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title: "System Prompt 动态组装 - AI 工作记忆构建"
description: "深入解析 Claude Code 的 System Prompt 动态组装过程：缓存策略、分界标记、Section 注册表、CLAUDE.md 多级合并，以及如何将零散上下文拼装为 API 可消费的缓存友好结构。"
keywords: ["System Prompt", "系统提示词", "动态组装", "CLAUDE.md", "Prompt Cache", "缓存策略"]
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## 从数组到 API 调用：System Prompt 的完整链路

System Prompt 在 Claude Code 中不是一段写死的文本，而是一个 **`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。

### 三阶段管道

```
getSystemPrompt()          →  string[]       （组装内容）
  ↓
buildEffectiveSystemPrompt() →  SystemPrompt   （选择优先级路径）
  ↓
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:3214`）—— 调用 `splitSysPromptPrefix()` 分块，为每个块附加 `cache_control`

## SystemPrompt 品牌类型

```typescript
// src/utils/systemPromptType.ts:8
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 = '__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以实现全局缓存） |
| **动态区** | Session Guidance、Memory、Model Override、Env Info、Language、Output Style、MCP Instructions、Scratchpad、FRC、Summarize Tool Results、Token Budget、Brief | 每次会话不同（`scope: 'org'` 或无缓存） |

> **Boundary 是什么**：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，这两个工厂函数定义于 `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 `getSystemPromptSectionCache()` 中的缓存值。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：

```typescript
`You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude.\n\nCWD: ${getCwd()}\nDate: ${getSessionStartDate()}`
```

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，分为两大类：

| 类别 | Provider | 环境变量 | 说明 |
|------|----------|---------|------|
| **1P (First Party)** | `firstParty` | 默认 | Anthropic 官方 API 直连 |
| **3P (Third Party)** | `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**：部分 beta 功能仅限 1P 用户
- **缓存策略**：全局缓存 `scope: 'global'` 仅 1P 可用
- **Token 计数方式**：Bedrock 有独立的 countTokens 端点，OpenAI/Gemini 依赖估算

```typescript
// src/utils/model/providers.ts:5-13
export type APIProvider =
  | 'firstParty'    // 1P - Anthropic 直连
  | 'bedrock'       // 3P - AWS Bedrock
  | 'vertex'        // 3P - Google Vertex
  | 'foundry'       // 3P - Anthropic Foundry
  | 'openai'        // 3P - OpenAI 兼容层
  | 'gemini'        // 3P - Google Gemini
  | 'grok'          // 3P - xAI Grok
```

## 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

Anthropic API 的 Prompt Cache 允许跨请求复用相同的 System Prompt 前缀，按缓存命中量计费（远低于完整输入价格）。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，根据条件选择三种分块模式：

#### 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（连接/断开），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（Intro、Rules、Tone & Style 等）对所有用户相同，可跨组织缓存。

> **Boundary 插入条件**：`SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 标记**仅在特定条件**下插入：

```typescript
// src/utils/betas.ts:226-229
export function shouldUseGlobalCacheScope(): boolean {
  return (
    getAPIProvider() === 'firstParty' &&
    !isEnvTruthy(process.env.CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS)
  )
}
```

```typescript
// src/constants/prompts.ts:574
...(shouldUseGlobalCacheScope() ? [SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY] : []),
```

这意味着：
- **3P 用户（Bedrock/Vertex/OpenAI/Gemini）**：Boundary 永远不存在，始终使用模式 3
- **1P 用户禁用实验性功能**：设置 `CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1`，Boundary 不插入
- **1P 用户默认**：Boundary 存在，使用模式 2（最高缓存效率）

#### 模式 3：默认（3P 提供商 或 Boundary 缺失）

```
[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）
```

### `getCacheControl()`：TTL 决策

`src/services/api/claude.ts:359` 生成的 `cache_control` 对象：

```typescript
{
  type: 'ephemeral',
  ttl?: '1h',         // 仅特定 querySource 符合条件时
  scope?: 'global',   // 仅静态区
}
```

1 小时 TTL 的判定逻辑（`should1hCacheTTL()`，第 394 行）：
- **Bedrock 用户**：通过环境变量 `ENABLE_PROMPT_CACHING_1H_BEDROCK` 启用
- **1P 用户**：通过 GrowthBook 配置的 `allowlist` 数组匹配 `querySource`，支持前缀通配符（如 `"repl_main_thread*"`）
- **会话级锁定**：资格判定结果在 bootstrap state 中缓存，防止 GrowthBook 配置中途变化导致同一会话内 TTL 不一致

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

`getSessionSpecificGuidanceSection()`（`src/constants/prompts.ts:352`）的内容必须放在 `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` **之后**。因为它包含：
- 当前会话的 enabledTools 集合
- `isForkSubagentEnabled()` 的运行时判定
- `getIsNonInteractiveSession()` 的结果

这些运行时 bit 如果放在静态区，会产生 2^N 种 Blake2b 哈希变体（N = 运行时条件数），完全破坏缓存命中率。源码注释明确警告：

> Each conditional here is a runtime bit that would otherwise multiply the Blake2b prefix hash variants (2^N). See PR #24490, #24171 for the same bug class.

