Prompt 组织（自顶向下）

下面是当前代码里的真实顺序。

顶层流程图

PromptSpecWithSkills(...)
        |
        v
ApplyPersonaIdentity(...)
        |
        v
AppendLocalToolNotesBlock(...)
        |
        v
AppendPlanCreateGuidanceBlock(...)
        |
        v
AppendTodoWorkflowBlock(...)
        |
        v
Channel PromptAugment(...)
        |
        v
AppendMemorySummariesBlock(...)
        |
        v
BuildSystemPrompt(...) -> system prompt 文本

1) Identity 层

基础身份来自 agent.DefaultPromptSpec()。

随后 runtime 可能用本地 persona 覆盖：

• file_state_dir/IDENTITY.md
• file_state_dir/SOUL.md

通过 promptprofile.ApplyPersonaIdentity(...) 应用。

2) Skills 层

skillsutil.PromptSpecWithSkills(...) 只注入 skill 元数据：

• 名称
• SKILL.md 路径
• 描述
• auth_profiles（如果有）

需要具体技能内容时，模型再调用 read_file 读取 SKILL.md。

3) Core 策略块

在 task runtime 里依次追加：

1. 本地工具说明（SCRIPTS.md）
2. plan_create 指引
3. TODO 工作流策略

4) 通道策略块

再由各通道追加自己的策略块：

• Telegram
• Slack
• LINE
• Lark

5) Memory 注入块

若启用 memory，会再追加 memory summary 块。

6) 渲染系统 Prompt

agent.BuildSystemPrompt(...) 用 agent/prompts/system.md 渲染：

• identity
• skills 元数据
• 追加 block
• 工具摘要
• 附加规则

7) 发送给 LLM 的消息顺序

engine.Run(...) 中的顺序：

[system] 渲染后的 system prompt
   ->
[user] mister_morph_meta（可选）
   ->
[history] 非 system 历史消息
   ->
[user] current message 或原始 task

1. system prompt
2. runtime meta（mister_morph_meta）
3. history（非 system）
4. current message 或原始 task

实践建议

自定义 prompt 时，优先按这个层级做：

1. IDENTITY.md / SOUL.md
2. SKILL.md + skills.load
3. SCRIPTS.md
4. runtime prompt augment
5. agent.WithPromptBuilder(...)（仅在必须完全自定义时）