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  - 动态组装
  - Prompt-Cache
create time: 2026-06-09 22:15
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# System Prompt 动态组装 - AI 工作记忆构建

## 概述

Claude Code 的 System Prompt 不是一段写死的文本，而是通过三阶段管道动态组装的 `string[]` 数组，支持分块缓存、五级优先级选择、CLAUDE.md 多级合并和多种 Provider 适配。

## 正文

### 从数组到 API 调用: System Prompt 的完整链路

System Prompt 在 Claude Code 中是一个 **`string[]` 数组**（品牌类型 `SystemPrompt`，定义于 `src/utils/systemPromptType.ts:8`），经过组装、分块、缓存标记后发送给 API。

```mermaid
flowchart TD
    A["getSystemPrompt string[] 组装内容"] --> B["buildEffectiveSystemPrompt SystemPrompt 选择优先级路径"]
    B --> C["buildSystemPromptBlocks TextBlockParam[] 分块+cache_control标记"]
```

1. **`getSystemPrompt()`**（`src/constants/prompts.ts:444`）—— 收集静态段 + 动态段，插入 `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 分界标记
2. **`buildEffectiveSystemPrompt()`**（`src/utils/systemPrompt.ts:41`）—— 按 Override > Coordinator > Agent > Custom > Default 优先级选择
3. **`buildSystemPromptBlocks()`**（`src/services/api/claude.ts:3279`）—— 调用 `splitSysPromptPrefix()` 分块，为每个块附加 `cache_control`

### SystemPrompt 品牌类型

```typescript
// packages/@ant/model-provider/src/types/systemPrompt.ts
export type SystemPrompt = readonly string[] & {
  readonly __brand: 'SystemPrompt'
}
export function asSystemPrompt(value: readonly string[]): SystemPrompt {
  return value as SystemPrompt  // 零开销类型断言
}
```

品牌类型（branded type）防止普通 `string[]` 被意外传入 API 调用——只有通过 `asSystemPrompt()` 显式转换才能获得 `SystemPrompt` 类型。

### getSystemPrompt(): 内容组装的全景

`src/constants/prompts.ts:444` 是 System Prompt 的核心工厂函数，返回一个有序数组:

| 阶段 | 内容 | 缓存策略 |
|------|------|----------|
| **静态区** | Intro Section、System Rules、Doing Tasks、Actions、Using Tools、Tone & Style、Output Efficiency | 可跨组织缓存（`scope: 'global'`） |
| **BOUNDARY** | `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` | 分界标记（不发送给 API，仅用于分割静态区与动态区） |
| **动态区** | Session Guidance、Memory、Model Override、Env Info、Language 等 | 每次会话不同（`scope: 'org'` 或无缓存） |

> [!info] Boundary 的作用
> 它把 System Prompt 分成"不变的静态区"和"因用户/会话而异的动态区"。静态区对所有用户相同，可获得 `scope: 'global'` 跨组织缓存；动态区每次不同，只能 `scope: 'org'` 或不缓存。它本身是一个特殊字符串，在发送给 API 前被移除，AI 永远看不到。

#### 动态区的 Section 注册表

动态区通过 `systemPromptSection()` / `DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection()` 注册（`src/constants/systemPromptSections.ts`）:

```typescript
// 缓存式 Section: 计算一次，/clear 或 /compact 后才重新计算
systemPromptSection('memory', () => loadMemoryPrompt())

// 危险: 每轮重新计算，会破坏 Prompt Cache
DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection(
  'mcp_instructions',
  () => isMcpInstructionsDeltaEnabled() ? null : getMcpInstructionsSection(mcpClients),
  'MCP servers connect/disconnect between turns'  // 必须给出破坏缓存的理由
)
```

`resolveSystemPromptSections()` 在每轮查询时解析所有 Section，对于 `cacheBreak: false` 的 Section，优先使用缓存值。只有 MCP 指令等真正动态的内容使用 `DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection`。

