diff --git a/src/heart_flow/heartflow.py b/src/heart_flow/heartflow.py
index 3ea51917c..1d8a762ba 100644
--- a/src/heart_flow/heartflow.py
+++ b/src/heart_flow/heartflow.py
@@ -4,6 +4,7 @@ from src.plugins.moods.moods import MoodManager
 from src.plugins.models.utils_model import LLM_request
 from src.plugins.config.config import global_config
 from src.plugins.schedule.schedule_generator import bot_schedule
+from src.plugins.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
 import asyncio
 from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, HEARTFLOW_STYLE_CONFIG  # noqa: E402
 from src.individuality.individuality import Individuality
@@ -19,6 +20,27 @@ heartflow_config = LogConfig(
 logger = get_module_logger("heartflow", config=heartflow_config)
 
 
+def init_prompt():
+    prompt = ""
+    prompt += "你刚刚在做的事情是：{schedule_info}\n"
+    prompt += "{personality_info}\n"
+    prompt += "你想起来{related_memory_info}。"
+    prompt += "刚刚你的主要想法是{current_thinking_info}。"
+    prompt += "你还有一些小想法，因为你在参加不同的群聊天，这是你正在做的事情：{sub_flows_info}\n"
+    prompt += "你现在{mood_info}。"
+    prompt += "现在你接下去继续思考，产生新的想法，但是要基于原有的主要想法，不要分点输出，"
+    prompt += "输出连贯的内心独白，不要太长，但是记得结合上述的消息，关注新内容:"
+    Prompt(prompt, "thinking_prompt")
+    prompt = ""
+    prompt += "{personality_info}\n"
+    prompt += "现在{bot_name}的想法是：{current_mind}\n"
+    prompt += "现在{bot_name}在qq群里进行聊天，聊天的话题如下：{minds_str}\n"
+    prompt += "你现在{mood_info}\n"
+    prompt += """现在请你总结这些聊天内容，注意关注聊天内容对原有的想法的影响，输出连贯的内心独白
+    不要太长，但是记得结合上述的消息，要记得你的人设，关注新内容:"""
+    Prompt(prompt, "mind_summary_prompt")
+
+
 class CurrentState:
     def __init__(self):
         self.willing = 0
@@ -111,15 +133,18 @@ class Heartflow:
 
         schedule_info = bot_schedule.get_current_num_task(num=4, time_info=True)
 
-        prompt = ""
-        prompt += f"你刚刚在做的事情是：{schedule_info}\n"
-        prompt += f"{personality_info}\n"
-        prompt += f"你想起来{related_memory_info}。"
-        prompt += f"刚刚你的主要想法是{current_thinking_info}。"
-        prompt += f"你还有一些小想法，因为你在参加不同的群聊天，这是你正在做的事情：{sub_flows_info}\n"
-        prompt += f"你现在{mood_info}。"
-        prompt += "现在你接下去继续思考，产生新的想法，但是要基于原有的主要想法，不要分点输出，"
-        prompt += "输出连贯的内心独白，不要太长，但是记得结合上述的消息，关注新内容:"
+        # prompt = ""
+        # prompt += f"你刚刚在做的事情是：{schedule_info}\n"
+        # prompt += f"{personality_info}\n"
+        # prompt += f"你想起来{related_memory_info}。"
+        # prompt += f"刚刚你的主要想法是{current_thinking_info}。"
+        # prompt += f"你还有一些小想法，因为你在参加不同的群聊天，这是你正在做的事情：{sub_flows_info}\n"
+        # prompt += f"你现在{mood_info}。"
+        # prompt += "现在你接下去继续思考，产生新的想法，但是要基于原有的主要想法，不要分点输出，"
+        # prompt += "输出连贯的内心独白，不要太长，但是记得结合上述的消息，关注新内容:"
+        prompt = global_prompt_manager.get_prompt("thinking_prompt").format(
+            schedule_info, personality_info, related_memory_info, current_thinking_info, sub_flows_info, mood_info
+        )
 
         try:
             response, reasoning_content = await self.llm_model.generate_response_async(prompt)
@@ -167,13 +192,16 @@ class Heartflow:
         personality_info = prompt_personality
         mood_info = self.current_state.mood
 
