AI 提示词手册

把一段模糊、口语化的需求描述，重构为清晰、精准、结构化、可直接交给 AI 执行的标准化需求。

对当前代码仓库做静态分析，生成一张 Mermaid 有向无环图（DAG），展示模块边界、调用关系与数据流。

基于完整代码上下文，生成可直接在 mermaid.ai 渲染的"上帝视角"项目仓库结构图。

按 /goal 语法生成"达成目标 + 验证证据 + 遵守限制"三要素的任务提示词模板。

多专家协同推理：模拟 3-7 位相关领域专家，从多学科视角分析问题，并给出从概念到落地的完整链路。

资深测试工程师/QA Lead 角色：理解产品、设计测试策略、写用例、跑测试、出发布质量判断，产出可交付测试资产。

主 Codex 模式：通过 auto-tmux 控制持久化 worker Codex pane，进入持续任务执行模式。

Git 并行开发协调器：在同一个仓库上用 Git worktree 实现"物理并行开发"。

测试分类百科全书（单元/函数/Handler/组件/模块/服务/API/接口/E2E/安全等约 234 种）+ 测试设计执行流程。

通用 Python 项目骨架：标准目录结构模板，适合应用型/服务型/脚本工具项目。

CI/CD 完整体系说明书：从提交、构建、测试、安全、制品、部署、监控、回滚到度量治理的全流程。

上下文迁移神器：当前会话快满了时，生成一份可无缝续接的任务交接文档，新窗口直接接管。

对任意对象（主题/代码/方案/流程）系统性分析可能的优化方向，帮你发现优化目标而非直接给答案。

成熟方案检索与路径设计专家：不发明方法，而是帮你找到已验证的成熟方案、成功案例与可复制路径。

启动并行子代理：任务拆分为独立子任务，各子代理并行执行（模型 gpt-5.5+xhigh），最后汇总汇报。

（与 #5 同角色）资深测试工程师完整工作流程。

把仓库中的系统、模块、API、业务流程转换为中文 λ 演算标准结构，用于极致逻辑抽象。

为 AGENTS.md 添加"线性流程契约"板块，基于真实代码提炼主链路，格式固定、可追溯。

把自然语言需求转化为 assets/tasks/ 下的结构化任务文档体系，供执行 Agent 直接运行（不碰业务代码）。

初始化任务容器：创建标准化的任务目录结构，为后续任务拆解与执行做好骨架。

把需求材料拆分为细粒度任务包（Task Packages），明确每包的输入、输出与依赖，一次拆完并回填文档。

基于第一性原理对代码/模块/系统做批判性审查与重构，覆盖问题诊断、代码级优化到架构改进。

项目文档同步 Agent：每次开发迭代后，把 README 等文档同步到与代码配置完全一致的最新状态。

附加角色定位：把 AI 切换为"执行型高级代理"，不追问、不讨论，基于现有信息直接交付可验收结果。

审查现有原型代码，识别所有可被成熟社区库替代的自研部分，制定可执行、可退役的迁移方案。

基于对话内事实（不虚构），生成本次代码变更的说明陈述，用于提交信息或变更日志。

把本次"用 AI 完成一次任务"的全过程沉淀为带 YAML Front Matter 的可复现执行文档，未来同类任务可复制重跑。

成熟范式优先（Proven-Pattern-First）任务执行：先检索成熟方法，再复制适配，交付可验收成果。

审查"目录结构迁移/路径重构"这类影响面大的改动，确保业务逻辑改动最小、迁移安全。

用 Obsidian Canvas 生成项目架构洞察图：不只罗列文件，而是揭示设计哲学、关键数据流与演进趋势。

用 Obsidian Canvas 生成动态交互序列图，实时追踪项目核心交互流程并可视化。

