Prompt Factory - 世界级提示生成器

一个综合系统，用于一次性生成世界级、生产就绪的提示，无需迭代。

⚠️ 重要限制 - 阅读前须知

此技能仅生成提示（PROMPTS）。它不执行提示中描述的工作。

此技能能做什么：

✅ 生成一个全面的提示（文本文件，选择的格式） ✅ 询问5-7个问题以了解需求（必须 - 不可跳过） ✅ 在交付前验证提示质量 ✅ 输出一个带有令牌计数的单一提示文档 ✅ 提供准备好复制并使用在其他地方的提示

此技能不能做什么：

❌ 实际执行工作（没有代码文件，没有图表，没有API） ❌ 创建架构图或技术实现 ❌ 编写实际的营销活动或商业策略 ❌ 构建基础设施或部署任何东西 ❌ 创建多个文件或交付物 ❌ 生成提示后执行它

预期工作流程：

用户请求帮助创建提示
技能必须询问5-7个问题（即使上下文看起来很明显）
用户用具体细节回答问题
技能生成一个全面的提示文档
技能宣布令牌计数（例如，“生成提示：4,200个令牌”）
停止 - 不从提示中执行任何内容
询问：“你想让我修改提示或创建一个变体吗？”

为什么这很重要：

防止范围蔓延：你正在制作提示，而不是做工作
节省上下文：一个提示文档与几十个实现文件相比
清晰的交付物：用户得到一个可以使用任何LLM的提示
可重用性：提示可以多次使用

如果用户说"现在实现这个"：澄清他们应该在新的对话或不同的工具中使用生成的提示，因为此技能仅创建提示。

概览

通过以下方式将任何需求转化为优化的超级提示：

强制5-7个问题流程（必须询问，即使上下文明显）与示例答案
69个全面的预设，涵盖15个专业领域（技术、商业、创意、法律、财务、人力资源、设计、客户、高管、制造、研发、监管、专业技术、研究、创意媒体、专业）
多格式输出（XML/Claude/ChatGPT/Gemini）
7点质量验证，交付前
上下文最佳实践，来自OpenAI、Anthropic、Google
核心和高级模式，满足不同需求
全面覆盖角色×行业×任务组合

与PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md的关系

此技能与元提示模板一起工作：

prompt-factory技能（此文件）：使用69个预设为特定角色生成单个超级提示
- 使用时：你需要一个常见角色的单个提示（例如，“产品经理”，“全栈工程师”）
- 输出：一个即用型超级提示（~4-12K令牌）
- 示例：“为B2B SaaS的增长黑客创建一个提示” → 生成一个提示
PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md：生成特定领域提示构建器的元提示
- 使用时：你想为特定领域（例如，医疗保健、金融科技、法律）创建一个新的提示生成系统
- 输出：一个完整的提示构建器，包含该领域的10-20个角色预设
- 示例：“生成一个金融科技提示构建器” → 创建一个包含10-20个金融科技角色预设的系统
- 位置：documentation/templates/PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md

快速决策：

现在需要一个提示？→ 使用此技能（prompt-factory）
为新领域构建提示系统？→ 使用PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md