-        prompt = ""
-        prompt += f"{personality_info}\n"
-        prompt += f"现在{global_config.BOT_NICKNAME}的想法是：{self.current_mind}\n"
-        prompt += f"现在{global_config.BOT_NICKNAME}在qq群里进行聊天，聊天的话题如下：{minds_str}\n"
-        prompt += f"你现在{mood_info}\n"
-        prompt += """现在请你总结这些聊天内容，注意关注聊天内容对原有的想法的影响，输出连贯的内心独白
-        不要太长，但是记得结合上述的消息，要记得你的人设，关注新内容:"""
+        # prompt = ""
+        # prompt += f"{personality_info}\n"
+        # prompt += f"现在{global_config.BOT_NICKNAME}的想法是：{self.current_mind}\n"
+        # prompt += f"现在{global_config.BOT_NICKNAME}在qq群里进行聊天，聊天的话题如下：{minds_str}\n"
+        # prompt += f"你现在{mood_info}\n"
+        # prompt += """现在请你总结这些聊天内容，注意关注聊天内容对原有的想法的影响，输出连贯的内心独白
+        # 不要太长，但是记得结合上述的消息，要记得你的人设，关注新内容:"""
+        prompt = global_prompt_manager.get_prompt("mind_summary_prompt").format(
+            personality_info, global_config.BOT_NICKNAME, self.current_mind, minds_str, mood_info
+        )
 
         response, reasoning_content = await self.llm_model.generate_response_async(prompt)
 
@@ -213,5 +241,6 @@ class Heartflow:
         return self._subheartflows.get(observe_chat_id)
 
 
+init_prompt()
 # 创建一个全局的管理器实例
 heartflow = Heartflow()
diff --git a/src/plugins/chat_module/reasoning_chat/reasoning_prompt_builder.py b/src/plugins/chat_module/reasoning_chat/reasoning_prompt_builder.py
index a379fa6d5..83208d64d 100644
--- a/src/plugins/chat_module/reasoning_chat/reasoning_prompt_builder.py
+++ b/src/plugins/chat_module/reasoning_chat/reasoning_prompt_builder.py
@@ -12,10 +12,41 @@ from ...schedule.schedule_generator import bot_schedule
 from ...config.config import global_config
 from ...person_info.relationship_manager import relationship_manager
 from src.common.logger import get_module_logger
+from src.plugins.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
 
 logger = get_module_logger("prompt")
 
 
+def init_prompt():
+    Prompt(
+        """
+{relation_prompt_all}
+{memory_prompt}
+{prompt_info}
+{schedule_prompt}
+{chat_target}
+{chat_talking_prompt}
+现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+你的网名叫{bot_name}，有人也叫你{bot_other_names}，{prompt_personality}。
+你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，{mood_prompt}，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
+尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
+请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话 
+请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只输出回复内容。
+{moderation_prompt}不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。""",
+        "reasoning_prompt_main",
+    )
+    Prompt(
+        "{relation_prompt}关系等级越大，关系越好，请分析聊天记录，根据你和说话者{sender_name}的关系和态度进行回复，明确你的立场和情感。",
+        "relationship_prompt",
+    )
+    Prompt(
+        "你想起你之前见过的事情：{related_memory_info}。\n以上是你的回忆，不一定是目前聊天里的人说的，也不一定是现在发生的事情，请记住。\n",
+        "memory_prompt",
+    )
+    Prompt("你现在正在做的事情是：{schedule_info}", "schedule_prompt")
+    Prompt("\n你有以下这些**知识**：\n{prompt_info}\n请你**记住上面的知识**，之后可能会用到。\n", "knowledge_prompt")
+
+
 class PromptBuilder:
     def __init__(self):
         self.prompt_built = ""
@@ -54,10 +85,10 @@ class PromptBuilder:
         for person in who_chat_in_group:
             relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person)
 
