📖 编写DPML设计白皮书

[deepracticexs]

背景

当前 dpml-protocol-v1.0.zh-CN.md 协议规范存在结构性问题：

• 篇幅失衡：第2节"设计哲学"占据45%篇幅(~800/1800行)，淹没了技术规范细节
• 受众混杂：将"设计论证"(面向决策者)与"技术规范"(面向实现者)强行混合
• RFC定位偏离：RFC应聚焦"如何实现"，而非"为什么这样设计"

目标

创建独立的 DPML设计白皮书，将设计理念与技术规范分离：

白皮书职责

• 阐述AI系统三方协同的核心问题
• 论证XML四维度的必然性
• 对比YAML/JSON的局限
• 展示真实应用场景
• 面向：技术决策者、架构师、潜在采用者

协议规范职责(后续精简)

• 纯粹的技术定义
• 无歧义的实现指南
• 面向：开发者、工具构建者

白皮书结构草案

# DPML设计白皮书

## 1. 问题陈述 (15%)
- AI系统的三方协同困境
- 现有方案(Prompt/YAML/JSON)的割裂
- 真实痛点案例

## 2. 设计理念 (40%)
- 三方核心定位：意图-转译-执行
- 语义维度理论
- XML四维度的必然性
- 可观测性架构

## 3. 技术决策 (25%)
- 为什么不是YAML/JSON?
- 认知负担量化分析
- 扩展性vs简洁性的权衡
- 格式对比矩阵

## 4. 应用场景 (15%)
- Agent配置管理
- 工作流编排
- 可观测平台集成
- 3-5个真实案例

## 5. 生态展望 (5%)
- 工具链路线图
- 领域规范体系
- 开源社区规划

交付物

• docs/dpml-whitepaper.zh-CN.md - 中文白皮书
• docs/dpml-whitepaper.en.md - 英文白皮书(可选)
• 从当前协议规范中提取并扩展第2节内容
• 补充量化数据、真实案例、视觉化图表

预期成果

白皮书完成后：

1. 决策者能在30分钟内理解DPML的价值主张
2. 协议规范可精简至800-1000行，聚焦技术细节
3. 形成清晰的文档体系：白皮书(why) + 协议(what) + 指南(how)

参考资源

• 当前协议第2节(设计哲学) - 800行素材
• 附录C(为什么选择XML) - 300行对比分析
• Bitcoin白皮书 - 经典范例
• HTTP/2 RFC 7540 - 协议规范与设计文档的分离

讨论要点

1. 白皮书的定位：技术论文 vs 营销材料？
2. 论证深度：形式化证明 vs 直觉解释？
3. 案例选择：虚构示例 vs 真实生产案例？
4. 视觉元素：需要多少图表、流程图、对比表？
5. 篇幅控制：3000字 vs 5000字 vs 不限？

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关联Issue: #7 (协议RFC规范)
优先级: High - 阻塞协议规范的最终定稿

[deepracticexs]

白皮书写作标准

参考业界技术白皮书规范(IETF Internet-Draft、W3C TR),建议采用以下结构:

📋 标准结构

# DPML设计白皮书 v1.0

**状态**: 草案
**日期**: 2025年10月
**作者**: 姜山 (Deepractice.ai)
**摘要**: (200字以内核心价值陈述)

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## 1. 引言 (Introduction)
### 1.1 背景 (Background)
- AI系统架构演进
- 当前Prompt工程的局限

### 1.2 问题陈述 (Problem Statement)
- 三方协同的割裂
- 配置与指令的脱节
- 可观测性的缺失

### 1.3 文档范围 (Scope)
- 本文档讨论什么
- 本文档不讨论什么

### 1.4 术语 (Terminology)
- 关键术语定义(简化版,详细定义见协议规范)

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## 2. 需求分析 (Requirements)
### 2.1 利益相关方 (Stakeholders)
- 人类: 创新意图
- AI: 语义转译  
- 计算机: 精确执行

