Time Compass 提示詞設計完整指南¶

簡介¶

Time Compass 的提示詞系統以心理學驅動的漸進式決策為核心，將使用者的模糊想法逐步轉化為可執行的行動方案。整個系統從判斷意圖的路由開始，經過情感承接、方案規劃、行動拆解、質詢確認，最後到總結回顧，形成一個完整的時間管理閉環。

我們有兩個架構，分別是dspy （舊版本）以及 mcp （新版本），兩者有相似的功能，新版本新增可以將方案可視化供使用者選擇。

核心設計理念： - 非評判性：絕不責備使用者的拖延、混亂或情緒 - 認知友善：減少使用者的理解負擔（CLT 認知負荷理論） - 動機平衡：在「適度挑戰」與「可達成」間找到平衡點（葉杜法則） - 循序漸進：從模糊目標 → 可行方案 → 具體行動 → 實踐驗收

核心理念與心理學基礎¶

1. 認知負荷理論（Cognitive Load Theory, CLT）¶

應用原則： - 聚焦與分段：不一次呈現超過 3–5 個選項或要點 - 漸進揭示：先給方向，再補細節 - 層級清晰：用標題與列點減少理解成本

在各模組中的實踐： - Router：只輸出 1–3 句承接文案，不超過 15 個單詞 - DraftPlan：候選時段限制在 2–5 個 - AskQuestion：題數 3–5，每題 3–5 選項

2. 認知行為治療（Cognitive Behavioral Therapy, CBT）¶

核心技巧： - 去災難化：「這分心情很正常，你不是唯一的」 - 共感不同情：認可情緒，但不表示憐憫 - 行為啟動：提供 1–2 個簡單的立刻可做活動（≤2 分鐘）

在 EmotionSupport 中的實踐： - 點出具體情緒（沮喪、焦慮、疲勞）而非籠統接受 - 將情緒正常化：「這是很多人都有的狀態」 - 提供微行動建議：喝杯熱水、深呼吸等可立即執行的小步驟

3. 葉杜心理定律（Yerkes-Dodson Law）¶

原理： 適度的壓力與挑戰能提升動機，但過多則導致焦慮，過少則無法激發。

動機-壓力曲線應用： - 重度情緒（焦慮、低落）→ 降低難度，給極小步驟 - 輕度情緒（開心、中立）→ 提供適度挑戰 - 語氣調整：避免指令句（「你應該...」→ 「我們一起...」）

具體措施： - 任務時限 ≤60 分鐘（「可達成感」） - 層級化選項（「無壓力選項」 vs 「挑戰選項」） - 緩衝時間設定（+10–20%）

架構¶

我們根據功能，將prompt 分成三個部分，分別是：情緒承接(emotion support)、計劃安排(schedule)、過去總結(summary)，此外還有負責分配路徑的router 。情緒承接根據使用者情緒狀態決定要呼叫幾次以及具體位置，同時需要計劃安排以及過去總結時，先執行過去總結再執行計畫安排。

router¶

兩組架構的router 從本質上就是完全不同的： - DSPy： router.md - DSPy 架構下的路由是將 ‘router.md’ 作為prompt 交給ai 讓它判斷使用者的需求與情緒，將會需要的功能與功能的順序製成pipeline_description 交給程式用if…else 判斷需要呼叫其他哪些prompt 。 - 情緒分流策略： - 重度情緒（低落/憤怒/焦慮/疲勞） - 第一輪：["EmotionSupport", <task>, "EmotionSupport"]（前後夾擊） - 後續：[<task>, "EmotionSupport"]（尾部收尾）

    - **中度情緒**（開心/輕度負面）
        - 第一輪：`[<task>, "EmotionSupport"]`（後置收尾）
        - 後續：可省略或選擇性收尾

    - **無明顯情緒**
        - 直接路由至任務模組

MCP：
- MCP 架構內沒有一個專門的 router.md ，我們將各個功能的觸發條件用docstring 的方式呈現給AI ，讓它自己判斷需要使用什麼功能。

情緒承接¶

兩組下架構的情緒承接是幾乎一樣的（分別domain/ mcp資料夾中的emotion_support.md)，AI 扮演INFJ 的溫柔學長姐，承接使用者的負面情緒，並作為承接其他功能的橋樑。我們將這個功能分成四段：

A1/A2情緒處理：分為承接與收攏
- 負責正常化使用者的情緒
B溫柔過度：
- 如有有承接功能則引出接下來的功能
- 若沒有承接功能，則告訴使用者情緒是正常的
C微行動建議：
- 提供簡單的、快速的放鬆小活動
D輕鬆收尾