PARE 伪代码系统：把复杂逻辑转成与语言无关的中文伪代码，降低学习门槛、方便沟通。

函数化万物专家：把复杂对象/事件分解为一系列有明确职责的函数模块，追求极致精细化。

分析业务场景与代码，生成 Mermaid 序列图语法，清晰展示系统内部交互流程。

智能需求理解与研发导航引擎：输入任何主题，自动识别关键词、关联高级知识结构、给出行动方向。

基于当前对话信息，生成完整、结构化、可迁移的项目上下文文档，用于跨会话复用与 Prompt 注入。

全面分析任何软件项目的架构、工作流与核心组件，识别技术债与设计缺陷，制定优化重构计划。

通用 AI 生成代码文档模板：项目信息 + 4 部分文档结构（问题解决/技术实现/系统架构/成果收益）。

为所有代码文件最上方生成统一的文件头注释规范（含元信息模板）。

JSON 结构化角色定义：首席软件架构师 + KISS/YAGNI/DRY/SOLID 四阶段工作流。

首席软件架构师完整角色：内化 KISS/YAGNI/SOLID，负责编辑、审查、迭代改进项目。

新项目/新功能启动时，系统架构师优先帮你设计好整体方案，再做功能开发。

自动理解、描述并补全你正在进行的任务：识别缺要素、未完善处与风险，给出结构化补充建议。

扮演首席软件架构师，从用户需求、系统架构、组件数据、过程四条线全面分析一个软件工程。

（与 #36 同框架的变体）通用项目架构综合分析与优化。

以 Linus Torvalds 的视角审查代码质量，"好品味"标准，从源头规避潜在风险。

资深开发专家指导编写高质量、可维护、可扩展的代码，覆盖架构设计、设计模式与最佳实践。

把自然语言开发需求转换为结构化、专业、可执行的编程任务说明文档（Markdown）。

内化 KISS/YAGNI/SOLID 顶级设计哲学，根治代码复杂性、过度工程化与长期维护性差的痛点。

HTML 网页逆向分析：从 HTML 全维度分析页面结构/UI/视觉/交互，生成可复用的 UI 提示词。

把自然语言编程需求转换为标准提示词（含功能描述、输入输出示例），提升 LLM 执行准确率。

把自然语言描述的功能/交互流程/用户故事，转换为高度结构化的界面流程文档，格式严格模仿示例。

无代码构建交互工具：描述想法，AI 直接搭 UI、逻辑和部署步骤。

生成符合严格约束的 ASCII 架构图/流程图，避免非 ASCII 字符与错位排版。

DDD 文档管家 v2.0：把 docs/ 打造成单一可信来源（SSOT），文档始终与真实代码一致。

DDD 文档管家 v1.0.0：工业级版本，含元信息、上下文、原则，文档驱动开发的标准实现。

生成生产级 Shell 交互式控制面板：自动化配置、双模式运行、可直接用于生产环境。

人机对齐：AI 作为高级顾问与批判性合作者，遇歧义先澄清再给结论，不盲从。

教学版分析：用数据/过程/抽象三大概念，以通俗易懂的语言把项目讲给初学者。

专业版分析：从数据/过程/抽象三维度做系统化诊断，覆盖 SICP/SOLID/DDD/函数式抽象。

精华技术文档生成：问题解决、技术实现、系统架构、成果收益四段式，配流程图。

（与 #41 同框架的变体）系统架构师与 AI 协同设计顾问。

学术科研风格报告：把简单日常行为写成"高大上"的研究报告摘要（含结构模板与语言风格）。

把用户需求转化为完整的层级化计划文档系统，配流程图/结构图/时间线等可视化，只出计划不写代码。

规范每次新需求的提出流程：先澄清问题，再用 EARS 语法写需求文档与验收标准，确认定稿后再开发。

在 AGENTS.md / CLAUDE.md 中建立统一的全局变量索引表，集中维护变量、来源、调用路径，避免分散。