### 2.2 功能需求 (Functional Requirements)
- FR1: 统一信息载体
- FR2: 职责分离
- FR3: 全程可观测
- FR4: 组件复用

### 2.3 非功能需求 (Non-Functional Requirements)
- NFR1: 低认知负担
- NFR2: 扩展性
- NFR3: 工具链友好

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## 3. 设计理念 (Design Rationale)
### 3.1 语义维度理论
- 信息表达的维度需求
- 维度数量与协同能力的关系

### 3.2 三方驱动机制
- 驱动循环模型
- 信息流转路径

### 3.3 可观测性架构
- DOM结构的可视化映射
- 运行时状态注入

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## 4. 技术决策 (Technical Decisions)
### 4.1 格式选择 (Format Selection)
- 候选方案: YAML/JSON/XML/自定义DSL
- 评估标准: 语义维度/认知负担/工具支持
- 决策矩阵

### 4.2 权衡分析 (Trade-offs)
- 简洁性 vs 表达力
- 人类友好 vs 机器友好
- 当前需求 vs 未来扩展

### 4.3 设计原则 (Design Principles)
- 约而不束
- 共识概念优先
- 双重语义

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## 5. 架构概览 (Architecture Overview)
### 5.1 协议层 (Protocol Layer)
- 元语义定义
- 保留属性
- 验证规则

### 5.2 领域层 (Domain Layer)
- Agent领域
- Task领域
- Workflow领域

### 5.3 工具层 (Tooling Layer)
- 解析器/生成器
- IDE集成
- 可视化工具

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## 6. 应用场景 (Use Cases)
### 6.1 场景1: Agent配置管理
- 问题描述
- DPML解决方案
- 效果对比

### 6.2 场景2: 工作流编排
- (同上结构)

### 6.3 场景3: 可观测平台集成
- (同上结构)

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## 7. 实现考虑 (Implementation Considerations)
### 7.1 解析策略
- XML解析器选择
- 验证流程

### 7.2 性能考虑
- 解析开销
- 内存占用
- 可视化渲染

### 7.3 安全考虑
- 代码注入防护
- 敏感信息处理

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## 8. 生态规划 (Ecosystem)
### 8.1 工具链路线图
- 核心工具
- 社区工具

### 8.2 领域规范体系
- 已有领域
- 计划领域

### 8.3 标准化路径
- IETF提交计划
- 行业合作

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## 9. 参考文献 (References)
### 9.1 规范性引用
- XML 1.0
- RFC 2119

### 9.2 信息性引用
- 相关研究
- 类似系统

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## 10. 附录 (Appendices)
### A. 完整示例
### B. 格式对比详细分析
### C. 术语表

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🎯 写作规范

语言风格

• ✅ 客观陈述,避免主观评价("我们认为"→"分析表明")
• ✅ 量化论证,提供数据支撑("更好"→"认知负担降低40%")
• ✅ 引用来源,学术化表达
• ❌ 营销语言("革命性""颠覆性")
• ❌ 绝对化表述("唯一可行"→"当前最优")

论证方法

1. 需求驱动: 先陈述需求,再推导方案
2. 对比验证: 候选方案→评估标准→决策矩阵
3. 案例佐证: 理论→实践→效果
4. 可验证性: 每个论点可通过实验/案例验证

图表要求

• 使用mermaid绘制架构图/流程图
• 表格必须有明确的评估标准
• 所有图表有编号和标题

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📊 预期篇幅

• 正文: 5000-8000字
• 代码示例: 500-1000行
• 图表: 5-8个
• 总页数: 15-25页(A4)

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参考标杆:

• OAuth 2.0 Design Rationale - 技术决策论证
• HTTP/2 Implementation Guide - 实现考虑
• GraphQL Specification - 规范与设计理念分离

这个结构是否符合你的预期? 需要调整哪些部分?