#### CLAUDE_CODE_SIMPLE 快速路径

当环境变量 `CLAUDE_CODE_SIMPLE` 为真时，整个 System Prompt 缩减为一行，跳过所有 Section 注册、缓存分块、动态组装——用于最小化 token 消耗的测试场景。

### buildEffectiveSystemPrompt(): 五级优先级

`src/utils/systemPrompt.ts:41` 决定最终使用哪个 System Prompt:

| 优先级 | 条件 | 行为 |
|--------|------|------|
| **0. Override** | `overrideSystemPrompt` 非空 | 完全替换，返回 `[override]` |
| **1. Coordinator** | `COORDINATOR_MODE` feature + 环境变量 | 使用协调者专用提示词 |
| **2. Agent** | `mainThreadAgentDefinition` 存在 | Proactive 模式: 追加到默认提示词尾部；否则: 替换默认提示词 |
| **3. Custom** | `--system-prompt` 参数指定 | 替换默认提示词 |
| **4. Default** | 无特殊条件 | 使用 `getSystemPrompt()` 完整输出 |

`appendSystemPrompt` 始终追加到末尾（Override 除外）。

### Provider 系统概述

Claude Code 支持多种 API 提供商:

| 类别 | Provider | 环境变量 | 说明 |
|------|----------|---------|------|
| **1P** | `firstParty` | 默认 | Anthropic 官方 API 直连 |
| **3P** | `bedrock` | `CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1` | AWS Bedrock 托管服务 |
| **3P** | `vertex` | `CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1` | Google Vertex AI |
| **3P** | `openai` | `CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1` | OpenAI 兼容层（Ollama/DeepSeek/vLLM） |
| **3P** | `gemini` | `CLAUDE_CODE_USE_GEMINI=1` | Google Gemini API |
| **3P** | `grok` | `CLAUDE_CODE_USE_GROK=1` | xAI Grok |

Provider 决定了可用的 beta headers、缓存策略（全局缓存仅 1P 可用）和 Token 计数方式。

### 缓存策略: 分块、标记、命中

这是 System Prompt 设计中最精密的部分。

**Anthropic Prompt Cache 基础**: 允许跨请求复用相同的 System Prompt 前缀，按缓存命中量计费。缓存键由内容的 Blake2b 哈希决定——任何字符变化都会导致缓存失效。

#### splitSysPromptPrefix(): 三种分块模式

`src/utils/api.ts:321` 是缓存策略的核心:

**模式 1: MCP 工具存在时**（`skipGlobalCacheForSystemPrompt=true`）

```
[attribution header]    -> cacheScope: null     （不缓存）
[system prompt prefix]  -> cacheScope: 'org'    （组织级缓存）
[everything else]       -> cacheScope: 'org'    （组织级缓存）
```

MCP 工具列表在会话中可能变化，破坏了跨组织缓存的基础，因此降级为组织级。

**模式 2: Global Cache + Boundary 存在**（1P 专用）

```
[attribution header]    -> cacheScope: null     （不缓存）
[system prompt prefix]  -> cacheScope: null     （不缓存）
[static content]        -> cacheScope: 'global' （全局缓存! 跨组织共享）
[dynamic content]       -> cacheScope: null     （不缓存）
```

这是缓存效率最高的模式。`SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 之前的静态内容对所有用户相同，可跨组织缓存。

> [!tip] Boundary 插入条件
> `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 标记仅在 `getAPIProvider() === 'firstParty'` 且未禁用实验性功能时插入。3P 用户（Bedrock/Vertex/OpenAI/Gemini）永远不存在 Boundary，始终使用模式 3。

**模式 3: 默认**（3P 提供商或 Boundary 缺失）

所有内容块使用 `cacheScope: 'org'`（组织级缓存）。

#### getCacheControl(): TTL 决策

`src/services/api/claude.ts:348` 生成的 `cache_control` 对象支持 1 小时 TTL（通过 GrowthBook 配置的 allowlist 匹配 `querySource`），会话级资格判定结果在 bootstrap state 中缓存防止中途变化。

