和几个示例"——确实不是万行代码，但也绝非一句话。每一句都经过精心工
  程：权限控制、工具调用规范、工作流引导。

  这恰恰证明了 prompt engineering 的价值：即使是 Opus 级别的模型，Anthropic
  自己也需要几百 tokens 的精心设计来约束行为。"强模型 + 极简 prompt"是一个
  spectrum，不是 binary。

  ---
  二、核心战略问题：Prompt 优化会被模型进步淘汰吗？

  研究结论：不会淘汰，但会变形

  ┌───────────────────────┬───────────────────────────────────┬─────────────┐
  │         维度          │               证据                │    来源     │
  ├───────────────────────┼───────────────────────────────────┼─────────────┤
  │ Prompt 敏感性不随模型 │ GPT-4+                            │ Sclar+ (231 │
  │ 变大消失              │ 仍有显著格式敏感性；LLaMA-2-13B   │ 0.11324,    │
  │                       │ 格式差异导致 76 分精度波动        │ ICLR 2024)  │
  ├───────────────────────┼───────────────────────────────────┼─────────────┤
  │                       │ GPT-4o 上有效的结构化 prompt 在   │ Khan (2510. │
  │ 但敏感性的性质会反转  │ GPT-5 上反而有害（"Prompting      │ 22251)      │
  │                       │ Inversion"）                      │             │
  ├───────────────────────┼───────────────────────────────────┼─────────────┤
  │                       │ 6种压缩方法在13个数据集上，modera │ Zhang+ (250 │
  │ 适度压缩反而提升性能  │ te compression                    │ 5.00019)    │
  │                       │ 在长上下文中提升表现              │             │
  ├───────────────────────┼───────────────────────────────────┼─────────────┤
  │ System prompt 不能让  │ AAAI 2026："Control               │ Geng+ (2502 │
  │ user prompt 无关紧要  │ Illusion"——system/user            │ .15851)     │
  │                       │ 层级在实践中不可靠                │             │
  ├───────────────────────┼───────────────────────────────────┼─────────────┤
  │                       │ "Model Drifting"——同一 prompt     │ PromptBridg │
  │ Prompt 跨模型不可移植 │ 换模型性能严重下降（27-39%        │ e (2512.014 │
  │                       │ improvement from adaptation）     │ 20)         │
  └───────────────────────┴───────────────────────────────────┴─────────────┘

  关键发现——"Prompting Inversion"（2510.22251）：这篇论文直接回答你的问题。在
  GPT-4o 上，结构化 "Sculpting" prompt 比 CoT 好（97% vs 93% on GSM8K）。但在
  GPT-5 上，同样的结构化 prompt 反而更差（94% vs 96.36%）。作者称之为
  "Guardrail-to-Handcuff 
  transition"——对中等能力模型有效的约束，在强模型上变成枷锁。

  这对 reprompt 的意义：我们的 rewrite engine
  目前做"全局优化"（加结构、前置指令、删 filler），这在当前模型上是正确的。但随
  着模型进步，过度结构化可能从优势变成劣势。

  Coding tools 的 prompt 预置正在吃掉用户 prompt 的影响力

  证据链：

  1. 134k star 的泄露仓库证实：Cursor、Windsurf、Claude Code、Augment Code
  等工具内置了大量 prompt engineering——版本化的 Agent Prompt、11轮 Tools Wave
  迭代、风险分级权限系统
  2. Augment Code 的四层架构：system prompts → tools → skills → user
  messages。用户 prompt 只是最底层
  3. Claude Code 源码泄露（2026年3月）：512,000 行
  TypeScript，完整的权限系统和内部 prompt 架构
  4. 但 "Control Illusion" 论文说：这些层级控制在实践中并不可靠——模型对预训练中
  学到的社会权威模式的响应比对 system/user 角色标签更强

  结论：用户 prompt 的绝对权重确实在下降（因为工具层做了大量预处理），但边际价值
  反而在上升——在工具已经优化了 80% 的基础上，用户 prompt 的质量决定了最后 20%
  的差距，而这 20% 往往是关键的。

  ---
  三、竞争格局的结构性变化

  ┌────────────┬───────┬──────────────────────┬────────────────────────────┐
  │    玩家    │ Stars │         动态         │     对 reprompt 的威胁     │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │            │       │ 2026年3月被 OpenAI   │ 高——OpenAI 内置 prompt     │
  │ promptfoo  │ 19.3k │ 收购，将整合进       │ 测试将成为默认             │
  │            │       │ OpenAI Frontier      │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │            │       │ GEPA optimizer (Jul  │ 中——面向不同用户群（开发者 │
  │ DSPy       │ 33.4k │ 2025) 已超越人类     │  pipeline vs 个人分析）    │
  │            │       │ prompt engineering   │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ fabric     │ 40.4k │ 众包 pattern         │ 低——模板库不做分析         │
  │            │       │ 模板库，活跃         │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ OpenAI     │       │ Playground 内免费提  │                            │
  │ Prompt     │ 内置  │ 供，meta-prompt      │ 高——零成本替代品           │
  │ Optimizer  │       │ 重写用户 prompt      │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ Microsoft  │       │                      │                            │
  │ PromptWiza │ 3.8k  │ 自进化 prompt 优化   │ 低——研究项目，非 CLI 工具  │
  │ rd         │       │                      │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │ Meta       │ 792   │ Llama 专用 prompt    │ 低——模型专用               │
  │ prompt-ops │       │ 优化                 │                            │
  ├────────────┼───────┼──────────────────────┼────────────────────────────┤
  │            │ Natur │                      │ 中——学术框架，但方法论影响 │
  │ TextGrad   │ e     │ 文本梯度自动优化     │ 行业                       │
  │            │ 发表  │                      │                            │
  └────────────┴───────┴──────────────────────┴────────────────────────────┘

  最大威胁：OpenAI 的垂直整合

  promptfoo 被收购 + Playground 内置 Prompt Optimizer = OpenAI 在构建闭环：写
  prompt → 自动优化 → 测试 → 部署。这条路径上，reprompt
  的"分析+评分+重写"会显得多余——除非我们提供 OpenAI 不做的东西。

  ---
  四、模型针对性优化：全局优化 vs 模型特定优化

  研究结论：必须做模型特定优化

  ┌──────────────────────────────────────────────┬──────────────────────────┐
  │                     证据                     │           论文           │
  ├──────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────┤
  │ 同一 prompt 换模型性能下降 27-39%            │ PromptBridge             │
  │                                              │ (2512.01420)             │
  ├──────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────┤
  │ 最优策略在模型代际间完全反转                 │ Prompting Inversion      │
  │                                              │ (2510.22251)             │
  ├──────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────┤
  │ prompt 格式偏好跨模型相关性极弱              │ Sclar+ (2310.11324)      │
  ├──────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────┤
  │ 压缩效果因模型而异：Claude 受益多，GPT-4o    │ CompactPrompt            │
  │ 不变或下降                                   │ (2510.18043)             │
  ├──────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────┤
  │ Claude 偏好 XML，GPT 偏好 Markdown，Gemini   │ 多来源实践共识           │
  │ 偏好顶部定义                                 │                          │
  └──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────┘

  对 reprompt 的含义：

  当前 scorer.py 的评分是模型无关的——所有 30+ 特征的权重对所有模型相同。这在"v1
  够用"但长期来看是错的。一个 prompt 在 Claude 上可能得 85 分但在 GPT 上只值 60
  分（因为 XML 结构在 GPT 上无效）。

  具体需要模型特定化的维度：
  - 格式偏好：XML tag penalty/bonus 取决于目标模型
  - 压缩阈值：Claude 对压缩更友好，GPT-4o 对压缩不敏感
  - 结构化程度：更强的模型需要更少的结构化约束（Prompting Inversion）
  - Few-shot vs instruction：不同模型对 exemplar vs instruction 的响应不同（Wan+
   NeurIPS 2024）

  ---
  五、战略建议

  1. 核心定位需要从 "Prompt Engineering" 转向 "Context Engineering"

