核心用法
Prompt Assemble 是一套标准化的 Token 安全提示词组装框架，专为需要构建 LLM 提示词的 Agent 设计。其核心工作流程分为六个阶段：基础配置 → 最小上下文构建 → 内存需求决策 → 内存检索（可选）→ Token 估算 → 安全阀决策 → 最终组装。开发者只需将 prompt_assemble.py 复制到项目中，调用 build_prompt()() 函数即可集成，无需关心复杂的 Token 计算逻辑。
显著优点
极致的 Token 安全：采用 75% 保守阈值（153K tokens），预留 25% 缓冲空间应对模型开销和估算误差，从根本上杜绝 API 因 token 溢出而失败。两阶段构建策略确保系统提示词和用户输入永不丢弃，仅将内存层作为可牺牲增强项。内置的记忆触发器检测（如 "previously"、"last time" 等关键词）智能判断是否需要检索历史记忆，避免不必要的内存开销。
工程化设计：完整的类型注解、单元测试和文档支持，代码托管于 GitHub 公开仓库，commit 历史可追溯。仅依赖 Python 标准库（typing 模块），零第三方依赖风险。
潜在缺点与局限性
功能边界明确：该技能专注于提示词组装和 Token 管理，不提供记忆存储实现（仅定义回调接口），需要用户自行接入向量数据库或记忆检索系统。记忆触发器基于简单关键词匹配，可能漏检复杂的上下文依赖表达。
估算精度限制：Token 估算基于字符数或分词启发式算法，与真实模型分词器存在偏差，极端情况下可能仍有微小误差。不支持动态调整安全阈值，75% 的保守策略在上下文极短的场景下可能造成容量浪费。
适合的目标群体
- 构建长对话 Agent 的开发者（客服、陪伴、教育类应用）
- 需要处理复杂多轮推理的 LLM 应用架构师
- 对 API 稳定性有严苛要求的生产环境团队
- 缺乏 Token 管理经验的初级 Agent 开发者
使用风险
性能风险：频繁的记忆检索和摘要操作可能增加响应延迟，建议在异步流程中执行。Token 估算函数若实现不当（如用户提供的回调），可能成为性能瓶颈。
依赖风险：该技能本身零依赖，但实际运行依赖外部记忆检索和对话历史获取函数，这些回调的稳定性直接影响整体功能。需确保回调函数具备完善的异常处理。
兼容性风险：当前默认配置针对 204K 上下文模型（MiniMax-M2.1），使用其他模型时需手动调整 MAX_TOKENS 和 SAFETY_MARGIN 参数。