專家整合路線圖與 IT 協作清單

Expert Integrated Roadmap & IT Handover Checklist

本文件旨在為 Vault Instruction V5 與 Telegram Bot 的整合提供最終技術方案。本方案兼顧了非技術管理者的易用性與 IT 開發的擴展性。

This document provides the final technical solution for integrating Vault Instruction V5 with a Telegram Bot. It balances ease of use for non-technical managers with scalability for IT development.

1. 最終架構建議 (The Verdict)

經過深度評估，針對 LM Studio 單一 System Prompt 的限制，建議採用 「混合式動態架構」(Hybrid Dynamic Architecture)。

Based on deep evaluation of LM Studio's single System Prompt limitation, we recommend a Hybrid Dynamic Architecture.

核心策略 (Core Strategy)

• 初期 (Initial Phase)：使用 Controller (中介層) + Persona 層級化 Prompt。由 Telegram Bot 後端根據用戶進度，動態合成並發送不同的 System Prompt 給 LM Studio API。
• 中期 (Mid-term Phase)：轉向 「Vault V5 + RAG」 的最終型態。將 30+ 份 Persona 文檔存入知識庫，僅在需要時檢索，以節省 Token 並提升反應速度。
• Initial Phase: Use a Controller (Middleware) + Layered Persona Prompts. The Telegram Bot backend dynamically synthesizes and sends different System Prompts to the LM Studio API based on user progress.
• Mid-term Phase: Transition to "Vault V5 + RAG". Store 30+ Persona documents in a knowledge base (e.g., Dify), retrieving them only when needed to save tokens and improve response speed.

2. 三構思問題深度解答 (Q&A for the Three Ideas)

問題 A & B：如何達成無縫整合 STATES 1-2-3？

解答：透過 「動態狀態注入 (Dynamic State Injection)」。 不需要切換 Bot (Option A)，也不要在一個 Prompt 塞入所有邏輯 (Option B)。IT 團隊需在後端維護一個  User_State  資料庫。當用戶處於  State 1  時，後端 API 呼叫會自動將 Vault V5 核心邏輯 加上 State 1 專屬規則 組合成一個 System Prompt 發送。用戶感覺是在同一個對話中，但 AI 的「運作邏輯」已在後台完成切換。

Solution: Via **"Dynamic State Injection."**Avoid switching bots (Option A) or overloading a single prompt (Option B). The IT team maintains a  User_State  database. When a user is in  State 1 , the backend API call automatically combines Vault V5 Core Logic with State 1 Rules into one System Prompt. The user stays in the same chat, but the AI's "operating logic" is swapped in the background.

問題 3：如何達成最高效率的 RAG 轉化？

解答：使用已提供的 「Markdown 結構化建築師」工具。 對於非技術人員，最有效率的方案不是寫程式，而是 資料標準化。將 30 份文檔轉換為 Markdown 格式（使用特定的標題層級  # ,  ## ），這是目前 AI 檢索效率最高、對向量資料庫最友好的格式，能直接提升 RAG 的精確度。