  Karpathy 和 Anthropic 已经确立了新术语。reprompt 继续用 "prompt analysis"
  定位会被归入"过时的学科"。

  具体动作：
  - README 和 landing page 的叙事从"analyze your prompts"转向"understand your AI
   context patterns"
  - 强调 reprompt 分析的是完整的 human-AI 交互（distill, agent, sessions
  已经在做了），不只是单条 prompt
  - reprompt 这个名字本身还好——"re-prompt" 可以重新解释为 "re-think how you
  prompt"

  2. 模型感知评分（Model-Aware Scoring）是差异化机会

  没有竞品在做这件事。OpenAI Prompt Optimizer 只为 GPT 优化。DSPy
  的优化是黑箱的。

  具体动作：
  - reprompt score "prompt" --model claude vs --model gpt 输出不同分数和不同建议
  - 基于 PromptBridge 的 "Model Drifting" 研究，提供 reprompt compare 
  --cross-model 功能
  - 评分权重表从一套变成每个模型家族一套（Claude/GPT/Gemini/Llama）
  - 这直接呼应论文证据，是可以在 README 中引用的差异化

  3. "Rule-based is the brand" 仍然成立，但需要重新定义 "rule"

  当前的 rule 是静态的（正则提取 30+
  特征，固定权重）。研究显示这些规则需要动态化：

  - 随模型能力调整：对 GPT-3.5 用户建议加结构化；对 Claude Opus
  用户建议减少约束（Prompting Inversion）
  - 随上下文长度调整：短 prompt 的优化策略和长 prompt 不同（LongLLMLingua
  发现压缩在长上下文中反而提升性能）
  - 这些仍然是 rule-based——不需要 LLM，只需要条件分支

  4. 不要和 OpenAI/DSPy 竞争"自动优化"赛道

  OpenAI 收购 promptfoo + 内置 Prompt Optimizer = 他们在做生成端的自动化。DSPy
  在做 pipeline 端的自动化。TextGrad 发了 Nature。

  reprompt 的护城河不在"帮你写更好的 prompt"，而在**"帮你理解你的 prompt
  行为"**：
  - 个人 prompt 历史分析（没有竞品做）
  - 跨会话 repetition 检测（没有竞品做）
  - 隐私优先的本地分析（OpenAI Optimizer 需要上传 prompt）
  - 多工具适配器（10 个 adapter 覆盖所有主流 AI coding tool）

  5. 中长期需要关注的风险

  ┌───────────────────────┬──────────┬──────────────────────────────────────┐
  │         风险          │  时间线  │               缓解策略               │
  ├───────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ OpenAI 内置评分让     │ 6-12     │ 模型感知评分 + 跨模型对比是 OpenAI   │
  │ reprompt score 冗余   │ 个月     │ 不会做的（他们只优化自己的模型）     │
  ├───────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ 模型进步让"prompt     │ 12-24    │ 转向 context engineering             │
  │ 质量"概念弱化         │ 个月     │ 分析（不只是                         │
  │                       │          │ prompt，而是整个会话质量）           │
  ├───────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ Coding tools 预置     │          │ 分析焦点从单条 prompt                │
  │ prompt 让用户 prompt  │ 已在发生 │ 转向会话策略（sessions, agent,       │
  │ 越来越短/简单         │          │ repetition 已经在做）                │
  ├───────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ DSPy                  │ 12-18    │ 定位互补：DSPy 做自动化，reprompt    │
  │ 类自动优化成为默认    │ 个月     │ 做可观测性（你用 DSPy                │
  │                       │          │ 优化完也想知道效果如何）             │
  └───────────────────────┴──────────┴──────────────────────────────────────┘

  ---
  六、总结判断

  原帖的核心论点（强模型 + 简洁 prompt + 规则引擎）有合理性，但有三个关键盲区：

  1. 把 plan mode 说成"一句话"是以讹传讹——636+ tokens 的精心工程，恰恰证明即使
  Opus 也需要结构化 prompt
  2. 忽视了 Prompting Inversion——当前有效的优化策略可能在下一代模型上反转
  3. 忽视了 Model Drifting——全局优化在多模型世界中不够

  对 reprompt 来说，prompt 优化不会死，但会从"写好单条 prompt"演变为"管理 AI 
  交互上下文"。我们已经在这条路上（distill、agent、sessions、repetition），需要
  的是主动命名这个转变并在叙事中占位。

  最紧迫的战略动作：
  1. 模型感知评分——无竞品、有论文支撑、实现成本低（调权重表）
  2. 叙事重定位——从 "prompt analysis" 到 "context intelligence"
  3. 不追"自动优化"赛道——守住"可观测性 + 隐私 + 本地"的定位

  要不要深入讨论哪个方向的具体实现路径？

✻ Cogitated for 6m 43s

❯ 好的，三个方向都充分展开讨论                                                  

⏺ Let me first understand the current implementation to ground the discussion in
   reality, not speculation.

⏺ 3 agents finished (ctrl+o to expand)
   ├─ Analyze scorer and rewrite impl · 5 tool uses · 35.5k tokens
   │  ⎿  Done
   ├─ Analyze CLI and output layer · 23 tool uses · 68.5k tokens
   │  ⎿  Done
   └─ Analyze adapters and data model · 20 tool uses · 55.2k tokens
      ⎿  Done

⏺ Now I have full implementation-level understanding. Let me do a deep strategic
   discussion on all three directions.

  ---
  方向一：模型感知评分（Model-Aware Scoring）

  为什么这是最高优先级

  reprompt 目前的系统在每一层都是模型盲的：

  - Prompt dataclass 没有 model 字段
  - PromptDNA 没有 target_model 字段
  - scorer.py 的所有权重（structure 15分, context 25分, position 20分,
  repetition 15分, clarity 25分）都是硬编码常量
  - rewrite.py 的 5 个触发阈值（position > 0.3, rep_freq < 0.15, word_count > 40
   等）全局固定
  - 数据库没有 model 列
  - 最关键的：多个 adapter 的原始数据本身就包含模型信息但被丢弃了——Claude Code
  JSONL 有 model 字段，ChatGPT export 有 model_slug，Gemini 有 model，Aider
  甚至有 Main model: 行但被 filters.py 主动过滤掉了

  与此同时，研究明确表明这种"模型盲"是错误的：

  ┌──────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┐
  │             论文发现             │                 影响                 │
  ├──────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ PromptBridge: prompt             │ 同一 prompt                          │
  │ 跨模型性能下降 27-39%            │ 在不同模型上的"好坏"截然不同         │
  ├──────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ Prompting Inversion: GPT-4o      │ 我们的 rewrite                       │
  │ 上有效的结构化在 GPT-5 上有害    │ 加结构化可能对强模型是负优化         │
  ├──────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ CompactPrompt: 压缩对 Claude     │ 我们的 compress                      │
  │ 有效、对 GPT-4o 无效或反效果     │ 建议可能对某些模型有害               │
  ├──────────────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
  │ 格式敏感性跨模型相关性极弱       │ 不能用一个模型的测试结果推断另一个   │
  │ (Sclar+)                         │                                      │
  └──────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

  架构设计：三层分离

  提取层 (extractors.py)     → 模型无关（特征是客观测量，不变）
  评分层 (scorer.py)          → 模型感知（权重随模型变化）
  重写层 (rewrite.py)         → 模型感知（阈值和策略随模型变化）

  这是一个干净的架构决策：提取是事实，评分是判断，判断需要上下文。

  数据模型变更

  第一步：收集模型信息（数据管道）

  # models.py — Prompt dataclass 加 model 字段
  @dataclass
  class Prompt:
      text: str
      source: str      # "claude-code", "cursor", ...
      session_id: str
      project: str | None = None
      timestamp: str = ""
      model: str = ""   # NEW: "claude-sonnet-4", "gpt-4o", "gemini-2-flash", ""

  # prompt_dna.py — PromptDNA 加 target_model
  @dataclass
  class PromptDNA:
      ...
      locale: str = "en"
      target_model: str = ""  # NEW: model family for scoring context

  每个 adapter 修改量很小——以 Claude Code 为例，JSONL 的 assistant message
  已经有 model 字段，只需在 parse 时提取并传递。ChatGPT 的 model_slug、Gemini 的
   model 同理。DB migration 加一列 model TEXT DEFAULT ''。