-        relation_prompt_all = (
-            f"{relation_prompt}关系等级越大，关系越好，请分析聊天记录，"
-            f"根据你和说话者{sender_name}的关系和态度进行回复，明确你的立场和情感。"
-        )
+        # relation_prompt_all = (
+        #     f"{relation_prompt}关系等级越大，关系越好，请分析聊天记录，"
+        #     f"根据你和说话者{sender_name}的关系和态度进行回复，明确你的立场和情感。"
+        # )
 
         # 心情
         mood_manager = MoodManager.get_instance()
@@ -74,14 +105,17 @@ class PromptBuilder:
             related_memory_info = ""
             for memory in related_memory:
                 related_memory_info += memory[1]
-            memory_prompt = f"你想起你之前见过的事情：{related_memory_info}。\n以上是你的回忆，不一定是目前聊天里的人说的，也不一定是现在发生的事情，请记住。\n"
+            # memory_prompt = f"你想起你之前见过的事情：{related_memory_info}。\n以上是你的回忆，不一定是目前聊天里的人说的，也不一定是现在发生的事情，请记住。\n"
+            memory_prompt = global_prompt_manager.format_prompt(
+                "memory_prompt", related_memory_info=related_memory_info
+            )
         else:
             related_memory_info = ""
 
         # print(f"相关记忆：{related_memory_info}")
 
         # 日程构建
-        schedule_prompt = f"""你现在正在做的事情是：{bot_schedule.get_current_num_task(num=1, time_info=False)}"""
+        # schedule_prompt = f"""你现在正在做的事情是：{bot_schedule.get_current_num_task(num=1, time_info=False)}"""
 
         # 获取聊天上下文
         chat_in_group = True
@@ -97,15 +131,6 @@ class PromptBuilder:
                 chat_in_group = False
                 chat_talking_prompt = chat_talking_prompt
                 # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
-
-        # 类型
-        if chat_in_group:
-            chat_target = "你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容："
-            chat_target_2 = "和群里聊天"
-        else:
-            chat_target = f"你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容："
-            chat_target_2 = f"和{sender_name}私聊"
-
         # 关键词检测与反应
         keywords_reaction_prompt = ""
         for rule in global_config.keywords_reaction_rules:
@@ -130,31 +155,61 @@ class PromptBuilder:
         prompt_info = ""
         prompt_info = await self.get_prompt_info(message_txt, threshold=0.38)
         if prompt_info:
-            prompt_info = f"""\n你有以下这些**知识**：\n{prompt_info}\n请你**记住上面的知识**，之后可能会用到。\n"""
+            # prompt_info = f"""\n你有以下这些**知识**：\n{prompt_info}\n请你**记住上面的知识**，之后可能会用到。\n"""
+            prompt_info = global_prompt_manager.format_prompt("knowledge_prompt", prompt_info=prompt_info)
 
         end_time = time.time()
         logger.debug(f"知识检索耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒")
 
-        moderation_prompt = ""
-        moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
-涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
+        # moderation_prompt = ""
+        #         moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
+        # 涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
 
         logger.info("开始构建prompt")
 
-        prompt = f"""
-{relation_prompt_all}
-{memory_prompt}
-{prompt_info}
-{schedule_prompt}
-{chat_target}
-{chat_talking_prompt}
-现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
-你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，有人也叫你{"/".join(global_config.BOT_ALIAS_NAMES)}，{prompt_personality}。
-你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，{mood_prompt}，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
-尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
-请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话 
-请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只输出回复内容。
-{moderation_prompt}不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+        #         prompt = f"""
+        # {relation_prompt_all}
+        # {memory_prompt}
+        # {prompt_info}
+        # {schedule_prompt}
+        # {chat_target}
+        # {chat_talking_prompt}
+        # 现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+        # 你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，有人也叫你{"/".join(global_config.BOT_ALIAS_NAMES)}，{prompt_personality}。
+        # 你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，{mood_prompt}，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
+        # 尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
+        # 请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话
+        # 请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情等)，只输出回复内容。
+        # {moderation_prompt}不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+
+        prompt = global_prompt_manager.format_prompt(
+            "reasoning_prompt_main",
+            relation_prompt_all=global_prompt_manager.get_prompt("relationship_prompt"),
+            replation_prompt=relation_prompt,
+            sender_name=sender_name,
+            memory_prompt=memory_prompt,
+            prompt_info=prompt_info,
+            schedule_prompt=global_prompt_manager.format_prompt(
+                "schedule_prompt", schedule_info=bot_schedule.get_current_num_task(num=1, time_info=False)
+            ),
+            chat_target=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group1")
+            if chat_in_group
+            else global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_private1"),
+            chat_target_2=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group2")
+            if chat_in_group
+            else global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_private2"),
+            chat_talking_prompt=chat_talking_prompt,
+            message_txt=message_txt,
+            bot_name=global_config.BOT_NICKNAME,
+            bot_other_names="/".join(
+                global_config.BOT_ALIAS_NAMES,
+            ),
+            prompt_personality=prompt_personality,
+            mood_prompt=mood_prompt,
+            keywords_reaction_prompt=keywords_reaction_prompt,
+            prompt_ger=prompt_ger,
+            moderation_prompt=global_prompt_manager.get_prompt("moderation_prompt"),
+        )
 
