用途：在编写或编辑任意 LLM API/SDK 的系统提示词（system 参数、system 角色消息，或存放此类内容的 .txt/.md 文件）时使用，目标是让提示词稳定引导整段对话，并在支持提示缓存的提供商（Anthropic、OpenAI、Bedrock、Vertex 等）上复用 KV 缓存、降低前缀成本。
主要能力与规则：角色放在最前，用一句话描述，写在 system 字段而非用户轮次，使用纯文本、不加标记。顺序为静态在前、动态在后：角色 → 工具/策略 → 长参考文档与少样本示例 → 缓存断点 → 动态上下文 → 用户轮次；断点前任何字节变化都会失去缓存读取价格。提供商支持时显式标记缓存断点（如 Anthropic 的 cache_control、Bedrock 的 cachePoint），只缓存 TTL 内会复用的前缀。不要把时间、请求 ID、用户 ID、对话摘要等易变内容放在前缀。用 XML 标签、Markdown 标题或具名 JSON 字段分隔不同区块。用户轮次中长文档放上方、问题放下方。指令要字面、明确作用范围，避免全大写强调。仅在默认行为不合适时调整冗长度、语气、工具使用与子智能体派生。
使用方式：按上述顺序组织提示词，在最后一个静态块末尾放置断点，并注意提供商的最小缓存长度（如 Anthropic Opus/Sonnet 1024 token、Haiku 2048、OpenAI 1024），低于最小值断点会被静默忽略。
校验与限制：完成后检查角色位置、缓存顺序、断点位置、结构分隔与字面性。常见错误包括顶部放时间戳、缓存过小前缀、断点前放对话历史、沿用全大写旧写法、把角色写进用户消息。资料未提供具体价格、TTL 数值以外的收费细节与各平台完整语法，需按所用提供商文档适配。