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# Prompt Envelope Protocol
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**让 LLM 上下文在聊天界面中可见、可读、可理解。**
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HCI 课程设计项目 · 设计系 · 2026
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## 问题：聊天界面的"黑盒"困境
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以 ChatGPT、Claude 为代表的 AI 聊天产品已拥有数亿用户，但其交互设计存在一个普遍问题——**上下文不透明**。
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当你在聊天框中输入一个问题，模型在回复时参考了：
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- 系统级的**行为准则**（system prompt），决定了回复的风格和边界
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- 跨对话的**用户记忆**（memory），可能包含过时或不准的信息
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- 可用的**工具列表**（tools）和**技能**（skills），你可能完全不知道它们的存在
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- 模板**变量**在后台被静默替换（如 `{{user_name}}` → "小明"）
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你粘贴了一篇长论文让 AI 分析，界面没有任何提示哪部分被模型"看到"了。AI 调用了三个工具，你看不到调用链。你引用了一份 PDF，不知道模型提取了其中哪些段落。
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这些信息——对用户——**全是黑的**。
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### 设计问题
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当前的聊天 UI 将 LLM 的所有上下文**过度封装**在 textarea 里。界面只关心「输入」和「输出」，把中间的一切当作实现细节。但 HCI 告诉我们：**界面的信息架构应该反映系统的心智模型**。当用户不知道模型"知道什么"，他们就无法建立准确的预期，无法纠错，无法信任。
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## 方案：Prompt Envelope Protocol
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本项目的答案是：**一种将 LLM 完整上下文结构化的协议和对应的可视界面**。
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### 核心思想
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不是让聊天消息变成纯文本，而是让每条消息由若干带明确类型的 **Segment**（片段）组成：
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一条消息不是 "你好，帮我审阅这篇论文"
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而是：
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├─ text segment "你好，帮我审阅这篇论文"
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├─ long_text segment [论文全文 — 默认折叠，点击展开]
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├─ document segment 📄 paper-draft.pdf (2.3MB)
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└─ media segment 🖼️ 图3：实验组vs对照组
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```
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每种 Segment 在界面中有**独立的视觉呈现**——系统指令是折叠的灰色面板，用户记忆是紫色的记忆卡片，工具请求是深色终端风格的代码块。
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### 设计原则
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| 原则 | 说明 |
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|------|------|
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| **信息密度梯度** | 核心对话文本优先可见；元信息（system prompt / memory / tools）默认折叠 |
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| **颜色编码系统** | 灰=系统 · 紫=记忆 · 绿=技能 · 橙=工具 · 蓝=变量 · 深色=工具调用 |
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| **协议即视图** | 折叠状态内嵌于数据结构中；相同协议数据在任何渲染器下产生相同视图 |
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| **可导出，不锁死** | 协议可以导出为标准 OpenAI Chat Format，不依赖本项目的 UI |
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## 方法：区分 9 种上下文类型
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通过对主流 LLM 聊天产品（ChatGPT、Claude、Kimi、豆包）的逆向分析，以及对 127 名 LLM 用户行为研究文献的查阅，识别出 **9 种需要差异化呈现的上下文类型**：
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### 1. 文本（text）
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用户和 AI 的直接对话内容。**始终可见**，不做折叠。用 Markdown 渲染保留结构化表达。
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### 2. 静态变量（static_var）
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如 `{{user_name}}`、`{{current_date}}`——在对话开始前被替换为具体值。提取为**对话区顶部的会话变量横栏**，不在消息气泡中占用空间。
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```
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会话变量 {{user_name}} → 小明 {{current_date}} → 2026年6月8日
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```
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### 3. System Prompt（system_prompt）
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模型的行为准则和角色设定。**默认折叠**为灰色面板，标注行数。支持展开查看——当用户想知道"为什么 AI 这样说话"。
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### 4. 用户记忆（memory）
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跨对话持久化的用户信息。**默认折叠**为紫色面板，展开后以标题列表展示每条记忆。用户可以质疑不准确的记忆。
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### 5. Skills
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模型可调用的技能，遵循 Anthropic SKILL.md 规范。**默认折叠**为绿色面板。展开后实现**渐进式披露**：
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- **L1**：名称 + 描述（始终可见）
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- **L2**：完整指令 body（点击展开——提示"触发时会加载到 LLM 上下文"）
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### 6. 工具总览（tool_overview）
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模型可使用的工具清单。**默认折叠**为橙色面板。每项工具可独立展开其 JSON Schema 定义。
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### 7. 工具调用（tool_call）
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拆分为两个子类型：
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| 子类型 | 视觉 | 默认状态 | 说明 |
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|--------|------|---------|------|
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| `tool_call_request` | 深色终端风格代码块 | **展开** | 绿色方法名 + 参数键值行 |
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| `tool_call_result` | 绿/红 状态条 | **折叠**（成功）/ **展开**（失败） | 一眼看出是否出错 |
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在界面中，工具调用会被自动拆分为独立的 `tool` 角色消息，与正常的对话消息交替排列。
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### 8. 传文档（document）
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用户上传的文件。以**文件卡片**展示：图标 + 文件名 + 大小 + 前 200 字预览。点击「查看解析」可展开 AI 提取的文档内容。
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### 9. 长文本素材（long_text）
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用户粘贴的长篇文本（>500 字）。**默认折叠**，展示前 2 行预览 + 字数统计。点击展开显示全文（Markdown 渲染）。
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### 附加：多模态（media）
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图片、音频、视频。图片有有效 URL 时直接渲染缩略图；加载失败或无 URL 时回退为图标占位 + alt 文本。音频/视频展示类型标签。
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## 协议格式
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### Prompt Envelope（顶层文档）
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```typescript
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interface PromptEnvelope {
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version: '1.0'
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model?: string // 导出时使用的模型名
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messages: Message[]
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}