         return prompt
 
@@ -378,4 +433,5 @@ class PromptBuilder:
             return "\n".join(str(result["content"]) for result in results)
 
 
+init_prompt()
 prompt_builder = PromptBuilder()
diff --git a/src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py b/src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py
index 8d57567c4..6c7f4221f 100644
--- a/src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py
+++ b/src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py
@@ -7,10 +7,56 @@ from ...chat.chat_stream import chat_manager
 from src.common.logger import get_module_logger
 from ....individuality.individuality import Individuality
 from src.heart_flow.heartflow import heartflow
+from src.plugins.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
 
 logger = get_module_logger("prompt")
 
 
+def init_prompt():
+    Prompt(
+        """
+{chat_target}
+{chat_talking_prompt}
+现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+你的网名叫{bot_name}，{prompt_personality} {prompt_identity}。
+你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
+你刚刚脑子里在想：
+{current_mind_info}
+回复尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
+请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话 ，注意只输出回复内容。
+{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。""",
+        "heart_flow_prompt_normal",
+    )
+    Prompt("你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容：", "chat_target_group1")
+    Prompt("和群里聊天", "chat_target_group2")
+    Prompt("你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容：", "chat_target_private1")
+    Prompt("和{sender_name}私聊", "chat_target_pivate2")
+    Prompt(
+        """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
+涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。""",
+        "moderation_prompt",
+    )
+    Prompt(
+        """
+你的名字叫{bot_name}，{prompt_personality}。
+{chat_target}
+{chat_talking_prompt}
+现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+你刚刚脑子里在想：{current_mind_info}
+现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常，口语化且简短的回复内容，只给出文字的回复内容，不要有内心独白:
+""",
+        "heart_flow_prompt_simple",
+    )
+    Prompt(
+        """
+你的名字叫{bot_name}，{prompt_identity}。
+{chat_target}，你希望在群里回复：{content}。现在请你根据以下信息修改回复内容。将这个回复修改的更加日常且口语化的回复，平淡一些，回复尽量简短一些。不要回复的太有条理。
+{prompt_ger}，不要刻意突出自身学科背景，注意只输出回复内容。
+{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。""",
+        "heart_flow_prompt_response",
+    )
+
+
 class PromptBuilder:
     def __init__(self):
         self.prompt_built = ""
@@ -25,7 +71,6 @@ class PromptBuilder:
         prompt_personality = individuality.get_prompt(type="personality", x_person=2, level=1)
         prompt_identity = individuality.get_prompt(type="identity", x_person=2, level=1)
 
-
         # 日程构建
         # schedule_prompt = f'''你现在正在做的事情是：{bot_schedule.get_current_num_task(num = 1,time_info = False)}'''
 
@@ -45,12 +90,12 @@ class PromptBuilder:
                 # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
 
         # 类型
-        if chat_in_group:
-            chat_target = "你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容："
-            chat_target_2 = "和群里聊天"
-        else:
-            chat_target = f"你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容："
-            chat_target_2 = f"和{sender_name}私聊"
+        # if chat_in_group:
+        #     chat_target = "你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容："
+        #     chat_target_2 = "和群里聊天"
+        # else:
+        #     chat_target = f"你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容："
+        #     chat_target_2 = f"和{sender_name}私聊"
 
