扩展 org-capture 基于 TAGS 功能动态设置 prompt

在 capture 中支持 tag 的选择，tag 可以分类，扩展AI分类，以 prompt 的 title 作为 tag 值。在调用 gpt 之前，只需要设定 tag 就行了。

例如：想使用写作助理的角色，完成一下操作

现在 tag 分组中添加角色名称
再添加 tag 到 headline 上
在请求之前，使用 tag 值匹配 prompt 模块的名称，然后就可以为 gptel 设置 system 了。

难点：如何通过 tag 获取 prompt，有几种方案

依赖 json 文件，通过解析 json 文件，匹配到 prompt
直接从 prompt.org 文件中获取
1. 手动解析 org-element 数据，在进行匹配操作
2. 借助第三方库 org-ql 实现快速检索 org 文件的内容，获取到 prompt

在支持 tag 功能之后，将很大的改进 gptel 使用场景：

在 capture 中，就可以通过 tag 方式,设置 prompt 。
在 org 文件时，当前光标的位置调用 gptel ，只要设置 tag , gptel 就以设置的 prompt 方式回答问题。

需要做那些工作

使用 org-ql 查询 tag 匹配的 prompt
使用 org-ql 获取 prompt 库中内容
替换 gptel 自定义方法中，调试功能
在继承过程中发现遗留问题：
1. org-ql query 的 where 语法中, 例如：提示type格式问题。
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  (setq type "hello world") (org-ql-query :from "file" :where '（heading type))
2. 使用 org-get-entry 获取条目内容职能得到第一行的内容
3. 从 capture 中无法拿到 tags ,目前通过添加 org-capture 属性的传递模板类型。意味着无法在 capture 过程中，使用 tag 设置的机制，设置 prompt。

使用 org-ql 解析 prompt.org 数据

以下面格言书 prompt 格式为例子，获取 prompt 子目录 system 条目中的内容

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* 格言书 :文本:AI:
:PROPERTIES:
:remark: 根据问题输出鼓舞人心的名言和有意义的格言。
:END:

** system
我希望你能充当一本箴言书。对于我的问题，你会提供明智的建议、鼓舞人心的名言和有意义的谚语，以帮助指导我的日常决策。此外，如果有必要，你可以提出将这些建议付诸行动的实际方法或其他相关主题。
** user
我的问题是:

org-ql/READ-zh.org

org-ql/examples.org

在学习 org-ql 的基本用法，需要使用 org-ql 的 ancestors 特性：

子节点条件语法： (ancestors (heading “tag名称”)),该表达式是要求匹配的条目必须有父级条目，使用嵌套语法要求父条目名称为 tag 的名称。

这样 select 返回的是 system 条目的 org-element 元数据。

再通过 select 语句明确要返回条目的内容类型,例如获取 system 条目下的文本类型: :select '(org-get-entry)

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(org-ql-query
  :select '(org-get-entry)
  :from "~/hsg/iNotes/content-org/prompt/prompt.org"
  :where '(and (tags "AI")
               (ancestors (heading "内容总结"))
               (heading "system")
               ))


请将我提供的每篇文字都概括为 100 个字，使其易于阅读和理解。避免使用复杂的句子结构或技术术语。

下面根据具体场景,将上面的查询方法，封装一下获取 prompt 目录下 system 和 user 的内容.

获取字符串一级条目的 AI 标签

在实际需求中，需要先从 capture 的字符串的内容中获取用户设置的 AI 标签，然后提供给处理 prompt.org 使用。

这个方法主要两个参数：

org-str 是 capture 过程中的 org 字符串。
tagregex 是 org-ql 查询用户设置的 tag 正则，匹配到 AI 标签，并返回。

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(defun get-element-tag-by-ql (org-str tagregex)

  (let (result)
    (with-current-buffer (get-buffer-create "*gpteltagtemp*")
      (erase-buffer)
      (insert org-str)
      (org-mode)
      (message "buffer内容： %s \n buffer 名称： %s" (buffer-string) (current-buffer))
      (setq tags (org-ql-query
                   :select '(org-entry-get (point) "TAGS")
                   :from (current-buffer)
                   :where '(and
                            (tags* (format "^%s.*$" tagregex))
                            (not (parent))
                            )
                   ))
      (message "数组1111：%s" tags)
      (setq result (catch 'tag-found
                     (dolist (tag tags)
                       (setq tag (substring tag 1 -1))   ; 去除首尾:
                       (setq tagarr (split-string tag ":"))
                       (dolist (item tagarr)
                       (message "匹配中：%s" item)
                       (setq reg (format "^%s.*$" tagregex))
                       (message "正则：%s" reg)
                         (when (string-match reg item)
                           (setq item (substring item 2)) ;;去除AI前缀
                           (throw 'tag-found item)))
                       )))
      (message "结果：%s" result)
      )))
(setq org-string "* Hello world :AI内容总结: \nThis is the body of first-level headline.\n\n** Subheadline \nTest text.Test text.")
(get-element-tag-by-ql org-string "AI")

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结果：内容总结

通过 AI 标签从 prompt.org 文件中获取 prompt

使用 org-ql 从 prompt.org 文件中获取 prompt，封装了如下方法，为了便于测试，使用 with-temp-buffer

方法的作用和参数

第一参数，为 prompt.org 文件路径
第二参数，来自 capture 中用户设置的 AI 标签，对应 prompt.org 条目中一级条目的标题。
第三参数，设置 prompt 的类型，支持 system 和 user 类型，对应 prompt.org 中的子条目的title。定义 ptype 过程中，遇到 (heading ptype) 报错的问题，没有排查到原因，展示使用 1 和其他标识来区分要获取的类型。

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(defun get-element-prompt-by-ql (org-str title ptype)
  (let (prompt)
    (with-current-buffer (get-buffer-create "*gpteltemp*")
      (erase-buffer)
      (insert org-str)
      (org-mode)
      (if (= ptype 1)
          (setq prompt (org-ql-query
                         :select '(org-get-entry)
                         :from (current-buffer)
                         :where '(and
                                  (ancestors (heading title))
                                  (heading "system")
                                  )))
        (setq prompt (org-ql-select  (current-buffer)
                       '(and
                         (ancestors (heading title))
                         (heading "user")
                         )
                       :action '(org-get-entry)
                       ))
        ;
        )
      (message "当前获取的类型：%s" (car prompt))
      )))
(setq org-string "* Hello world :AI:\nThis is the body of first-level headline.\n** user\n\nTest text.Test text.")
;; (setq file "~/hsg/iNotes/content-org/prompt/prompt.org")
(setq file "~/hsg/iNotes/content-org/test.org")
(get-element-prompt-by-ql org-string "Hello world" 0)

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当前获取的类型：
Test text.Test text.

文章目录

使用 org-ql 解析 prompt.org 数据

获取字符串一级条目的 AI 标签

通过 AI 标签从 prompt.org 文件中获取 prompt