列出所有风格文件

ls -la ~/.pi/agent/output-styles/
ls -la .pi/output-styles/

读取激活的风格

cat ~/.pi/agent/output-styles/active.json
cat .pi/output-styles/active.json

写入风格

创建/覆盖风格文件

cat > ~/.pi/agent/output-styles/<style-name>.md << 'EOF'
---
name: style-name
description: Style description
keepCodingInstructions: true
---

Your style content here.
EOF

删除风格文件

trash ~/.pi/agent/output-styles/<style-name>.md
trash .pi/output-styles/<style-name>.md

设置激活风格

echo '{"name": "style-name"}' > ~/.pi/agent/output-styles/active.json
echo '{"name": "style-name"}' > .pi/output-styles/active.json

风格文件格式

---
name: my-style
description: My custom output style
keepCodingInstructions: true
---

Your custom output style instructions here.

Frontmatter 字段：

name（必需）：风格名称
description（可选）：风格描述
keepCodingInstructions（必需）：true/false

读取示例

检查风格是否存在

test -f ~/.pi/agent/output-styles/<name>.md && echo "exists" || echo "not found"

读取风格内容（排除 frontmatter）

awk '/^---$/{if(p)exit;p=1;next}p' ~/.pi/agent/output-styles/<name>.md

解析 frontmatter

sed -n '/^---$/,/^---$/p' ~/.pi/agent/output-styles/<name>.md | head -n -1 | tail -n +2

写入示例

批量创建风格

for style in style1 style2 style3; do
  cat > ~/.pi/agent/output-styles/$style.md << EOF
---
name: $style
description: Description for $style
keepCodingInstructions: true
---

Content for $style.
EOF
done

备份所有风格

tar -czf output-styles-backup.tar.gz ~/.pi/agent/output-styles/
tar -czf output-styles-backup.tar.gz .pi/output-styles/

内置风格列表

这些风格在扩展代码中定义，不在文件系统中：

名称	描述
`default`	高效完成编码任务
`explanatory`	解释实现选择
`learning`	实践练习模式
`coding-vibes`	充满活力的编码伙伴
`structural-thinking`	结构化思维

CoT 链路：语义识别与风格生成

当用户请求创建输出风格但未明确指定风格特征时，使用以下 CoT 链路进行语义识别和风格生成。

步骤 1：语义识别用户意图

分析用户的对话历史和当前请求，识别以下维度：

维度	检测指标	可能值
语言风格	表达方式、语气、用词	正式/随意/活泼/严肃
详细程度	回复长度、解释深度	简洁/中等/详细
交互偏好	提问方式、反馈需求	直接/引导式/协作式
情感倾向	情绪表达、鼓励需求	中性/积极/鼓励
技术深度	术语使用、抽象程度	实用/理论/平衡
结构偏好	信息组织方式	自由/结构化/分步骤

识别方法

分析用户消息示例：

"帮我写个函数" → 简洁、实用、直接
"能不能详细解释一下为什么这样写？" → 详细、理论、引导式
"我想学习，让我自己试试" → 协作式、学习导向
"嘿，兄弟，帮我看看这段代码" → 随意、活泼、鼓励

关键词映射：

关键词	推断风格
解释、为什么、原理	explanatory
学习、练习、试试	learning
简洁、快速、直接	default
嘿、兄弟、哈哈	coding-vibes
架构、设计、模块	structural-thinking

步骤 2：匹配或生成风格

2.1 匹配内置风格

根据识别结果，选择最匹配的内置风格：

用户特征	推荐风格
简洁、高效、直接	`default`
需要解释、理解原理	`explanatory`
学习导向、动手实践	`learning`
轻松、活泼、鼓励	`coding-vibes`
架构设计、结构化思维	`structural-thinking`

2.2 生成自定义风格

如果内置风格不匹配，按以下格式生成：

---
name: <生成的风格名称>
description: <基于用户特征生成的描述>
keepCodingInstructions: true
---

<根据识别维度生成的风格指令>

生成模板：

---
name: <风格名称>
description: <一句话描述>
keepCodingInstructions: true
---

<语言风格指令>
<详细程度指令>
<交互偏好指令>
<情感倾向指令>
<技术深度指令>
<结构偏好指令>

生成示例：

---
name: friendly-mentor
description: 友好的导师风格，平衡详细和简洁
keepCodingInstructions: true
---

保持友好和鼓励的语气。
提供清晰的解释，但不过于冗长。
在关键步骤暂停，确认用户理解。
使用简单的类比帮助理解复杂概念。
提供代码示例后，询问是否需要更多细节。

步骤 3：验证风格适用性

验证生成的风格是否满足用户需求：

步骤 4：写入风格文件

将验证通过的风格写入文件：

cat > ~/.pi/agent/output-styles/<style-name>.md << 'EOF'
---
name: <style-name>
description: <description>
keepCodingInstructions: true
---

<style-content>
EOF

步骤 5：激活并反馈

激活新风格并向用户确认：

echo '{"name": "<style-name>"}' > ~/.pi/agent/output-styles/active.json

反馈示例：

已为你创建并激活风格 "<style-name>"
描述：<description>
基于你的对话风格，这个风格会：<简要说明>
如需调整，使用 /output-style:edit <style-name>

完整 CoT 示例

用户请求

"我想要一个适合我的风格，我喜欢详细解释但不要太啰嗦"

CoT 处理

步骤 1：语义识别

语言风格：中性
详细程度：详细但控制（中等偏上）
交互偏好：引导式
情感倾向：中性
技术深度：平衡
结构偏好：结构化

步骤 2：生成风格

---
name: balanced-explanatory
description: 平衡的详细解释风格，清晰但不冗长
keepCodingInstructions: true
---

提供清晰的解释说明代码意图。
使用要点列表组织信息。
每个主要步骤后简要说明原因。
避免过度解释显而易见的内容。
关键概念使用类比帮助理解。
保持回复结构化，使用标题分段。

步骤 3：验证

✅ 详细程度匹配
✅ 结构清晰
✅ 不冗长

步骤 4-5：写入并激活

已为你创建并激活风格 "balanced-explanatory"
描述：平衡的详细解释风格，清晰但不冗长
基于你的对话风格，这个风格会：提供清晰解释但控制长度
如需调整，使用 /output-style:edit balanced-explanatory

范围	路径
全局	`~/.pi/agent/output-styles/`
项目	`.pi/output-styles/`

output-style-manager

Output Style Manager

目录路径

读取风格

读取单个风格文件