  第二步：评分 Profile 系统

  核心设计问题：profile 应该有多少个？我的建议是模型家族级别，不是具体版本：

  profiles/
  ├── generic.toml      # 默认（当前行为）
  ├── claude.toml       # Claude 家族 (Haiku/Sonnet/Opus)
  ├── gpt.toml          # GPT 家族 (4o/5/o-series)
  ├── gemini.toml       # Gemini 家族
  └── reasoning.toml    # 推理模型 (o3/o4-mini/Claude extended thinking)

  为什么不到具体版本？因为：
  1. 版本间差异远小于家族间差异
  2. 用户不会为每个版本单独配置
  3. 随模型更新维护成本爆炸

  但 reasoning 作为独立 profile 是必要的——Prompting Inversion
  论文明确表明推理模型需要更少结构化、更少约束，这和常规模型的优化方向完全相反。

  Profile 数据结构：

  @dataclass
  class ScoringProfile:
      name: str
      # 五维权重（总和仍为 100）
      structure_max: float = 15.0
      context_max: float = 25.0
      position_max: float = 20.0
      repetition_max: float = 15.0
      clarity_max: float = 25.0

      # 关键特征权重调整
      xml_structure_bonus: float = 0.0     # Claude: +2, GPT: 0
      markdown_bonus: float = 0.0           # GPT: +1, Claude: 0
      step_by_step_weight: float = 1.0      # reasoning models: 0.3
      constraint_weight: float = 3.0        # reasoning models: 1.5
      position_curve: str = "default"       # reasoning: "flat" (less 
  position-sensitive)
      repetition_target: float = 0.15       # reasoning: 0.05 (less repetition 
  needed)

      # 重写阈值
      front_load_threshold: float = 0.3     # reasoning: 0.6 (they handle middle
   better)
      echo_threshold: float = 0.15          # reasoning: 0.0 (disable echo)
      scaffold_word_limit: int = 30         # Claude: 25, GPT: 35
      compress_min_savings: float = 5.0     # Claude: 3.0, GPT: 8.0

  各模型家族的具体差异（基于研究）

  Claude 家族：
  - XML tag 结构有 bonus（Anthropic 官方推荐，训练数据中 XML
  是"自然推理分隔符"）
  - 压缩友好度高（CompactPrompt 论文：Claude-3.5 压缩后 +5-6 分）
  - 对 position 敏感但可恢复（Lost in the Middle 原始论文的测试模型之一）
  - 建议：structure_max +2, compress_min_savings 降低, xml_bonus +2

  GPT 家族：
  - Markdown 偏好，delimiter cue 有效
  - 压缩效果中性或负面（CompactPrompt：GPT-4o 不变或下降）
  - Few-shot exemplar > instruction wording（Wan+ NeurIPS 2024）
  - 建议：markdown_bonus +1, compress_min_savings 提高, example_weight +1

  Reasoning 模型（o3/o4-mini/extended thinking）：
  - 结构化约束有害（Prompting Inversion：structured 从 97% 降到 94%）
  - 不需要 CoT 提示（模型自己做 CoT）
  - 约束越少越好——它们会被过度字面执行（"Guardrail-to-Handcuff"）
  - 建议：step_by_step_weight 降到 0.3, constraint_weight 降到 1.5,
  front_load_threshold 升高, echo 禁用

  Gemini 家族：
  - 顶部定义偏好（prompt 开头的结构权重更高）
  - Grounding / 多模态提示独特
  - 数据较少，暂用 generic + 微调

  用户体验设计

  # 显式指定模型
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model claude
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model gpt
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model reasoning

  # 交叉对比（差异化功能，竞品无）
  reprompt compare "prompt" --cross-model
  # 输出：
  #   Claude: 78/100 (STRONG) — XML structure bonus, good compression candidate
  #   GPT:    65/100 (GOOD)   — lacks Markdown delimiters, examples would help
  #   o3:     82/100 (STRONG) — minimal constraints = good for reasoning model

  # 自动检测（从 scan 数据中推断）
  reprompt insights --model-breakdown
  # 输出：你在 Claude Code 上平均 72 分，在 Cursor (GPT) 上平均 58 分
  #        建议：Cursor prompts 需要更多 Markdown 结构和 examples

  实现路径和优先级

  ┌──────────────────────────────────────┬────────┬──────────────────────────┐
  │                 阶段                 │ 工作量 │           价值           │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P0: Adapter 提取 model 字段 + DB     │ 2-3 天 │ 数据基础，后续一切依赖此 │
  │ migration                            │        │                          │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P1: ScoringProfile 系统 +            │        │                          │
  │ generic/claude/gpt/reasoning 4 个    │ 3-4 天 │ 核心差异化功能           │
  │ profile                              │        │                          │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P2: --model 加到                     │ 1 天   │ 用户可见                 │
  │ score/rewrite/compare                │        │                          │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P3: --cross-model 对比功能           │ 2 天   │ 独特卖点                 │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P4: insights 按模型分解              │ 1-2 天 │ 洞察价值                 │
  ├──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┤
  │ P5: 自动检测（scan 时用 adapter      │ 1 天   │ 无摩擦体验               │
  │ model 数据）                         │        │                          │
  └──────────────────────────────────────┴────────┴──────────────────────────┘

  总计约 10-12 天，可以分批发布。P0+P1+P2 是一个 release，P3 是一个
  release，P4+P5 是一个 release。

  关键决策点：profile 权重的校准来源

  这是最难的部分。我们不能凭直觉设置权重——需要数据支撑：

  1. 论文直接证据：Prompting Inversion (结构化对推理模型有害), CompactPrompt
  (压缩效果因模型而异), PromptBridge (跨模型 27-39% 下降), Lost in the Middle
  (position bias)
  2. 官方 best practices：Anthropic 推荐 XML, OpenAI 推荐 system message 优化
  3. 社区验证：fabric 的 251 patterns 可以分析哪些 pattern 在哪个模型上被评价好
  4. 自己的用户数据：当 P0 完成后，收集到 model 字段后，可以用真实的
  effectiveness_score 和 model 做交叉分析

  建议：初版用论文证据 + 官方文档 hardcode，标注为
  "research-calibrated"。后续用用户数据做 A/B 验证。在 README
  引用具体论文，这是可信度来源。

  ---
  方向二：叙事重定位——从 "Prompt Analysis" 到 "Context Intelligence"

  为什么需要重定位

  三个信号：

  1. 术语战争已经结束：Karpathy 2025年6月定义 "context engineering"，Anthropic
  2025年9月发布 "Effective context engineering for AI
  agents"，davidkimai/Context-Engineering 仓库 8.6k star。"Prompt engineering"
  正在成为过时标签。
  2. reprompt 已经在做 context analysis 但没有命名它：distill
  分析完整对话，agent 分析工具使用模式，sessions 分析会话质量，repetition
  分析跨会话模式。这些都不是单条 prompt 分析——它们是 context intelligence。但
  README 和品牌叙事仍然围绕 "prompt" 展开。
  3. 竞品定位留出了空间：DSPy = "programming LMs"，fabric = "crowdsourced
  patterns"，promptfoo = "prompt testing"（现在是 "agentic
  security"）。没有人占据 "context intelligence" 这个位置。

  重定位不等于改名

  reprompt 这个名字不需要改——它有 SEO 价值，PyPI 上已经注册，GitHub 已有 41
  stars。关键是改变叙事框架：

  当前叙事：
  ▎ "CLI tool that extracts, deduplicates, and analyzes prompts from AI coding 
  sessions"

  目标叙事：
  ▎ "Context intelligence for AI-assisted development — understand how you 
  interact with AI coding tools, not just what you type"

  四层叙事架构

  我建议用一个同心圆模型来组织叙事，从内到外：

  ┌─────────────────────────────────────────────┐
  │  Layer 4: Development Intelligence          │  ← 未来愿景
  │  "How is AI changing your development?"     │
  ├─────────────────────────────────────────────┤
  │  Layer 3: Context Patterns                  │  ← 已有能力
  │  sessions · agent · repetition · distill    │
  ├─────────────────────────────────────────────┤
  │  Layer 2: Prompt Optimization               │  ← 核心产品
  │  score · rewrite · check · compress · lint  │
  ├─────────────────────────────────────────────┤
  │  Layer 1: Data Pipeline                     │  ← 基础设施
  │  10 adapters · dedup · SQLite · scan        │
  └─────────────────────────────────────────────┘

  当前问题：README 和所有 marketing 材料聚焦在 Layer 2。但 Layer 3
  是真正的差异化——没有竞品做这个。Layer 2 正在被 OpenAI Prompt Optimizer 和 DSPy
   蚕食。

  重定位策略：品牌叙事以 Layer 3 为核心，Layer 2 作为"也能做"，Layer 1
  作为技术护城河（10 adapters 没有人复制），Layer 4 作为愿景锚点。

  README 结构调整

  当前 README 开头（假设）：
  ▎ reprompt — Analyze and optimize your AI coding prompts

  建议调整：

  # reprompt

  **Context intelligence for AI-assisted development.**

  Understand your AI interaction patterns across Claude Code, Cursor, Copilot,
  ChatGPT, and 6 more tools. Score prompts, detect inefficiencies, surface
  recurring patterns — all locally, no data leaves your machine.

