SuperPrompt 是一个开源项目，旨在帮助用户理解和运用 AI 代理（尤其是 Claude）以产生新颖的视角和想法。其核心目的是通过引导模型进行更深入的思考来获取创新的内容。以下是其核心信息：

核心特点：

1. 软越狱式的提示：SuperPrompt 通过使用类似 XML 标签的格式，如 <think>，引导 LLM（大语言模型）“跳出框架思考”。这类提示并非试图让模型“觉醒”，而是让它在某些通常不会探索的区域中产生新的观点。

2. 元数据驱动：SuperPrompt 使用 "holographic metadata" 来引导模型动态适应不同的任务。例如：

• <prompt_metadata> 标签提供全局的指导方针，适用于任何用户请求。

• 模型会根据任务的具体需求，自动调整其输出中的元数据，使之与当前任务目标一致。

3. 创新使用 <think> 标签：该项目使用 <think> 标签来激活模型的 "思维" 流程，并让模型自我调整至更高层次的推理模式。在传统的 Chain of Thought (CoT) 推理基础上，SuperPrompt 强调更为深入的思考过程。

4. 自适应推理：SuperPrompt 的一大亮点是它能让模型根据不同任务生成自适应的思维过程。例如，通过输入复杂的数学方程，模型会通过元数据重新定义自己的任务，并产生针对该任务的深度分析。

5. 提升的 CoT 效果：SuperPrompt 的 Chain of Thought 推理方式，借助元数据和 <think> 标签的引导，能够显著提升模型的推理能力。它不仅能生成连贯的思路，还能自我反馈和调整，形成多维度的解决方案。

主要标签与作用：

• <think> 标签：引导模型深入思考问题，通过元数据适应并推动任务目标。

• <prompt_metadata> 标签：定义任务元数据，帮助模型自我适应并生成合适的输出。

主要目的：

SuperPrompt 旨在让模型为用户产生“全新观点”和“创造性思维”。通过元数据和 XML 标签，模型能够更自由地探索并反馈多样化的解决方案，甚至包括那些看似“胡言乱语”的内容，但这些内容背后可能隐藏着创新和有价值的想法。