#### 缓存破坏: Session-Specific Guidance 的放置

`getSessionSpecificGuidanceSection()` 的内容必须放在 `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` **之后**，因为它包含运行时条件（enabledTools、`isForkSubagentEnabled()`、`getIsNonInteractiveSession()`）。这些运行时 bit 如果放在静态区，会产生 2^N 种 Blake2b 哈希变体，完全破坏缓存命中率。

### 上下文注入: System Context 与 User Context

System Prompt 数组本身不包含运行时上下文。上下文通过两个独立的管道注入:

**System Context**（`src/context.ts:116`）: 使用 `lodash.memoize` 缓存，整个会话期间只计算一次。包含 git 状态（5 个并行 git 命令的快照）和可选的缓存破坏器。

**User Context**（`src/context.ts:155`）: 同样使用 `memoize` 缓存。包含合并后的 CLAUDE.md 内容和当前日期。禁用条件: `CLAUDE_CODE_DISABLE_CLAUDE_MDS` 环境变量或 `--bare` 模式。

**注入位置**: System Context 追加到 System Prompt 尾部（`src/query.ts:449`）；User Context 通过 `prependUserContext()` 注入为 `<system-reminder>` 标签包裹的首条用户消息。

### Attribution Header: 计费与安全

每个 API 请求的 System Prompt 首块是 Attribution Header（`src/constants/system.ts:30`），包含版本标识、入口点标识和可选的客户端证明 token。Header 始终 `cacheScope: null`——它因版本和指纹不同而变化，不适合缓存。

### CLAUDE.md: 项目级知识注入

在项目根目录放一个 `CLAUDE.md` 文件，就能让 AI "理解" 你的项目——项目概述、开发约定、常用命令、注意事项。

系统会自动发现并合并多级 CLAUDE.md:

```mermaid
flowchart TD
    A["~/.claude/CLAUDE.md 用户全局 个人偏好"] --> B["/project/CLAUDE.md 项目根目录 团队共享"]
    B --> C["/project/src/CLAUDE.md 子目录 模块特定"]
```

加载逻辑在 `src/utils/claudemd.ts` 中的 `getClaudeMds()` 和 `getMemoryFiles()` 实现——从 CWD 向上遍历目录树，合并所有匹配的 CLAUDE.md 文件内容。

### 设计洞察: 为什么是 string[] 而非单个 string

将 System Prompt 设计为数组而非单段文本，是为了**缓存分块**:

1. Anthropic Prompt Cache 以内容块（TextBlock）为缓存单位
2. 将 System Prompt 拆为多个块，可以让不变的部分获得独立的缓存命中
3. 如果是单个 `string`，任何一个字符变化都会导致整个 System Prompt 的缓存失效
4. `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 标记允许精确地将静态区标记为 `scope: 'global'`

一次典型的 System Prompt 约 20K+ tokens，通过缓存分块可以节省 30-50% 的输入 token 费用。

### 兼容层: OpenAI 与 Gemini

Claude Code 提供了 OpenAI 和 Gemini 协议的兼容层，允许使用非 Anthropic 端点。

**OpenAI 兼容层**（`CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1`）: 支持任意 OpenAI Chat Completions 协议端点（Ollama、DeepSeek、vLLM 等）。采用流适配器模式: 将 Anthropic 格式请求转换为 OpenAI 格式 -> 调用端点 -> 将 SSE 流转换回 `BetaRawMessageStreamEvent`。

**Gemini 兼容层**（`CLAUDE_CODE_USE_GEMINI=1`）: 支持 Google Gemini API，同样通过流适配器模式屏蔽差异。

> [!warning] 兼容层的限制
> 使用 3P 兼容层时，部分功能受限: 无精确 token 计数（退回到近似估算）、无全局缓存、部分 beta 功能不可用。

## 关联笔记

- [[compaction]] - 上下文压缩与 Session Memory
- [[token-budget]] - Token 预算动态计算
- [[project-memory]] - 项目记忆系统与 CLAUDE.md
- [[../conversation/the-loop]] - Agentic Loop 中的 System Prompt 使用