  ## What it does

  ### 🔍 Analyze your AI interactions
  - `reprompt sessions` — Session quality scoring with frustration detection
  - `reprompt agent` — Workflow analysis: error loops, tool efficiency, hotspots
  - `reprompt repetition` — Cross-session pattern detection
  - `reprompt distill` — Extract key moments from long conversations

  ### ⚡ Optimize individual prompts
  - `reprompt score` — Research-calibrated 0-100 scoring (model-aware)
  - `reprompt rewrite` — Rule-based optimization (4 layers, <1ms)
  - `reprompt check` — Score + lint + rewrite in one pass
  - `reprompt compress` — Token-efficient reformulation

  注意：session-level commands 排第一。这不是偶然——这是叙事选择。

  关键内容策略

  重定位不是一次性改 README，而是一系列内容动作：

  立即可做：
  1. README 重写（如上）——Layer 3 领先
  2. reprompt --help 的 panel 顺序调整——"Understand" panel 排在 "Optimize" 之前
  3. PyPI description 更新——"Context intelligence" 替代 "prompt analysis"

  短期内容：
  4. 博客/dev.to 文章："From Prompt Engineering to Context Intelligence: What
  Your AI Sessions Reveal"
  5. 案例研究："I analyzed 500 Claude Code sessions — here's what I learned
  about my coding patterns"
  6. 对比表："Why reprompt is not another prompt optimizer"

  中期叙事：
  7. 引用 Karpathy 的 context engineering 定义，定位 reprompt 为这个概念的度量层
  8. 引用 Anthropic 的 "context rot" 概念，定位 distill 和 compress 为 context
  rot 的解决方案
  9. 明确定位：DSPy 帮你自动优化 prompt，reprompt 帮你理解为什么你的 prompt 
  需要优化

  重定位的风险和缓解

  风险: "Context intelligence" 太抽象，新用户不知道是什么
  严重性: 中
  缓解: README 用具体命令 + 截图展示，不用抽象术语做标题
  ────────────────────────────────────────
  风险: 偏离 "prompt" 关键词导致 SEO 损失
  严重性: 低
  缓解: 保留 "prompt" 在 subtitle 和 body 中，只是不做核心定位
  ────────────────────────────────────────
  风险: Layer 3 功能还不够成熟（sessions/agent 依赖完整 conversation
    数据，并非所有 adapter 都支持）
  严重性: 中
  缓解: 明确标注哪些功能在哪些 adapter 上可用；优先强化 Claude Code + ChatGPT 的

    conversation 支持
  ────────────────────────────────────────
  风险: 用户以为不再做 prompt 优化
  严重性: 低
  缓解: 叙事是"从 prompt 分析出发，走向 context intelligence"——进化，不是转向

  一个关键的叙事武器：Anthropic 自己的证据

  你在补充分析中提到的 Claude Code plan mode prompt 是一个完美的叙事素材：

  ▎ "Even Anthropic's own Opus model needs 636+ tokens of carefully engineered 
  context to behave correctly in plan mode. If the most advanced AI lab in the 
  world invests this much in context engineering, understanding your own context
   patterns isn't optional — it's the next skill to develop."

  这比任何 benchmark 数字都更有说服力。它直接回应"模型够强就不需要 prompt
  engineering"的论调。

  ---
  方向三：守住"可观测性 + 隐私 + 本地"定位

  竞争态势分析

  让我们画清楚每个竞品在做什么和不做什么：

                      生成/优化 prompt    分析/理解 prompt    本地运行
  多工具支持
  OpenAI Optimizer    ████████████        ░░░░░░░░░░░░        ✗          仅 GPT
  DSPy                ████████████        ██░░░░░░░░░░        ✓*
  模型无关
  promptfoo           ██████░░░░░░        ████████░░░░        ✓          多模型
  fabric              ████████████        ░░░░░░░░░░░░        ✓          多模型
  PromptWizard        ████████████        ░░░░░░░░░░░░        ✓*         多模型
  reprompt            ████░░░░░░░░        ████████████        ✓          10
  adapters

  * 需要 LLM API 调用

  关键观察：
  1. 所有竞品都在"生成/优化"象限竞争。reprompt
  在"分析/理解"象限几乎没有竞争对手。
  2. promptfoo 被 OpenAI 收购后，其开源中立性存疑。未来可能偏向 GPT 生态。这给了
   reprompt 作为中立分析工具的定位空间。
  3. 没有任何竞品做"个人 AI 使用历史分析"。这是 reprompt 独有的。

  为什么不追"自动优化"

  三个理由：

  1. 资源不对称

  OpenAI 内置 Prompt Optimizer = 零成本、零配置、直接集成在 Playground。DSPy 有
  Stanford NLP Lab 和 33k stars 社区。TextGrad 发了 Nature。Meta 有
  prompt-ops。Microsoft 有 PromptWizard 和 SAMMO。

  reprompt 是一个人的项目，41 stars。在"自动优化"赛道上正面竞争是自杀行为。

  2. LLM 依赖 = 与品牌矛盾

  reprompt 的品牌是 "rule-based, zero-config, privacy-first"。自动优化需要调用
  LLM API = 数据离开本地 + 需要 API key + 有调用成本。这直接破坏核心价值主张。

  （Pro 版可以做 LLM-powered 功能，但开源核心绝不能依赖 LLM。）

  3. 可观测性是更持久的价值

  自动优化是一次性动作——用户优化完一个 prompt
  就走了。可观测性是持续关系——用户每天都会回来看自己的使用模式。

  这对应两种完全不同的产品逻辑：

  ┌──────────┬───────────────────────┬─────────────────────────────────────┐
  │          │       自动优化        │              可观测性               │
  ├──────────┼───────────────────────┼─────────────────────────────────────┤
  │ 使用频率 │ 低（需要时用）        │ 高（日常习惯）                      │
  ├──────────┼───────────────────────┼─────────────────────────────────────┤
  │ 用户留存 │ 低（用完即走）        │ 高（数据积累越多越有价值）          │
  ├──────────┼───────────────────────┼─────────────────────────────────────┤
  │ 护城河   │ 弱（OpenAI 内置替代） │ 强（历史数据不可替代）              │
  ├──────────┼───────────────────────┼─────────────────────────────────────┤
  │ 定价空间 │ 低（有免费替代品）    │ 高（数据驱动的 insight 有独特价值） │
  └──────────┴───────────────────────┴─────────────────────────────────────┘

  具体怎么守

  核心原则：让"本地"和"多工具"成为不可复制的优势，而不只是限制

  1. 数据网络效应

  这是 reprompt 独有的结构性优势：用户使用越多工具、积累越多会话数据，reprompt
  的分析就越有价值。这是竞品无法复制的——OpenAI Optimizer 只能看到你给 GPT 的
  prompt，看不到你给 Claude Code 的；promptfoo 测试的是你设计的 test
  case，不是真实使用。

  具体功能方向：

  # 跨工具对比（无竞品）
  reprompt insights --tool-breakdown
  # 输出：
  #   Claude Code: 平均 74 分, 320 sessions, 最常见模式: debug (45%)
  #   Cursor:      平均 61 分, 180 sessions, 最常见模式: implement (62%)
  #   ChatGPT:     平均 55 分, 90 sessions, 最常见模式: explore (38%)
  #
  #   发现：你在 Claude Code 上的 debug prompt 显著好于 Cursor
  #   建议：将 Claude Code 的 debug 模式应用到 Cursor

  # 时间序列分析（无竞品）
  reprompt insights --trend weekly
  # 输出：
  #   过去 4 周 prompt 质量趋势：68 → 71 → 73 → 76 (+11.8%)
  #   最大进步：error context 附带率从 40% → 78%
  #   最大退步：prompt 长度膨胀 +35%

  # 成本效率关联（无竞品）
  reprompt insights --cost-quality
  # 输出：
  #   高分 prompt (>70) 平均 token 成本: $0.12
  #   低分 prompt (<50) 平均 token 成本: $0.31
  #   低效模式：长对话中重复粘贴相同上下文 (38% of tokens wasted)

  2. 隐私作为积极特性，不是限制

  当前叙事："reprompt runs locally"（隐含：因为我们没有服务器）

  目标叙事："Your AI interaction data is the most honest mirror of your 
  development workflow. It reveals what you struggle with, what you repeat, how 
  you think. That data should never leave your machine."