規劃安排¶

兩個架構中的規劃安排的流程是一樣的，但是MCP 架構中只有一個完整的’ tem.md ’； DSPy 架構中則拆分成 ‘ draft_plane.md ’ 、‘draft_action.md’ 、‘(scheduling)router.md’以及’ask_question.md’。

MCP 架構 — tem.md ： MCP 架構中的’ tem.md ’將整個schaduling 功能融合近一個prompt內:
- 將計劃分為三級：
  - L1 ：模糊且空泛
    - 任務：確認具體目標與截止時間
    - 輸出：
    - 對齊目標 — 透過復述和使用者確認目標和現有資訊
    - AI 能為你做什麼 — (可能包含)介紹能提供的協助/淺再困難與風險/可用的網路資源
    - 初步規劃 — 提供計畫的大方向
    - 缺失的資訊或潛在風險
    - 資訊追問 — 用 1–5 題選項題確認規劃方向與必要資訊
    - 說明回復完後如何細化
    - 收尾 — 低調鼓勵，口吻輕鬆
  - L2 ：有具體目標 — 可以進行規劃
    - 任務：進行任務差分與資訊追問
    - 輸出：
    - 確認任務邊界 — 複述確切目標、已知條件、完成期限
    - 粗流程 — 計畫的大致流程和整體節奏
    - 行動任務清單 — 具體的規劃細節
    - 向使用者提議進入排程，並主動詢問計畫是否足夠詳細(若判斷仍不足排成則會跳過)
    - 最小追問 — 用 1–5 題選項題確認必要資訊
  - L3 ：認為拆分完成
    - 任務：可以生成計畫方案
    - 輸出：
    - 提供備選方案 — 含「詳細任務、產出物、完成定義、風險」
    - 啟動視覺化頁面
    - 詢問 — 詢問使用者要選擇哪個方案以及有沒有需要更改的地方
    - 情緒辨識收尾 — 判斷是否呼叫emotion_support
DSPy 架構： DSPy 架構中，為了加速回復產出，我們將schaduling 功能prompt 拆分為四個檔案
- 四個檔案：
  - router 模組： router.md
    - 任務：判斷並路由使用者至適當的排程子模組（draft_plan 或 draft_action）
    - 輸出：
    - 對齊目標 — 透過復述和使用者確認目標和現有資訊
    - AI 能為你做什麼 — (可能包含)介紹能提供的協助/淺再困難與風險/可用的網路資源
    - task_level: 判定的任務等級：L1 / L2 / L3。(是內部用，使用者不可見)
  - DraftPlan 模組： draft_plan.md
    - 任務：把使用者較抽象或方案級的需求，轉成「可立刻開始的粗規劃」
    - 輸出：
    - 梳理規劃 — 提供計畫的大方向
    - constraints_and_missing_info: 缺失的資訊或潛在風險 — 輸出給AskQuestion 模組的缺失資訊
    - 要怎麼排出更詳細的計畫 — 為問問題做鋪墊
  - DraftAction 模組： draft_action.md
    - 任務：把需求轉成「行事曆可執行」的具體行動與候選時段
    - 輸出：
    - action_description : 備選方案 — 提供計畫的規劃/步驟
    - start_instructions : 開始的第一步
    - constraints_and_missing_info: 缺失的資訊或潛在風險 — 輸出給AskQuestion 模組的缺失資訊
    - action_metadata: List[GoogleTaskCreate] — 用於直接在 Google Tasks 建立任務
  - AskQuestion 模組： ask_question.md
    - 任務：進行資訊追問
    - 觸發方式 :由DraftPlan 模組或
    - 輸出：
    - 簡介 — 告訴使用者為了規劃需要確認更多資訊，以及知道這些資訊後，能為他做甚麼」
    - 3–5 題選項題（每題含「我不確定/我不知道」）
    - next_steps_suggestion — 告訴使用者回完後的具體交付

過去回顧¶

兩組下架構的過去回顧是幾乎一樣的（分別domain/ mcp資料夾中的summary_writer.md)，讓AI 做為過去計畫完成進度總結助手，扮演一位溫和的觀察者。我們將這個功能分成四段： 1. 每日回顧: - 摘要指定的時間段都做了些什麼 - 完成度分析 2. 改進建議: - 若有未完成規劃，則提出替代方案 3. 總結: - 提供整個時間段的總結，包含: 1. 各個任務事項的時間占比 2. 情緒大致狀態 3. 代辦事項提醒 4. 若是使用者有記帳，則分析財務資料 5. 此時間段達成的成就與亮點 6. 結尾

情緒與狀態(只在詢問是否需要後觸發):
- 使用者健康、精神狀態分析
- 效能分析

實作位置¶

MCP 註冊：src/time_compass/mcp/prompts/domain_prompts.py
MCP Prompt 內容：src/time_compass/mcp/prompts/content
Domain Prompt 來源：src/time_compass/domain/*/prompt