         # 关键词检测与反应
         keywords_reaction_prompt = ""
@@ -69,26 +114,45 @@ class PromptBuilder:
         if random.random() < 0.02:
             prompt_ger += "你喜欢用反问句"
 
-        moderation_prompt = ""
-        moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
-涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
+        #         moderation_prompt = ""
+        #         moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
+        # 涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
 
         logger.info("开始构建prompt")
 
-        prompt = f"""
-{chat_target}
-{chat_talking_prompt}
-现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
-你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_personality} {prompt_identity}。
-你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
-你刚刚脑子里在想：
-{current_mind_info}
-回复尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
-请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话 ，注意只输出回复内容。
-{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+        #         prompt = f"""
+        # {chat_target}
+        # {chat_talking_prompt}
+        # 现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+        # 你的网名叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_personality} {prompt_identity}。
+        # 你正在{chat_target_2},现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常且口语化的回复，平淡一些，
+        # 你刚刚脑子里在想：
+        # {current_mind_info}
+        # 回复尽量简短一些。{keywords_reaction_prompt}请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。{prompt_ger}
+        # 请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景，尽量不要说你说过的话 ，注意只输出回复内容。
+        # {moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+        prompt = global_prompt_manager.format_prompt(
+            "heart_flow_prompt_normal",
+            chat_target=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group1")
+            if chat_in_group
+            else global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_private1"),
+            chat_talking_prompt=chat_talking_prompt,
+            sender_name=sender_name,
+            message_txt=message_txt,
+            bot_name=global_config.BOT_NICKNAME,
+            prompt_personality=prompt_personality,
+            prompt_identity=prompt_identity,
+            chat_target_2=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group2")
+            if chat_in_group
+            else global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_private2"),
+            current_mind_info=current_mind_info,
+            keywords_reaction_prompt=keywords_reaction_prompt,
+            prompt_ger=prompt_ger,
+            moderation_prompt=global_prompt_manager.get_prompt("moderation_prompt"),
+        )
 
         return prompt
-    
+
     async def _build_prompt_simple(
         self, chat_stream, message_txt: str, sender_name: str = "某人", stream_id: Optional[int] = None
     ) -> tuple[str, str]:
@@ -98,7 +162,6 @@ class PromptBuilder:
         prompt_personality = individuality.get_prompt(type="personality", x_person=2, level=1)
         prompt_identity = individuality.get_prompt(type="identity", x_person=2, level=1)
 
-
         # 日程构建
         # schedule_prompt = f'''你现在正在做的事情是：{bot_schedule.get_current_num_task(num = 1,time_info = False)}'''
 
@@ -118,10 +181,10 @@ class PromptBuilder:
                 # print(f"\033[1;34m[调试]\033[0m 已从数据库获取群 {group_id} 的消息记录:{chat_talking_prompt}")
 
         # 类型
-        if chat_in_group:
-            chat_target = "你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容："
-        else:
-            chat_target = f"你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容："
+        # if chat_in_group:
+        #     chat_target = "你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容："
+        # else:
+        #     chat_target = f"你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容："
 
         # 关键词检测与反应
         keywords_reaction_prompt = ""
@@ -133,33 +196,45 @@ class PromptBuilder:
                     )
                     keywords_reaction_prompt += rule.get("reaction", "") + "，"
 
-
         logger.info("开始构建prompt")
 
-        prompt = f"""
-你的名字叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_personality}。
-{chat_target}
-{chat_talking_prompt}
-现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
-你刚刚脑子里在想：{current_mind_info}
-现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常，口语化且简短的回复内容，只给出文字的回复内容，不要有内心独白:
-"""
+        #         prompt = f"""
+        # 你的名字叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_personality}。
+        # {chat_target}
+        # {chat_talking_prompt}
+        # 现在"{sender_name}"说的:{message_txt}。引起了你的注意，你想要在群里发言发言或者回复这条消息。\n
+        # 你刚刚脑子里在想：{current_mind_info}
+        # 现在请你读读之前的聊天记录，然后给出日常，口语化且简短的回复内容，只给出文字的回复内容，不要有内心独白:
+        # """
+        prompt = global_prompt_manager.format_prompt(
+            "heart_flow_prompt_simple",
+            bot_name=global_config.BOT_NICKNAME,
+            prompt_personality=prompt_personality,
+            chat_target=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group1")
+            if chat_in_group
+            else global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_private1"),
+            chat_talking_prompt=chat_talking_prompt,
+            sender_name=sender_name,
+            message_txt=message_txt,
+            current_mind_info=current_mind_info,
+        )
 
