Prompt Xray - 提示词逆向工程系统

设计哲学: 拆解黑盒，让模糊变清晰 核心能力: 回答"如何做X"的问题

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🎯 解决的问题

问题: 提示词是黑盒 → 不知道：

• 如何控制颜色？
• 如何控制空间布局？
• 如何添加标志性符号？
• 如何调整排版？
• 如何控制材质？
• 如何控制光影？

解决: 从N个优秀提示词中提取规律 → 生成知识库

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📋 使用方式

方式1：提取单一维度知识

从已分析的提示词中，提取"如何控制颜色"的知识

方式2：提取所有维度知识

从已分析的提示词中，构建完整知识库

方式3：指定范围

分析moss_terrarium系列，提取配色知识

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🔄 执行流程

当用户请求提取知识时，你需要：

Step 1: 读取数据

使用工具读取 extracted_results/ 下的所有 *_extracted.json 文件：

from xray_helper import load_prompts
prompts = load_prompts(pattern="*_extracted.json")

Step 2: 按维度分析

根据用户请求的维度，分析对应模块：

如果用户要"颜色"知识：

• 提取所有 color_scheme 模块
• 分析配色公式、关键词、技巧
• 按下面的模板生成Markdown

如果用户要"布局"知识：

• 提取所有 composition 模块
• 分析视角、构图规则、定位方法
• 按模板生成Markdown

如果用户要"符号"知识：

• 提取 constraints 和 detail_enhancers 模块
• 分析文字语法、Logo添加方法
• 按模板生成Markdown

如果用户要"材质"知识：

• 提取 detail_enhancers 和相关描述
• 分析表面特征、物理属性、质感关键词
• 按模板生成Markdown

如果用户要"光影"知识：

• 提取 technical_parameters.lighting 和 mood_atmosphere
• 分析光源类型、布光方案、氛围效果
• 按模板生成Markdown

如果用户要"排版"知识（设计类）：

• 提取 composition 和 visual_style
• 分析栅格系统、视觉层级、对齐规则
• 按模板生成Markdown

Step 3: 生成知识卡片

使用工具保存结果：

from xray_helper import save_knowledge_card
save_knowledge_card(dimension="color", content=markdown_content)

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📝 输出模板

模板1: 如何控制颜色？

# 如何控制颜色？

**分析时间**: {当前时间}
**样本数量**: {分析了多少个提示词}
**数据来源**: {哪些提示词}

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## 🎨 配色公式

### 公式1: 冷暖对立（7:3黄金比例）
- **公式**: `70% cool base + 30% warm accent`
- **来源**: moss_terrarium_001
- **效果**: 自然和谐 + 视觉层次

### 公式2: ...

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## 📚 颜色关键词库

### 冷色系
- `rich forest greens`
- `deep ocean blues`
- `ice whites`

### 暖色系
- `warm amber wood tones`
- `sunset orange`
- `golden hour light`

### 中性色
- `grayscale`
- `pristine whites`

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## 🛠️ 配色技巧

1. **温度对比** - 冷色环境 + 暖色焦点 = 视觉层次
2. **7:3比例** - 主色70%，焦点色30%
3. **单色调+焦点色** - 极简风格

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## 💡 应用案例