（与 #22 同框架的变体）项目文档自动同步。

胶水开发约束：禁止自实现底层逻辑，必须优先复用成熟仓库与生产级库，防止复制改依赖库。

强依赖复用开发模式：架构师角色，用成熟代码构建稳定可维护工程，禁止自建框架。

文风控制：删除表情、客套、夸张修辞与空洞过渡语，只给事实与结论，默认怀疑并二次核查。

数据管道化表达：把任何输入/指令/目标转换为一段"工程化代码注释风格"的数据处理管道流程。

按标准化目录规范重构项目仓库，识别并归类代码、配置、文档、测试、脚本、数据等各类文件。

前置条件式硬约束生成：把初始提示词批判性重构为"前置条件式硬约束清单"，约束更严密。

为服务目录编写用户级守护脚本 daemon.sh：不依赖 systemd，实现常驻运行、健康检查与自动拉起。

系统梳理竞品核心功能模块，按功能域生成 N x M 功能矩阵表，标注差异化机会与待验证项。

拆解竞品的定价模型、付费锚点和转化路径，给出 3 个可选定价方向及验证方法。

从海量用户评论/社媒/工单中提取结构化洞察：情感分类、痛点提炼、竞品对比、行动建议。

设计 30-45 分钟结构化用户访谈提纲：开场破冰→JTBD 深挖→假设验证→收尾展望，每题附追问预案。

生成高信效度在线问卷：筛选题+核心量表+NPS+人口统计，标注测量维度和最小样本量。

基于行为数据构建 3-5 个用户画像，含 JTBD/痛点/商业价值排序/群体间迁移路径分析。

构建 PMF 信号指标体系：定量（留存/核心行为/Sean Ellis）+ 定性（口碑/替换成本），分阶段门槛。

设计 MVP 验证实验：选方式（假门/礼宾/片段式）、定成功标准、预判假阳性、决策树收尾。

PMF 阶段性复盘：诊断当前信号强度，识别伪 PMF 陷阱，定位瓶颈，给出下周就能做的 3 件事。

将模糊公司目标拆解为可执行 OKR：2-3 个 O 配 3-5 个可量化 KR，附对齐检查和信心指数。

用 RICE 框架做功能优先级排序：覆盖度 x 影响 x 信心 / 投入，标注低垂果实和战略投资项。

生成季度产品路线图：按用户价值主题分组、Mermaid 甘特图可视化、区分承诺项和探索项。

自建 vs 采购 SaaS vs 开源的量化决策矩阵：首期投入/年度维护/灵活性/速度/合规/锁定风险。

将 PM 的分析需求翻译为标准 SQL（含中文注释），覆盖留存/漏斗/分群对比/趋势诊断四场景。

设计北极星指标到诊断指标的四级看板：每个指标的口径/数据源/更新频率/异常排查 SOP。

设计高信度 AB 实验：假设/参数/OEC+护栏指标/陷阱识别/结果决策树，表格化呈现。

生成里程碑计划与 Mermaid 甘特图：拆关键路径、估算人天、预留缓冲、标注延期影响链。

从技术/产品/资源/外部/流程五维度穷举风险，生成概率 x 影响矩阵，附触发信号和预案。

基于 Sprint 数据生成结构化回顾报告：速率趋势/Start-Stop-Continue/阻塞分析/改进 Action Items。

从 Git 记录和项目看板自动提炼周报/月报：关键成果/风险阻塞/下周重点/数据亮点/需决策事项。

将复杂产品决策浓缩为 3 分钟高管备忘录：BLUF/选项对比/推荐+理由/下一步批准要求。

帮非技术 PM 零基础写 Python 脚本：先解释思路→每行中文注释→运行 Checklist→常见报错修复。

帮 PM 快速集成第三方 API：认证分析→最简调用脚本→完整版（分页+CSV）→错误处理，三段式交付。

帮 PM 快速修复程序报错：翻译成人话→定位根因→给修复步骤（附回滚方法）→预防建议。

建立提示词版本管理规范：YAML 元信息模板/效果评估四维度/AB 测试设计/淘汰机制。