  这在企业场景中尤其有说服力。promptfoo 被 OpenAI 收购后，任何涉及 prompt
  数据的企业工具都会面临审查——这些数据可能包含内部代码、架构决策、安全漏洞信息。
  reprompt 的纯本地架构在这个语境下是强卖点，不是局限。

  3. 10 Adapters 作为技术护城河

  reprompt 支持 Claude Code、Cursor、Codex、Aider、Gemini
  CLI、Cline、ChatGPT、Claude.ai、OpenClaw——每个 adapter
  都是几百行的解析逻辑，处理不同的数据格式、边缘情况、版本变化。

  这不性感，但极难复制。这是 reprompt 的 "boring competitive advantage"。

  具体强化策略：
  - 每个新 AI coding tool 发布后，7天内出 adapter（先发优势）
  - Adapter 贡献指南作为开源社区切入点（"Add a new adapter" 比 "improve scoring
  algorithm" 门槛低得多）
  - 在 adapter 层提取更多元数据（model、cost、tool_use 详情）——这是 model-aware
  scoring 的数据来源

  不追什么 vs 追什么

  ┌─────────────────┬───────────────────┬───────────────────────────────────┐
  │      不追       │       原因        │            追什么代替             │
  ├─────────────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 自动 prompt     │ OpenAI/DSPy 赛道  │ 基于历史数据的个性化建议（你过去  │
  │ 生成            │                   │ 在 debug 时用 X 模式效果好）      │
  ├─────────────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ LLM-powered     │ 破坏 rule-based   │ rule-based 重写 + model-aware     │
  │ 重写（开源版）  │ 品牌              │ 调参                              │
  ├─────────────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 实时 prompt     │ 需要 proxy/hook   │ 事后分析 +                        │
  │ 拦截 + 修改     │ 侵入用户工作流    │ 渐进式学习（用户自己改进）        │
  ├─────────────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 与 IDE 深度集成 │ 维护成本巨大，每  │ CLI + MCP server +                │
  │ （插件）        │ 个 IDE 都不同     │ 浏览器扩展（已有）                │
  ├─────────────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 基准测试 /      │ promptfoo (now    │ 个人使用模式分析（不是"这个       │
  │ 评测平台        │ OpenAI) 的赛道    │ prompt 好不好"而是"你怎么用 AI"） │
  └─────────────────┴───────────────────┴───────────────────────────────────┘

  守住的同时，准备一个进攻点

  纯防守不够。需要一个独特的进攻叙事。

  我的建议：Personal AI Development Intelligence (PADI)

  类比：
  - GitHub Copilot = "AI writes code for you"
  - reprompt = "AI helps you understand how you use AI"

  这是一个元层级的定位。不和任何 coding tool 竞争，而是成为所有 coding tool
  的反射层。

  具体叙事：
  ▎ "You've generated 10,000 prompts across 5 AI tools in the last 3 months. Do 
  you know which patterns actually work? Which tools you use for which tasks? 
  Whether you're getting better or just spending more?"

  ▎ "reprompt is the Strava for AI-assisted development. It doesn't run for you 
  — it tells you how you run."

  Strava 类比非常精准：
  - Strava 不和跑鞋竞争（= prompt optimizer 不和 reprompt 竞争）
  - Strava 的价值来自历史数据积累（= reprompt 的 SQLite 数据越多越有价值）
  - Strava 有社交但核心是个人分析（= reprompt 的 wrapped/share 功能）
  - Strava 用户付费不是为了单次功能而是为了持续 insight（= Pro 的定价逻辑）

  ---
  三个方向的优先级排序

  ┌────────┬──────┬────────┬──────┬──────┐
  │ 优先级 │ 方向 │ 时间线 │ 投入 │ 产出 │
  ├────────┼──────┼────────┼──────┼──────┤
  └────────┴──────┴────────┴──────┴──────┘

⏺ Now I have full implementation-level detail. Let me give you a thorough
  analysis of all three directions.

  ---
  方向一：模型感知评分（Model-Aware Scoring）

  1.1 为什么这是最高优先级

  当前系统在数据采集层有一个结构性盲区：所有 adapter 的原始数据中都包含 model
  信息，但全部被丢弃了。

  ┌──────────────┬─────────────────────────────────────┬───────────────────┐
  │   Adapter    │        原始数据中的模型信息         │     当前状态      │
  ├──────────────┼─────────────────────────────────────┼───────────────────┤
  │ Claude Code  │ JSONL assistant message 有 model    │ 丢弃              │
  │              │ 字段                                │                   │
  ├──────────────┼─────────────────────────────────────┼───────────────────┤
  │ ChatGPT      │ conversations.json 有 model_slug    │ 丢弃              │
  │              │ per message                         │                   │
  ├──────────────┼─────────────────────────────────────┼───────────────────┤
  │ Gemini       │ session JSON 有顶层 model 字段      │ 丢弃              │
  ├──────────────┼─────────────────────────────────────┼───────────────────┤
  │ Aider        │ Main model: / Weak model: 行        │ 被 filters.py     │
  │              │                                     │ 主动过滤          │
  ├──────────────┼─────────────────────────────────────┼───────────────────┤
  │ Claude.ai    │ export JSON 有 model per            │ 丢弃              │
  │ Chat         │ conversation                        │                   │
  └──────────────┴─────────────────────────────────────┴───────────────────┘

  这意味着即使我们今天就想做模型感知分析，数据基础不存在。这是第一个要修的东西。

  1.2 实现架构

  分三层，每层独立可交付：

  Layer 0：数据采集（必须先做）

  Prompt dataclass         → 加 model: str | None = None
  ConversationTurn         → 加 model: str | None = None
  SessionMeta              → 加 model: str | None = None
  DB schema (prompts)      → 加 model TEXT 列 (migration v4)
  DB schema (session_meta) → 加 model TEXT 列

  每个 adapter 的 parse 方法中提取 model
  信息。这是纯机械工作——数据在那里，只是没被读。Aider 的 Main model: 行需要从
  skip-prefix 过滤器中移除，改为提取。

  模型名标准化为 family 级别：claude-opus, claude-sonnet, gpt-4o, gpt-5,
  gemini-pro, gemini-flash, o3, o4-mini
  等。不追具体版本号（claude-sonnet-4-20250514 → claude-sonnet），因为评分
  profile 是按 family 而非 snapshot。

  Layer 1：ScoringProfile 抽象

  当前 scorer.py 的所有权重都是 inline 数字常量。需要提取为可配置的 profile：

  @dataclass
  class ScoringProfile:
      name: str  # "generic", "claude-opus", "gpt-4o", "o3"...

