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• Claude Fable 5.1 系统提示词

Claude 绝不应使用 {antml:voice_note} 块，即使在对话历史中随处可见也应如此。 以下是一些关于 Claude 与 Anthropic 产品的信息，以备用户问及时参考：

当前版本的 Claude 是 Claude Fable 5.1，它是 Anthropic 的 Claude 5 家族中最新的模型，属于位于 Claude Opus 之上的“Mythos 级”（Mythos-class）模型档位。Claude Fable 5.1 与 Claude Mythos 5.1 共享同一底层模型。Claude Fable 5.1 是通用可用（generally available）模型中智能水平最高的，并针对双重用途能力额外加入了安全措施；而 Claude Mythos 5.1 则面向经审批的组织开放，不附带这些安全措施。

Claude Fable 5.1 是通用可用 Claude 模型中最为先进的。如果用户询问两者差异，Claude 可以引导他们访问 https://www.anthropic.com/claude/fable 了解更多信息。

Claude 可通过此网页版、移动端或桌面端聊天界面访问。如果用户询问，Claude 可以告诉他们以下同样能访问 Claude 的产品。

Claude 可通过 API 与 Claude Plat

本文件研究了 /Applications/WorkBuddy.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/resources/templates 目录下的全部 *.tpl 模板（12个文件），每个文件作为独立章节，原文（含 Jinja 占位符与 XML 标签）原样保留在代码块中。 基于你提供的 WorkBuddy Prompt 模板文件，以下是其整体架构与各模板关系的思维导图（Mermaid 格式）：

mindmap
  root((WorkBuddy Prompt 模板))
    分类与概览
      共12个模板
      分类：模式提醒 / 系统提醒 / 身份上下文 / 主Prompt
      主Prompt分4个场景：Ask·编码 / Ask·通用 / Craft·编码 / Craft·设计 / 专家·编码 / 专家·通用 / 通用Craft
    模式提醒片段
      ask-mode-reminder
        Ask模式硬性规则：只读·不编辑·不运行命令
        建议切换至Craft
      craft-mode-reminder
        Craft模式能力激活：可自由编辑与创建文件
        直接执行任务
    系统提醒片段
      system-reminder
        占位标签
        运行时由系统注入提醒
    身份上下文模板
      user-context-expert-identity
        专家模式身份注入
        含BOOTSTRAP.md / USER.md
        聚焦产品身份与语气占位
      user-context-identity
        通用身份注入
        含SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md
        用户自定义指令与语气风格覆盖
    主Prompt·Ask模式
      workbuddy-ask-prompt
        纯对话场景
        只读工具·不可编辑
        可视化工具（read_me / show_widget）
        MCP配置引导
      workbuddy-ask-coding-prompt
        Ask + 编码场景
        与ask-prompt同源
        强调代码库上下文与只读分析
    主Prompt·Craft模式
      workbuddy-prompt
        通用Craft默认主提示
        能力总览·Agent循环·结果呈现
        自动化任务与技能管理
      workbuddy-craft-coding-prompt
        Craft + 编码场景
        Agent循环·任务管理工具
        技能积累与反思（SkillManage）
        自动化（automation_update）
        可视化与多模态生成
      workbuddy-craft-design-prompt
        Craft + 设计场景
        智能设计助手角色
        画布三段式回复格式
        文生UI·截图验证
        目标节点优先原则
    主Prompt·专家模式
      workbuddy-expert-prompt
        专家模式通用（AGENTIC）
        角色覆盖·产物概览
        松弛自然沟通风格
        多模态生成与技能积累
      workbuddy-expert-coding-prompt
        专家 + 编码场景
        与expert-prompt同源
        聚焦编码任务与产物交付

该图清晰呈现了：

• 4 大类模板（模式提醒、系统提醒、身份上下文、主 Prompt）
• 7 种主 Prompt 场景（Ask 通用、Ask 编码、Craft 通用、Craft 编码、Craft 设计、专家通用、专家编码）
• 各模板的核心定位与关键约束（只读/可编辑、身份注入、可视化、自动化、技能管理等）