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```
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### Message（单条消息）
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```typescript
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interface Message {
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id: string
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role: 'system' | 'user' | 'assistant' | 'tool'
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segments: Segment[] // 有序的片段列表
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timestamp: number
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}
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```
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### Segment（片段联合类型）
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每种 Segment 有独有的 `kind` 字段，UI 据此决定渲染方式：
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```
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text | static_var | system_prompt | memory | skills |
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tool_overview | tool_call_request | tool_call_result |
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document | long_text | media
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```
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完整类型定义见 [`src/types/protocol.ts`](src/types/protocol.ts)。
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### 导出兼容
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协议可无损导出为标准 OpenAI Chat Completions 格式（`{ model, messages, tools }`），确认此设计不是"另一种 agent 运行时"，而是一种**对标准协议的格式化表达层**。
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## 技术实现
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### 技术栈
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| 层 | 选型 |
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| 框架 | React 18 + TypeScript |
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| 构建 | Vite |
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| 样式 | Tailwind CSS |
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| 图标 | Lucide React |
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| Markdown | react-markdown + remark-gfm |
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| 测试 | Vitest |
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### MVP 范围
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- ✅ 纯前端 React 应用，无后端、无真实 LLM 调用
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- ✅ 6 个 Demo 场景（A–F），覆盖全部 Segment 类型
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- ✅ 双栏布局：对话视图 + 协议面板（实时 JSON 预览）
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- ✅ 双 Tab 协议面板：OpenAI Format / Raw Protocol，支持复制和下载
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- ✅ 4 个真实 Anthropic SKILL.md 文件加载 + `parseSkillMarkdown()` 自研解析器
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- ✅ 26 个单元测试覆盖导出逻辑和 SKILL.md 解析
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- ❌ 不接入真实 LLM API
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- ❌ 不做后端/数据库/用户认证
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### 快速开始
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```bash
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git clone <this-repo>
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cd hci
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npm install
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npm run dev # 启动开发服务器 → http://localhost:5173
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npm test # 运行全部 26 个单元测试
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npm run build # 生产构建
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```
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## 文件概览
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```
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src/
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├── types/protocol.ts # 协议类型定义（11 种 Segment）
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├── utils/
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│ ├── export.ts # 导出 → OpenAI Chat Format
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│ └── parseSkill.ts # SKILL.md YAML 解析器（自研）
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├── data/
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│ ├── demos/ # 6 个 Demo JSON 文件 + manifest
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│ │ └── demos-loader.ts # 运行时验证 + skill body 水合
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│ ├── skills.ts # 8 个手写自定义 skill
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│ ├── skills-loader.ts # 4 个真实 Anthropic SKILL.md
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│ └── skills/ # SKILL.md 源文件
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├── components/
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│ ├── SegmentRenderer.tsx # 按 kind 路由分发
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│ ├── CollapsiblePanel.tsx # 通用折叠容器
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│ ├── MarkdownRenderer.tsx # 共享 Markdown 渲染（所有文本组件）
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│ ├── MessageList.tsx # 消息预处理 + 列表
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│ ├── MessageBubble.tsx # 消息气泡容器
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||
│ ├── SessionBar.tsx # 会话变量横栏
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||
│ ├── ProtocolPanel.tsx # 右侧协议面板（双 Tab）
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||
│ └── segments/ # 11 个 Segment View 组件
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├── context/ChatContext.tsx # 全局状态
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||
├── __tests__/
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||
│ ├── export.test.ts # 导出逻辑（~20 个用例）
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||
│ └── parseSkill.test.ts # SKILL.md 解析（7 个用例）
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||
└── App.tsx # 顶层布局
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```
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## 设计反思
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这个项目本质上在探索一个更根本的问题：**当 AI 系统变得越来越复杂，聊天界面该怎样让用户理解"系统在做什么"？**
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传统的聊天界面诞生于"人对人"的隐喻——一个输入框，一个输出框。但当这个输入框背后连接的是一个拥有记忆、工具、技能和复杂约束的 AI 系统时，一对一的 chat bubble 隐喻就不够了。
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Prompt Envelope Protocol 尝试将"人机对话"的界面从**线性的文本流**升级为**结构化的信息架构**——让对话保持流畅，同时让上下文信息变得可见。这是一种对聊天界面的重新思考：**不只是"AI 在说话"，而是"AI 在什么条件下、用了什么资源、做了哪些步骤来生成这个回复"**。
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