      # Category maximums (current: 15/25/20/15/25)
      structure_max: float = 15.0
      context_max: float = 25.0
      position_max: float = 20.0
      repetition_max: float = 15.0
      clarity_max: float = 25.0

      # Per-feature weights within categories
      role_definition_pts: float = 3.0
      constraints_pts: float = 3.0
      # ... all 20+ feature weights

      # Position curve parameters
      position_front_threshold: float = 0.2
      position_decay_end: float = 0.5
      position_recovery_max: float = 0.67

      # Tier thresholds
      tier_thresholds: dict  # DRAFT/BASIC/GOOD/STRONG/EXPERT boundaries

  score_prompt(dna, profile=None) — None 使用当前硬编码值（向后兼容），传入
  profile 使用模型特定值。

  核心问题：不同模型的权重应该怎么调？

  这是最关键的设计决策。基于研究：

  模型特性: Reasoning models (o3, o4-mini)
  评分调整: position 权重 ↓（它们有内部 CoT，不受 "Lost in the Middle"
    影响那么大）；structure 权重 ↓（"Prompting
    Inversion"：过多结构反而有害）；clarity 权重 ↑（简洁直接的指令更有效）
  论文依据: Khan 2510.22251, OpenAI o1 guidance
  ────────────────────────────────────────
  模型特性: Claude (Opus/Sonnet)
  评分调整: XML tag 检测加分（Claude 训练时用 markup-based
  RL）；constraint_count
    权重 ↑（Claude 对约束响应好）；repetition 权重保持（Google 2512.14982 的
    repetition 实验主要在 Gemini 上验证）
  论文依据: Anthropic best practices, format sensitivity studies
  ────────────────────────────────────────
  模型特性: GPT-4o/GPT-5
  评分调整: Markdown 格式检测加分；example_count 权重 ↑（NeurIPS 2024 Wan+ 发现
    exemplar 对 GPT 系列特别有效）；position 权重保持较高（GPT 仍有明显的
    position bias）
  论文依据: Wan+ 2406.15708, format studies
  ────────────────────────────────────────
  模型特性: Gemini
  评分调整: 顶部定义结构加分；repetition 权重 ↑（Google 的 repetition
    研究本身就是在 Gemini 上做的）
  论文依据: Google 2512.14982

  但这里有一个诚实度问题：我们没有自己的实验数据来精确标定这些权重差异。PromptBr
  idge 量化了 "Model Drifting" 的存在（27-39% improvement from
  adaptation），但没有给出具体的特征级权重。

  我建议的策略：第一版用保守的权重差异（比如 ±20% 范围内调整），在 UI 中明确标注
   "Research-informed estimates, calibrated on
  [papers]"。随着用户量增长，用实际的 prompt-to-outcome
  数据做回归标定。这比假装精确更诚实，也比不做更有价值。

  Layer 2：RewriteProfile 抽象

  rewrite.py 的 5 个 threshold 需要模型感知：

  ┌─────────────────┬─────────┬────────────────────────┬───────────────────┐
  │ 当前 Threshold  │ Generic │     Reasoning (o3)     │    Claude Opus    │
  ├─────────────────┼─────────┼────────────────────────┼───────────────────┤
  │ savings_pct > 5 │ 5%      │ 3%（reasoning          │ 5%                │
  │  (压缩触发)     │         │ 模型对压缩更友好）     │                   │
  ├─────────────────┼─────────┼────────────────────────┼───────────────────┤
  │ position > 0.3  │         │ 0.5（reasoning         │ 0.25（Claude 对   │
  │ (前置触发)      │ 0.3     │ 模型有内部             │ position bias     │
  │                 │         │ reordering）           │ 敏感）            │
  ├─────────────────┼─────────┼────────────────────────┼───────────────────┤
  │ rep_freq < 0.15 │ 0.15    │ 0.20（reasoning        │ 0.15              │
  │  (echo 触发)    │         │ 模型不太需要 echo）    │                   │
  ├─────────────────┼─────────┼────────────────────────┼───────────────────┤
  │ word_count > 40 │         │                        │                   │
  │  (echo          │ 40      │ 60                     │ 40                │
  │ 长度门槛)       │         │                        │                   │
  ├─────────────────┼─────────┼────────────────────────┼───────────────────┤
  │ word_count <=   │         │ 20（reasoning          │                   │
  │ 30 (scaffold    │ 30      │ 模型需要更少           │ 35                │
  │ 触发)           │         │ scaffold）             │                   │
  └─────────────────┴─────────┴────────────────────────┴───────────────────┘

  同样，第一版用保守估计 + 论文引用。

  1.3 CLI 接口设计

  # 显式指定模型
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model claude
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model gpt-4o
  reprompt score "Fix the auth bug in src/auth.ts" --model o3

  # 交叉对比（新命令 or compare 扩展）
  reprompt compare "prompt" --cross-model          # 显示同一 prompt 
  在不同模型上的预估分数
  reprompt check "prompt" --model claude --model gpt  # 多模型同时评分

  # 自动检测（从 DB 历史推断）
  reprompt insights --by-model                      # 按模型分组的 insights
  reprompt sessions --model claude-sonnet            # 过滤特定模型的会话

  # Profile 管理
  reprompt profile list                             # 列出所有评分 profile
  reprompt profile show claude-opus                 # 查看特定 profile 的权重

  check 命令已经有 --model 参数，但只用于 lint rules。扩展到同时影响 scoring +
  rewriting 是自然的。

  score 和 rewrite 目前没有 --model。添加它是 API breaking 在语义上（同一 prompt
   会出不同分数），需要在输出中明确标注 "Score for Claude Opus" vs "Generic
  score"。

  1.4 差异化价值

  这是 reprompt 独有的定位：

  - OpenAI Prompt Optimizer：只为 GPT 优化，不做跨模型比较
  - DSPy：自动优化是黑箱的，不告诉你为什么
  - fabric：模板库，不做评分
  - promptfoo：测试框架，需要你自己定义 assertion，不提供评分

  reprompt 的模型感知评分是一个全新的品类：不是帮你优化 prompt（OpenAI
  已经在做），而是帮你理解同一个 prompt 
  在不同模型上的效果差异。这对多模型用户（同时用 Claude Code + Cursor + ChatGPT
  的开发者）有直接价值。

  1.5 风险和反对意见

  反对意见 1："权重没有实验验证，给出不同分数是误导"

  回应：不追求绝对精度，追求方向正确性。"这个 prompt 的 XML 结构在 Claude
  上有加分但在 GPT 上没有"——这个方向是论文验证过的。具体加多少分可以标注为
  estimated。任何评分系统（包括当前的 generic scoring）都有这个问题。

  反对意见 2："模型更新太快，profile 会过时"

  回应：Profile 按 family 而非 version。Claude Sonnet 3.5 → 4 → 4.6
  的格式偏好（XML）没有本质变化。真正的断裂只发生在架构级变化（GPT-4 → o1 引入了
   reasoning），这种事件可预测且低频。Profile 维护成本低。

  反对意见 3："用户不会用 --model 参数"

  回应：两个解法——(1) 自动检测：reprompt scan 时从 adapter 提取 model，DB
  中已有；(2) 配置文件：~/.config/reprompt/config.toml 中设 default_model = 
  "claude-sonnet"。大多数开发者主用一个工具/模型。

  ---
  方向二：叙事重定位 — "Prompt Analysis" → "Context Intelligence"

  2.1 为什么必须重定位

  两个外部信号：

  1. Karpathy 定义了新术语（2025年6月）："context
  engineering"已经成为行业标准用语，8.6k star 的 Context-Engineering
  仓库证明了社区接受度。继续用"prompt"做定位会被归入"2023年的东西"。
  2. Anthropic 官方发文（2025年9月）用"context
  engineering"重新定义了这个领域。他们说 context engineering 是"prompt
  engineering 的自然进化"。这意味着"prompt"这个词在认知上正在被降级。

  一个内部信号：

  reprompt 已经不只是 prompt 分析了。现有命令的实际覆盖面：

  ┌─────────────┬──────────────────────────────────────┬────────────────────┐
  │    命令     │               分析对象               │      实际上是      │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ score /     │ 单条 prompt                          │ Prompt analysis ✓  │
  │ check       │                                      │                    │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ distill     │ 完整对话（多轮 user+assistant）      │ Conversation       │
  │             │                                      │ intelligence       │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ agent       │ 工具调用序列、error loops、效率      │ Agent workflow     │
  │             │                                      │ analysis           │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ sessions    │ 会话级质量评分（prompt + efficiency  │ Session            │
  │             │ + focus + outcome）                  │ intelligence       │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ repetition  │ 跨会话重复模式                       │ Behavioral pattern │
  │             │                                      │  analysis          │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ insights    │ 个人 prompt 习惯 vs 研究最优         │ Personal analytics │
  ├─────────────┼──────────────────────────────────────┼────────────────────┤
  │ privacy     │ 敏感信息暴露                         │ Context security   │
  └─────────────┴──────────────────────────────────────┴────────────────────┘