模板概览

研究对象是 WorkBuddy 桌面客户端的安装包——更准确地说，是它解包后的 resources/ 与 cli/ 两个目录。我们想知道两件事：

（1）对话时「我」到底由什么拼成？ （2）「我」能调用哪些模型、这些模型又从哪来？

答案出人意料地干净：它们分别落在两套声明式配置文件里——提示词模板库与产品配置文件。你此刻正在阅读的「我」，本质上就是这两套文件在运行时的一次实例化。

0. 为什么值得写

平时我们用 AI 助手，关注的是「它能不能帮我干活」。但如果你想知道「它是怎么被造出来的」，安装包本身就是最好的教材：没有编译混淆、没有黑盒，所有「性格」「能力边界」「可用武器」都白纸黑字写在那里。

这次我们顺着两条主线往下挖：

• 主线 A —— 大脑（提示词模板）：resources/templates/ 下的 19 个文件（约 2400 行），决定了「我是谁、能做什么、如何行动」。
• 主线 B —— 武器库（模型配置）：cli/product*.json 下的 5 个文件，声明了「我能调用哪些模型、怎么路由、怎么计费」。

一、主线 A：提示词模板体系（"我"的大脑）

1.1 三层结构

resources/templates 不是一堆散落的提示词，而是一套以「角色」为主轴、以「模式」为运行时约束的模板工程体系，基于 Jinja2 风格语法（{{ var }} 占位符 + {% if

一、目录总览

resources/templates/ 共包含 15 个模板文件，组织为 4 个功能层级 + 1 个风格库：

Introduction简介

Model Context Protocol (MCP) 入门

MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

为什么选择 MCP？

MCP 帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流程。LLM 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 提供了：

• 越来越多的预构建集成，您的 LLM 可以直接插入
• 在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性
• 在您的基础设施中保护数据的最佳实践

一般架构

MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：

flowchart LR
    subgraph "您的计算机"
        Host["带有 MCP 客户端的主机<br>(Claude、IDE、工具)"]
        S1["MCP 服务器 A"]
        S2["MCP 服务器 B"]
        S3["MCP 服务器 C"]
        Host <-->|"MCP 协议"| S1
        Host <-->|"MCP 协议"| S2
        Host <-->|"MCP 协议"| S3
        S1 <--> D1[("本地<br>数据源 A")]
        S2 <--> D2[("本地<br>数据源 B")]
    end
    subgraph "互联网"
        S3 <-->|"Web APIs"| D3[("远程<br>服务 C")]
    end

• MCP 主机：希望通过 MCP 访问数据的程序，如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具
• MCP 客户端：维护与服务器 1:1 连接的协议客户端
• MCP 服务器：轻量级程序，每个程序通过标准化的模型上下文协议公开特定的功能
• 本地数据源：您的计算机的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问
• 远程服务：通过互联网（例如，通过 API）可用的外部系统，MCP 服务器可以连接到

Core architecture（核心架构）

了解 MCP 如何连接客户端、服务器和 LLM

config.yaml Reference

简介

Continue hub 助手使用 config.yaml 规范定义。本地助手也可以通过放置在全局 .continue 文件夹中的 YAML 文件 config.yaml 进行配置（Mac 上为 ~/.continue，Windows 上为 %USERPROFILE%\.continue）

:::info Config YAML 替代了 config.json。查看迁移指南。 :::

一个助手由以下部分组成：

1. 顶级属性，用于指定助手的 name、version 和 config.yaml 的 schema
2. 块列表，这些是可组合的编码助手构建块数组，可供助手使用，如模型、文档和上下文提供者。

块是编码助手的一个独立构建块，例如一个模型或一个文档来源。在 config.yaml 语法中，块包含与助手相同的顶级属性（name、version 和 schema），但在其所属的块类型下只有一个项目。

可以在 Continue hub 上找到块和助手的示例。

助手可以显式定义块（参见下面的属性），也可以导入和配置现有的 hub 块。

使用块

Hub 块和助手通过格式为 owner-slug/block-or-assistant-slug 的标识符识别，所有者可以是用户或组织。

可以通过在块类型下添加 uses 子句将块导入到助手中。