### `CLAUDE_CODE_SIMPLE` 模式

当设置了 `CLAUDE_CODE_SIMPLE` 环境变量时，整个系统提示词会大幅缩减：

```typescript
return [`You are Claude Code, Anthropic's official CLI for Claude.\n\nCWD: ${getCwd()}\nDate: ${getSessionStartDate()}`]
```

## 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（git 状态、CLAUDE.md 内容）。上下文通过两个独立的管道注入：

### System Context（`src/context.ts:116`）

```typescript
export const getSystemContext = memoize(async () => {
  return {
    gitStatus,           // git 分支、状态、最近提交（截断至 MAX_STATUS_CHARS=2000）
    cacheBreaker,        // 仅 ant 用户的缓存破坏器
  }
})
```

- 使用 `lodash.memoize` 缓存——**整个会话期间只计算一次**
- Git 状态快照包含 5 个并行 `git` 命令（branch、defaultBranch、status、log、userName）
- `status` 超过 2000 字符时截断并附加提示使用 BashTool 获取更多信息
- `systemPromptInjection` 变更时，通过 `getUserContext.cache.clear?.()` 清除所有上下文缓存

### User Context（`src/context.ts:155`）

```typescript
export const getUserContext = memoize(async () => {
  return {
    claudeMd,            // 合并后的 CLAUDE.md 内容
    currentDate,         // "Today's date is YYYY-MM-DD."
  }
})
```

- **CLAUDE.md 禁用条件**：`CLAUDE_CODE_DISABLE_CLAUDE_MDS` 环境变量，或 `--bare` 模式（除非通过 `--add-dir` 显式指定目录）
- `--bare` 模式的语义是"跳过我没要求的东西"而非"忽略所有"

### 注入位置

在 `src/query.ts:449`：

```typescript
// System Context 追加到 System Prompt 尾部
const fullSystemPrompt = asSystemPrompt(
  appendSystemContext(systemPrompt, systemContext)  // 简单拼接
)
```

User Context 通过 `prependUserContext()`（`src/utils/api.ts:449`）注入为 `<system-reminder>` 标签包裹的首条用户消息，放在所有对话消息之前。

## 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：
- **`cc_version`**：Claude Code 版本 + 指纹
- **`cc_entrypoint`**：入口点标识（REPL / SDK / pipe 等）
- **`cch=00000`**（NATIVE_CLIENT_ATTESTATION 启用时）：Bun 原生 HTTP 层在发送前将零替换为计算出的哈希值，服务器验证此 token 确认请求来自真实 Claude Code 客户端

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

这是 Claude Code 最巧妙的设计之一。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**：这个项目做什么、用了什么技术栈
- **开发约定**：代码风格、命名规范、分支策略
- **常用命令**：怎么构建、怎么测试、怎么部署
- **注意事项**：已知的坑、特殊的配置

系统会自动发现并合并多级 CLAUDE.md：

```
~/.claude/CLAUDE.md              ← 用户全局（个人偏好）
  └── /project/CLAUDE.md         ← 项目根目录（团队共享）
        └── /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（Intro、Rules）获得独立的缓存命中
3. 如果是单个 `string`，任何一个字符变化（如日期更新）都会导致整个 System Prompt 的缓存失效
4. `SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY` 标记允许 `splitSysPromptPrefix()` 精确地将静态区标记为 `scope: 'global'`，动态区不标记或标记为 `scope: 'org'`

这是 Claude Code 在 token 成本优化上的核心设计——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

通过 `CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1` 启用，支持任意 OpenAI Chat Completions 协议端点（Ollama、DeepSeek、vLLM 等）。

实现采用**流适配器模式**：
1. 将 Anthropic 格式请求转换为 OpenAI 格式
2. 调用 OpenAI 兼容端点
3. 将 SSE 流转换回 `BetaRawMessageStreamEvent`
4. 下游代码完全无感知

```
src/services/api/openai/
├── client.ts           # OpenAI 客户端配置
├── convertMessages.ts  # 消息格式转换（Anthropic → OpenAI）
├── convertTools.ts     # 工具定义转换
├── streamAdapter.ts    # SSE 流适配（OpenAI → Anthropic）
├── modelMapping.ts     # 模型名称映射
└── index.ts            # 入口函数 queryModelOpenAI()
```

关键环境变量：
- `CLAUDE_CODE_USE_OPENAI=1` — 启用 OpenAI provider
- `OPENAI_API_KEY` — API 密钥
- `OPENAI_BASE_URL` — API 端点（默认 `https://api.openai.com/v1`）
- `OPENAI_MODEL` — 直接指定模型名

### Gemini 兼容层

通过 `CLAUDE_CODE_USE_GEMINI=1` 启用，支持 Google Gemini API。

```
src/services/api/gemini/
├── client.ts           # Gemini 客户端配置
├── convertMessages.ts  # 消息格式转换
├── convertTools.ts     # 工具定义转换
├── streamAdapter.ts    # 流适配
├── modelMapping.ts     # 模型名称映射
├── types.ts            # 类型定义
└── index.ts            # 入口函数
```

关键环境变量：
- `CLAUDE_CODE_USE_GEMINI=1` — 启用 Gemini provider
- `GEMINI_API_KEY` — API 密钥
- `GEMINI_BASE_URL` — API 端点（默认 `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta`）
- `GEMINI_MODEL` — 直接指定模型名
- `GEMINI_DEFAULT_SONNET_MODEL` / `GEMINI_DEFAULT_OPUS_MODEL` — 按能力级别映射

### 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**：系统退回到近似估算，影响自动压缩触发时机
- **无全局缓存**：只能使用组织级缓存 `scope: 'org'`
- **部分 beta 功能不可用**：依赖 Anthropic 特有 beta headers 的功能受限

详见 `docs/plans/openai-compatibility.md` 和 `CLAUDE.md` 中的相关章节。