  超过一半的命令已经超越了"prompt"的范畴。但 README、landing
  page、所有宣传材料仍然在说"prompt analysis
  tool"。这是品牌和实际能力之间的断裂。

  2.2 重定位方案

  不改名。reprompt 这个名字有足够的灵活性：

  - 当前解读：re-prompt = "analyze and redo your prompts"
  - 新解读：re-prompt = "rethink how you interact with AI" 或 "replay and
  understand your AI context"

  改叙事。具体的语言转换：

  位置: PyPI 描述
  当前: "Extract, deduplicate, and analyze prompts from AI coding sessions"
  提议: "Understand and optimize your AI coding interactions — prompts,
    conversations, agent workflows"
  ────────────────────────────────────────
  位置: README 首句
  当前: "CLI tool that extracts, deduplicates, and analyzes prompts"
  提议: "Local-first intelligence for your AI coding sessions — what you ask,
  how
    tools respond, where patterns emerge"
  ────────────────────────────────────────
  位置: README 功能列表标题
  当前: "Prompt Science Engine"
  提议: "Context Intelligence Engine"
  ────────────────────────────────────────
  位置: GitHub topics
  当前: prompt-engineering
  提议: 保留，加 context-engineering, ai-observability, developer-tools
  ────────────────────────────────────────
  位置: 命令分类
  当前: Analyze / Optimize / Manage / Setup
  提议: Context (score, check, compare) / Conversation (distill, agent,
  sessions)
    / Patterns (insights, repetition, style) / Optimize (rewrite, compress,
    build) / Manage (scan, import, purge...)

  2.3 "Context Intelligence" 的故事线

  Karpathy 的比喻："LLM is a CPU, context window is RAM, you are the operating
  system"。

  reprompt 在这个比喻中的定位：reprompt 是你的 RAM profiler。

  - 就像 perf / valgrind 帮你理解程序如何使用内存一样
  - reprompt 帮你理解你如何使用 AI 的 context window
  - 你在浪费 tokens 吗？（compress, repetition）
  - 你的信息放对位置了吗？（score, position analysis）
  - 你的会话在退化吗？（sessions, frustration detection）
  - 你的 agent 在空转吗？（agent, error loops）

  这个比喻有几个好处：
  1. 开发者立刻理解——他们都用过 profiler
  2. 暗示了 reprompt 是开发工具，不是"AI 小技巧"
  3. 把 reprompt 放在 DevTool 类别，而不是 prompt engineering 类别
  4. 自然延伸到未来功能（cost profiling、token budget management、context window
   optimization）

  2.4 功能缺口——从叙事到实际的差距

  重定位不能只改文案。需要补几个关键功能让"context intelligence"名副其实：

  缺口 1：Conversation-aware scoring（对话感知评分）

  当前 score/check 完全不考虑对话上下文。但在 agentic 工作流中，用户的 prompt
  是"turn 15 of a debugging session"，不是独立的文本。

  应该做的：
  - reprompt check --session <id> — 在会话上下文中评估一条 prompt
  - 考虑因素：是否重复了上文已给的信息？是否在 error loop
  中？是否在退化（frustration signals）？
  - 这不需要 LLM——可以用 TF-IDF 与前文的相似度、error 状态机、turn position
  做规则判断

  缺口 2：Context window utilization analysis（上下文窗口利用率分析）

  如果 reprompt 要做"RAM profiler"，需要能回答：
  - 你的 prompt 占 context window 的多少？（需要知道模型的 context window 大小 —
   又回到了模型感知）
  - 你的 conversation history 中有多少是冗余的？（distill 已经部分做了）
  - token 都花在哪了？工具输出 vs 用户 prompt vs system prompt？

  这需要 adapter 层提取更完整的对话数据（包括 assistant 回复的 token 量、tool
  output 的体积等）。Claude Code adapter 已经解析了完整对话（包括 assistant
  turns），其他 adapter 也有这个能力。

  缺口 3：Cross-tool comparison（跨工具比较）

  reprompt 的独特优势是 10 个 adapter。但目前没有一个命令做"你在 Claude Code
  上的 prompting 习惯 vs 你在 Cursor 上的习惯"比较。

  reprompt compare --sources claude-code,cursor  # 跨工具对比

  这可以回答：你在不同工具上的 prompt
  质量一致吗？你是否在某个工具上更懒（更短、更模糊的 prompt）？跨工具的
  repetition pattern 是什么？

  2.5 叙事重定位的节奏

  不是一夜之间改名。是渐进式的语言迁移：

  Phase 1（v2.6，2-3周内）：
  - README 首句和 PyPI description 更新
  - 添加 context-engineering GitHub topic
  - 命令帮助文本中的 panel 重新分组
  - Blog post: "From Prompt Analysis to Context Intelligence: Why We're
  Expanding reprompt's Mission"

  Phase 2（v2.7-2.8）：
  - 实现 conversation-aware scoring
  - 添加 --model 到 score/rewrite
  - 添加跨工具比较功能
  - 文档全面使用 "context intelligence" 语言

  Phase 3（v3.0 如果做的话）：
  - Context window utilization analysis
  - Token budget management（"你的 prompt + conversation history = 45k
  tokens，模型 window 是 200k，你用了 22%"）
  - 这时"context intelligence"才完全 landed

  2.6 风险

  风险 1："Context engineering" 太大，reprompt 做不完

  确实。context engineering 包括 RAG、tool selection、memory management
  等等，远超 reprompt 的范畴。解法：不说 reprompt 是"context engineering
  tool"，说它是 "context intelligence for AI 
  coding"——限定在分析和可观测性，不做生成和编排。"Intelligence"
  暗示观察和理解，不暗示控制。

  风险 2：改叙事会让现有用户困惑

  现有 41 stars 的用户基数小，重定位成本低。而且现有命令不会改名——reprompt score
   还是 reprompt score。只是包装叙事变了。

  风险 3：Anthropic/OpenAI 自己做 context intelligence

  他们会做，但只为自己的模型做。OpenAI Prompt Optimizer 不分析 Claude
  会话。Anthropic 不分析 GPT 交互。跨工具、跨模型的中立分析是 reprompt 
  的结构性护城河。

  ---
  方向三：守住 "可观测性 + 隐私 + 本地" 定位

  3.1 定位的逻辑

  让我把竞争格局画清楚：

                   ┌─────────────────────────────────────────────┐
                   │             Prompt/Context 工具光谱           │
                   │                                             │
      生成/优化端                                        分析/可观测端
      ◄────────────────────────────────────────────────────────►
      │                                                        │
      OpenAI Optimizer    DSPy          fabric      reprompt   │
      PromptWizard        TextGrad      promptfoo   (us)       │
      Meta prompt-ops     OPRO                                 │
      │                                                        │
      ┌──────┐                                    ┌──────────┐ │
      │ 需要 │                                    │ 不需要   │ │
      │ LLM  │                                    │ LLM      │ │
      └──────┘                                    └──────────┘ │
      │                                                        │
      ┌──────┐                                    ┌──────────┐ │
      │ 云端 │                                    │ 本地     │ │
      └──────┘                                    └──────────┘ │
                   └─────────────────────────────────────────────┘

  reprompt 在右下角：本地 + 不需要 LLM + 分析端。这个位置的竞争者是零。

  - promptfoo 在分析端但需要云端 LLM（red teaming, auto-eval），且已被 OpenAI 
  收购——它的中立性已死
  - fabric 在本地但在生成端（模板库，不做分析）
  - DSPy/TextGrad/OPRO 全在生成/优化端且需要 LLM

  3.2 "不追自动优化"不意味着"不做优化"