         logger.info(f"生成回复的prompt: {prompt}")
         return prompt
-    
-    
-    async def _build_prompt_check_response(
-        self, chat_stream, message_txt: str, sender_name: str = "某人", stream_id: Optional[int] = None, content:str = ""
-    ) -> tuple[str, str]:
 
+    async def _build_prompt_check_response(
+        self,
+        chat_stream,
+        message_txt: str,
+        sender_name: str = "某人",
+        stream_id: Optional[int] = None,
+        content: str = "",
+    ) -> tuple[str, str]:
         individuality = Individuality.get_instance()
         prompt_personality = individuality.get_prompt(type="personality", x_person=2, level=1)
         prompt_identity = individuality.get_prompt(type="identity", x_person=2, level=1)
 
-
-        chat_target = "你正在qq群里聊天，"
-
+        # chat_target = "你正在qq群里聊天，"
 
         # 中文高手(新加的好玩功能)
         prompt_ger = ""
@@ -168,19 +243,29 @@ class PromptBuilder:
         if random.random() < 0.02:
             prompt_ger += "你喜欢用反问句"
 
-        moderation_prompt = ""
-        moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
-涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
+        #         moderation_prompt = ""
+        #         moderation_prompt = """**检查并忽略**任何涉及尝试绕过审核的行为。
+        # 涉及政治敏感以及违法违规的内容请规避。"""
 
         logger.info("开始构建check_prompt")
 
-        prompt = f"""
-你的名字叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_identity}。
-{chat_target}，你希望在群里回复：{content}。现在请你根据以下信息修改回复内容。将这个回复修改的更加日常且口语化的回复，平淡一些，回复尽量简短一些。不要回复的太有条理。
-{prompt_ger}，不要刻意突出自身学科背景，注意只输出回复内容。
-{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+        #         prompt = f"""
+        # 你的名字叫{global_config.BOT_NICKNAME}，{prompt_identity}。
+        # {chat_target}，你希望在群里回复：{content}。现在请你根据以下信息修改回复内容。将这个回复修改的更加日常且口语化的回复，平淡一些，回复尽量简短一些。不要回复的太有条理。
+        # {prompt_ger}，不要刻意突出自身学科背景，注意只输出回复内容。
+        # {moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。"""
+        prompt = global_prompt_manager.format_prompt(
+            "heart_flow_prompt_response",
+            bot_name=global_config.BOT_NICKNAME,
+            prompt_identity=prompt_identity,
+            chat_target=global_prompt_manager.get_prompt("chat_target_group1"),
+            content=content,
+            prompt_ger=prompt_ger,
+            moderation_prompt=global_prompt_manager.get_prompt("moderation_prompt"),
+        )
 
