고급 프롬프트 엔진

PyPI version Python License: MIT

MCP 서버로 제공되는 범용 프롬프트 생성 엔진입니다. 12가지 철학적 차원에 걸쳐 의도를 측정하고, 클라이언트가 프롬프트를 구성할 수 있는 구성 기반을 반환합니다.

이 엔진은 프롬프트를 직접 생성하지 않습니다. 대신 프롬프트 구성을 휴리스틱이 아닌 원칙에 기반하도록 만드는 차원적 토대(활성 구성 요소, 스펙트럼 반대항, 긴장, 젬(gems), 스포크(spokes), 조화 쌍, 구성 질문)를 제공합니다.

빠른 시작

# Install
pip install advanced-prompting-engine

# Or run directly via uvx
uvx advanced-prompting-engine

MCP 설정

.mcp.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "advanced-prompting-engine": {
      "command": "uvx",
      "args": ["advanced-prompting-engine"]
    }
  }
}

기능

이 엔진은 사용자의 의도를 12차원 철학적 매니폴드에 배치합니다:

면	하위 차원	단계
존재론	개별 ↔ 보편, 정적 ↔ 동적	이해
인식론	경험적 ↔ 합리적, 확실 ↔ 잠정	이해
가치론	절대적 ↔ 상대적, 양적 ↔ 질적	이해
목적론	즉각적 ↔ 궁극적, 의도적 ↔ 창발적	이해
현상학	객관적 ↔ 주관적, 표면 ↔ 심층	이해
윤리학	의무론적 ↔ 결과론적, 행위자 ↔ 행위	평가
미학	자율적 ↔ 맥락적, 감각적 ↔ 개념적	평가
실천론	개인적 ↔ 조정된, 반응적 ↔ 선제적	적용
방법론	분석적 ↔ 종합적, 연역적 ↔ 귀납적	적용
기호학	명시적 ↔ 암시적, 통사적 ↔ 의미론적	적용
해석학	문자적 ↔ 비유적, 저자 의도 ↔ 독자 반응	적용
휴리스틱	체계적 ↔ 직관적, 보수적 ↔ 탐색적	적용

각 면은 144개의 인식론적 관찰 지점으로 구성된 12x12 격자입니다. 위치에 따라 분류(모서리/중점/가장자리/중심), 잠재력 및 스펙트럼 소속이 결정됩니다. 12개의 면은 공유된 표면을 통한 조화를 이루는 6개의 상호 보완적 쌍(큐브 모델)으로 구성됩니다. 엔진은 위치 대응을 통해 긴장을 계산하며, 젬(면 간 통합, 큐브 계층 변조 포함), 스포크(면별 행동 특성), 그리고 중앙 젬 일관성 점수를 계산합니다.

도구

도구	목적
`create_prompt_basis`	기본 — 의도 또는 좌표 입력, 구성 기반 출력
`interpret_basis`	해석 — 구성 기반을 평이한 언어로 읽기
`explore_space`	전문가 — 그래프 탐색, 스트레스 테스트, 삼각 측량
`extend_schema`	저작 — 모순 탐지를 포함한 구성 요소 및 관계 추가

예시: 자연어 의도

create_prompt_basis(intent="Design an ethical framework for autonomous vehicle decision-making")

엔진은 이 의도를 12가지 철학적 차원 전체에서 찾아내어 다음을 반환합니다:

{
  "coordinate": {
    "epistemology":  {"x": 4, "y": 4, "weight": 0.76},
    "ontology":      {"x": 6, "y": 5, "weight": 0.73},
    "praxeology":    {"x": 7, "y": 4, "weight": 0.72},
    "heuristics":    {"x": 5, "y": 3, "weight": 0.66},
    "phenomenology": {"x": 7, "y": 4, "weight": 0.61},
    "ethics":        {"x": 6, "y": 4, "weight": 0.53},
    "...": "...all 12 faces with (x,y) position and relevance weight"
  },
  "harmonization": [
    {"pair": ["ontology", "praxeology"], "resonance": 0.15},
    {"pair": ["axiology", "ethics"],     "resonance": 0.05},
    "...6 complementary pairs with resonance scores"
  ],
  "spokes": {
    "ontology":      {"classification": "weakly_integrated", "strength": 0.042},
    "epistemology":  {"classification": "weakly_integrated", "strength": 0.039},
    "...": "...per-face behavioral signatures"
  },
  "central_gem": {"coherence": 0.69, "classification": "highly_coherent"},
  "construction_questions": {
    "ethics": {
      "template": "What moral obligations does this prompt impose or assume?",
      "position_summary": "balanced Deontological/Consequential + moderately Agent-focused",
      "meaning_mechanism": "composition",
      "phase": "evaluation"
    },
    "...": "...12 position-specific philosophical questions to guide prompt construction"
  }
}

출력 결과는 다음과 같습니다: 이 의도는 주로 지식 검증(인식론 0.76), 실재하는 엔티티(존재론 0.73), 그리고 행동 구조(실천론 0.72)에 관한 것입니다. 윤리학은 0.53으로 나타나며, 존재하지만 지배적이지는 않습니다. 조화는 존재론과 실천론이 강하게 공명(0.15)함을 보여주며, 이론적인 "무엇이 존재하는가"와 실천적인 "어떻게 행동할 것인가"가 일치함을 나타냅니다.

예시: 사전 정의된 좌표

정밀한 제어를 위해 좌표를 직접 전달할 수 있습니다:

coordinate = {
    "ontology": {"x": 0, "y": 0, "weight": 1.0},      # corner: particular + static
    "ethics": {"x": 0, "y": 11, "weight": 0.9},         # corner: deontological + act
    "methodology": {"x": 0, "y": 0, "weight": 0.8},     # corner: analytic + deductive
    # ...all 12 faces with x (0-11), y (0-11), weight (0-1)
}
result = create_prompt_basis(coordinate=coordinate)

아키텍처

스택: Python + NetworkX(토폴로지) + numpy(계산) + SQLite(영속성) + MCP SDK
그래프: 1873개 노드, 2279개 엣지 (12면 × 144 구성 요소 + 132 넥서스 + 1 중앙 젬)
파이프라인: 8단계 (의도 파서 → 좌표 해석기 → 위치 계산기 → 구성 요소 해석기 → 긴장 분석기 → 넥서스/젬 분석기 → 스포크 분석기 → 구성 브리지)
기하학: 잠재적 면 간 토폴로지로서의 벡터 평형(입방팔면체), 6개 상호 보완적 쌍을 위한 큐브 모델
배포: 단일 프로세스, stdio 전송, 데몬 없음, 외부 의존성 없음

문서

docs/DESIGN.md — 전체 설계 사양
docs/CONSTRUCT-v2.md — 구성 요소 사양 (면, 지점, 스펙트럼, 넥서스, 젬, 스포크의 정의)
docs/CONSTRUCT-v2-questions.md — 영역별 144개 구성 질문 템플릿
docs/adr/ — 13개의 아키텍처 결정 기록

개발

pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v

의미론적 브리지 재구축 (선택 사항)

제공된 패키지에는 사전 계산된 BGE 파생 아티팩트(semantic_bridge.npz, semantic_vocab.json)가 포함되어 있습니다. 이를 처음부터 다시 구축하려면(예: 극성-동의어 편집 후), 빌드 추가 기능을 설치하세요:

pip install -e ".[build]"
python -m nltk.downloader wordnet omw-1.4
python scripts/build_semantic_bridge.py

빌드는 BAAI/bge-large-en-v1.5(~1.3GB, HuggingFace 캐시로 1회 다운로드)와 빈도 순서 지정을 위한 wordfreq를 사용합니다. 런타임 의존성에는 영향을 미치지 않으며, 최종 사용자는 사전 계산된 아티팩트만 받게 됩니다.

기여

개발 설정 및 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

보안

취약점 보고 지침은 SECURITY.md를 참조하세요.

라이선스

MIT

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