  关键区分：

  ┌────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┐
  │            reprompt 做             │           reprompt 不做            │
  ├────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┤
  │ Rule-based                         │ LLM-based prompt rewriting（需要   │
  │ rewrite（确定性、可解释、<1ms）    │ API key、非确定性）                │
  ├────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┤
  │ Score + 具体 suggestions（"add     │ Auto-fix（自动重写并替换你的       │
  │ file paths"）                      │ prompt）                           │
  ├────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┤
  │ Compression（规则引擎，4层）       │ Semantic compression（需要 LLM     │
  │                                    │ 理解意图）                         │
  ├────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┤
  │ Scaffold                           │ Prompt generation（从 0 生成完整   │
  │ templates（fill-in-the-blank       │ prompt）                           │
  │ 结构）                             │                                    │
  └────────────────────────────────────┴────────────────────────────────────┘

  这条线的哲学是：reprompt 告诉你问题在哪，但让你决定怎么修。就像一个
  linter（ESLint 告诉你有问题，但不自动重写你的代码——除非你 opt in --fix）。

  为什么这比自动优化更好（对我们来说）：

  1. 可复现性：同一 prompt 永远得到同一分数和同样的建议。LLM-based
  优化每次结果不同。
  2. 隐私：prompt 永远不离开本地。这对企业用户是硬性需求。
  3. 速度：<1ms vs LLM API 的 1-10 秒。这决定了是否能做 pre-commit hook 和 CI
  集成。
  4. 可审计：每个分数变化都可以追溯到具体的规则和论文。LLM 是黑箱。
  5. 成本：零。不需要 API key。这在 CLI 工具的 adoption 中是关键——任何需要 API
  key 的工具都有一个巨大的 friction。

  3.3 但 Pro 版可以在这条线的基础上延伸

  开源版做确定性分析（rule-based）。Pro 版添加 LLM-powered 层：

  ┌─────────────┬───────────────────────┬───────────────────────────────────┐
  │    功能     │      Open (规则)      │             Pro (LLM)             │
  ├─────────────┼───────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Scoring     │ 30+ regex features →  │ + LLM 评估意图清晰度和逻辑连贯性  │
  │             │ 0-100                 │                                   │
  ├─────────────┼───────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Rewrite     │ 4-layer rule-based    │ + LLM                             │
  │             │                       │ 语义重写（保留意图、优化表达）    │
  ├─────────────┼───────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Distill     │ 6-signal importance   │ + LLM 摘要生成                    │
  │             │ scoring               │                                   │
  ├─────────────┼───────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Insights    │ 统计模式              │ + LLM 解释为什么某个习惯好/差     │
  ├─────────────┼───────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Model-aware │ Profile-based         │ + 实际 API 调用验证分数预测       │
  │             │ 权重调整              │                                   │
  └─────────────┴───────────────────────┴───────────────────────────────────┘

  这条线和 business_strategy.md 中的决策框架完全一致："需要 LLM → Pro"。

  3.4 具体的防守策略

  防守点 1：CI/CD 集成是护城河

  reprompt 已经有：
  - .pre-commit-hooks.yaml
  - GitHub Action with score-threshold input
  - reprompt lint --score-threshold N for CI gating

  这些在本地+确定性+<1ms 的前提下才有意义。如果评分需要 LLM API call，就不能做
  pre-commit hook（太慢+需要网络+需要 API key）。

  下一步：强化 CI 故事。
  - reprompt lint 支持 .reprompt.toml 自定义规则——已有
  - 添加 GitHub PR comment bot（在 PR 中自动评分并评论）——这是 promptfoo
  的增长路径之一，他们被收购前有 350k+ 开发者
  - 添加 VS Code extension 中的 inline scoring（写 prompt 时实时看分数）

  防守点 2：多工具中立性

  promptfoo 被 OpenAI 收购后，不再中立。reprompt 是唯一支持 10 个 adapter
  的跨工具分析工具。

  下一步：
  - 每个新的 AI coding tool 出来时第一时间添加 adapter（Augment Code, Windsurf,
  Kiro, Amp 等）
  - 强调"we analyze your Claude Code, Cursor, ChatGPT, and Aider sessions in one
   place"
  - 跨工具比较功能（reprompt compare --sources）是杀手级差异化

  防守点 3：隐私叙事

  OpenAI Prompt Optimizer 需要你把 prompt 发到 OpenAI
  服务器。对于包含公司代码片段的 prompt（大多数 AI coding prompt
  都包含），这是一个合规问题。

  reprompt 的 privacy 命令已经检测 API
  keys、tokens、PII。这和"本地分析"结合，形成了一个隐私安全的 prompt 
  分析的叙事。

  下一步：
  - README 中突出 "Your prompts never leave your machine"
  - 添加 SOC 2 / GDPR compliance 相关的 badge 或说明
  - 企业场景：reprompt 可以部署在 air-gapped 环境中（没有竞品能做到）

  3.5 "可观测性" 作为品类定位

  最后，回到一个更大的框架。把竞品按品类归类：

  ┌───────────────┬─────────────────────┬───────────────────────────────────┐
  │     品类      │        代表         │           reprompt 位置           │
  ├───────────────┼─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Prompt        │ promptfoo (→        │ 不竞争——我们不做 test suite       │
  │ testing       │ OpenAI)             │                                   │
  ├───────────────┼─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Prompt        │ DSPy, TextGrad,     │ 不竞争——我们不做自动优化          │
  │ optimization  │ OPRO, PromptWizard  │                                   │
  ├───────────────┼─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ Prompt        │ fabric,             │ 部分重叠（scaffold），但不是核心  │
  │ templates     │ awesome-cursorrules │                                   │
  ├───────────────┼─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ LLM           │ Langfuse,           │ 方向相同但粒度不同——他们做 API 级 │
  │ observability │ LangSmith, Helicone │  tracing，我们做 prompt 级分析    │
  ├───────────────┼─────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ AI coding     │ 无竞品              │ 这是 reprompt 的品类              │
  │ analytics     │                     │                                   │
  └───────────────┴─────────────────────┴───────────────────────────────────┘

  "AI coding analytics" 或 "Context Intelligence for Developer AI Tools"
  是一个没有竞品的品类。Langfuse 等 observability 工具面向生产环境的 LLM 
  应用，不面向开发者个人的 AI 工具使用。

  这意味着 reprompt 的真正竞争对手不是 DSPy 或
  promptfoo，而是**"不分析"**——开发者目前的默认行为是不分析自己的 prompt
  质量。我们的任务是让"分析你的 AI 交互质量"变成一个需求品类。

  ---
  三个方向的优先级和依赖关系

                      ┌──────────────────────┐
                      │  叙事重定位 (Phase 1) │  ← 最先做，改文案成本最低
                      │  README + PyPI desc   │
                      └──────────┬───────────┘
                                 │
                ┌────────────────┼────────────────┐
                │                                  │
     ┌──────────▼──────────┐          ┌───────────▼───────────┐
     │  模型感知 Layer 0    │          │  CI/PR bot 强化       │
     │  数据采集 (adapters) │          │  守住可观测性定位      │
     └──────────┬──────────┘          └───────────────────────┘
                │
     ┌──────────▼──────────┐
     │  模型感知 Layer 1    │
     │  ScoringProfile      │
     └──────────┬──────────┘
                │
     ┌──────────▼──────────┐
     │  模型感知 Layer 2    │
     │  RewriteProfile      │
     └──────────┬──────────┘
                │
     ┌──────────▼──────────────────┐
     │  叙事重定位 (Phase 2)       │
     │  Conversation-aware scoring │
     │  Cross-tool comparison      │
     └─────────────────────────────┘

  执行顺序建议：

  1. 叙事重定位 Phase 1（1-2天）：改 README、PyPI description、GitHub
  topics。零代码成本，立刻改变项目的第一印象。
  2. 模型数据采集 Layer 0（3-5天）：adapter 层提取 model 信息 + DB
  migration。这是后续所有模型感知功能的前提。
  3. ScoringProfile Layer 1（3-5天）：提取权重、实现 profile 系统、添加 --model
  到 score/rewrite。这是差异化功能的核心交付。
  4. CI/PR bot（并行做）：GitHub Action 的 PR comment
  功能。这是增长引擎，和技术方向独立。
  5. 叙事重定位 Phase 2（和 v2.7-2.8 一起）：conversation-aware
  scoring、cross-tool comparison。这时"context intelligence"叙事才完全 landed。

  想先从哪个方向开始实施？

✻ Worked for 8m 30s