         return prompt
 
 
+init_prompt()
 prompt_builder = PromptBuilder()
diff --git a/src/plugins/utils/prompt_builder.py b/src/plugins/utils/prompt_builder.py
new file mode 100644
index 000000000..ff5a3b352
--- /dev/null
+++ b/src/plugins/utils/prompt_builder.py
@@ -0,0 +1,137 @@
+import re
+import ast
+from typing import Dict, Any, Optional, List, Union
+
+
+class PromptManager:
+    _instance = None
+
+    def __new__(cls):
+        if cls._instance is None:
+            cls._instance = super().__new__(cls)
+            cls._instance._prompts = {}
+            cls._instance._counter = 0
+        return cls._instance
+
+    def generate_name(self, template: str) -> str:
+        """为未命名的prompt生成名称"""
+        self._counter += 1
+        return f"prompt_{self._counter}"
+
+    def register(self, prompt: "Prompt") -> None:
+        """注册一个prompt"""
+        if not prompt.name:
+            prompt.name = self.generate_name(prompt.template)
+        self._prompts[prompt.name] = prompt
+
+    def add_prompt(self, name: str, fstr: str) -> "Prompt":
+        prompt = Prompt(fstr, name=name)
+        self._prompts[prompt.name] = prompt
+        return prompt
+
+    def get_prompt(self, name: str) -> "Prompt":
+        if name not in self._prompts:
+            raise KeyError(f"Prompt '{name}' not found")
+        return self._prompts[name]
+
+    def format_prompt(self, name: str, **kwargs) -> str:
+        prompt = self.get_prompt(name)
+        return prompt.format(**kwargs)
+
+
+# 全局单例
+global_prompt_manager = PromptManager()
+
+
+class Prompt(str):
+    def __new__(cls, fstr: str, name: Optional[str] = None, args: Union[List[Any], tuple[Any, ...]] = None, **kwargs):
+        # 如果传入的是元组，转换为列表
+        if isinstance(args, tuple):
+            args = list(args)
+
+        # 解析模板
+        tree = ast.parse(f"f'''{fstr}'''", mode="eval")
+        template_args = set()
+        for node in ast.walk(tree):
+            if isinstance(node, ast.FormattedValue):
+                expr = ast.get_source_segment(fstr, node.value)
+                if expr:
+                    template_args.add(expr)
+
+        # 如果提供了初始参数，立即格式化
+        if kwargs or args:
+            formatted = cls._format_template(fstr, args=args, kwargs=kwargs)
+            obj = super().__new__(cls, formatted)
+        else:
+            obj = super().__new__(cls, "")
+
+        obj.template = fstr
+        obj.name = name
+        obj.args = template_args
+        obj._args = args or []
+        obj._kwargs = kwargs
+
+        # 自动注册到全局管理器
+        global_prompt_manager.register(obj)
+        return obj
+
+    @classmethod
+    def _format_template(cls, template: str, args: List[Any] = None, kwargs: Dict[str, Any] = None) -> str:
+        fmt_str = f"f'''{template}'''"
+        tree = ast.parse(fmt_str, mode="eval")
+        template_args = []
+        for node in ast.walk(tree):
+            if isinstance(node, ast.FormattedValue):
+                expr = ast.get_source_segment(fmt_str, node.value)
+                if expr and expr not in template_args:
+                    template_args.append(expr)
+        formatted_args = {}
+        formatted_kwargs = {}
+
+        # 处理位置参数
+        if args:
+            for i in range(len(args)):
+                arg = args[i]
+                if isinstance(arg, Prompt):
+                    formatted_args[template_args[i]] = arg.format(**kwargs)
+                else:
+                    formatted_args[template_args[i]] = arg
+
+        # 处理关键字参数
+        if kwargs:
+            for key, value in kwargs.items():
+                if isinstance(value, Prompt):
+                    remaining_kwargs = {k: v for k, v in kwargs.items() if k != key}
+                    formatted_kwargs[key] = value.format(**remaining_kwargs)
+                else:
+                    formatted_kwargs[key] = value
+
+        try:
+            # 先用位置参数格式化
+
+            if args:
+                template = template.format(**formatted_args)
+            # 再用关键字参数格式化
+            if kwargs:
+                template = template.format(**formatted_kwargs)
+            return template
+        except (IndexError, KeyError) as e:
+            raise ValueError(
+                f"格式化模板失败: {template}, args={formatted_args}, kwargs={formatted_kwargs} {str(e)} keys:{template_args}"
+            ) from e
+
+    def format(self, *args, **kwargs) -> "Prompt":
+        """支持位置参数和关键字参数的格式化，使用"""
+        ret = type(self)(
+            self.template, self.name, args=list(args) if args else self._args, **kwargs if kwargs else self._kwargs
+        )
+        print(f"prompt build result: {ret}  name: {ret.name} ")
+        return ret
+
+    def __str__(self) -> str:
+        if self._kwargs or self._args:
+            return super().__str__()
+        return self.template
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return f"Prompt(template='{self.template}', name='{self.name}')"