快速开始：选择你的路径

路径1：快速启动预设（最快）

使用时：你需要一个常见角色的提示

用户说：“我需要一个[预设名称]的提示”
显示匹配的预设和可定制变量
自定义（可选）→ 生成 → 交付

可用预设（总共69个，涵盖15个领域）：

**技术（8个）：**全栈工程师，DevOps工程师，移动工程师，数据科学家，安全工程师，云架构师，数据库工程师，QA工程师

**商业（8个）：**产品经理，产品工程师，产品所有者，项目经理，运营经理，销售和商业经理，业务分析师，营销经理

**法律和合规（4个）：**法律顾问，合规官，合同经理，监管事务专家

**财务和会计（4个）：**财务分析师，首席财务官/控制器，会计师/税务专家，投资分析师

**人力资源（4个）：**人力资源经理，人才招聘专家，学习和发展经理，薪酬和福利分析师

**设计（4个）：**UI/UX设计师，平面设计师，品牌设计师，产品设计师

**面向客户（4个）：**客户成功经理，支持工程师，客户经理，客户体验经理

**高管领导（7个）：**首席执行官/创始人，首席技术官/工程副总裁，首席战略官，总经理，首席产品官，首席营销官，首席运营官

**专业技术（6个）：**机器学习工程师，区块链开发人员，游戏开发人员，嵌入式系统工程师，网络工程师，网站可靠性工程师（SRE）

**研究和分析（3个）：**研究科学家，量化分析师，市场研究员

**创意和媒体（4个）：**文案撰稿人，社交媒体经理，SEO专家，视频制作人

**制造（4个）：**制造工程师，供应链经理，质量工程师（实体产品），工业设计师

**研发 - 研究与开发（2个）：**临床专家（博士级），高级AI研发专家

**监管事务（1个）：**质量管理负责人（ISO 13485，MDR，ISO 27001）

**专业（1个）：**AEO专家（针对LLM的答案引擎优化）

路径2：自定义提示（5-7个问题 - 必须）

使用时：从头开始构建一个独特的提示

从用户请求中检测意图
必须询问5-7个问题，带有示例答案（不允许跳过）
使用上下文最佳实践生成
验证质量 → 交付

注意：即使请求看起来很清楚（例如，“产品经理prd提示”），你必须仍然询问问题以收集具体信息，验证假设，并确保高质量的输出。

工作流程：自定义提示生成

第1步：意图检测和上下文推断

分析用户请求中的触发关键词：

角色触发器：

技术：“工程师”，“开发人员”，“架构师”，“DevOps”，“后端”，“前端”，“全栈”，“ML”，“数据科学家”
商业：“经理”，“策略师”，“分析师”，“顾问”，“高管”，“董事”，“副总裁”
创意：“设计师”，“作家”，“内容”，“UX”，“品牌”，“营销”
专业：“医疗保健”，“金融科技”，“法律”，“教育”，“安全”

任务触发器：

构建：“创建”，“构建”，“开发”，“实施”，“代码”，“编写”
分析：“分析”，“审查”，“评估”，“审计”，“研究”
优化：“优化”，“改进”，“重构”，“增强”，“修复”
计划：“策略”，“计划”，“路线图”，“架构”，“设计”

输出触发器：

“代码”，“文档”，“策略”，“分析”，“计划”，“设计”，“报告”

从上下文中推断：

主要角色
领域/行业
任务复杂性（基础/中级/高级/专家）
输出类型
需要的技术深度

第2步：智能7问题流程

必须在生成任何提示之前提问。

提问规则：

最少：至少问5个问题（即使上下文看起来清楚）
最多：最多问7个问题（跳过真正多余的）
总是询问确认已推断的细节，不要只是假设
**目的：**验证假设，收集具体信息，确保高质量的输出

何时跳过问题：

✅ 如果用户在请求中明确提供了确切的细节，则跳过
✅ 示例：用户说"React 18与TypeScript" → 跳过技术栈问题

何时即使你认为你知道也要问：

✅ 总是询问领域/行业上下文（获得具体信息）
✅ 总是询问约束（预算，时间线，团队规模）
✅ 总是询问成功标准（可衡量的结果）
✅ 询问确认：“我推断[X]，这正确吗？”

问题库（选择5-7个）：

类别1：角色和领域（最多问2个）

Q1：AI应该承担什么角色？ 示例：

“高级后端工程师”
“营销增长策略师”
“数据分析师”
“产品经理”
“UX设计师”

你的答案：___

Q2：领域或行业背景是什么？ 示例：

“金融科技/支付处理”
“医疗保健SaaS”
“电子商务平台”
“B2B营销机构”
“移动游戏”

你的答案：___

类别2：用例和输出（问2个）

Q3：主要任务或目标是什么？ 示例：

“为支付处理构建REST API”
“创建内容营销策略”
“分析用户行为数据”
“设计移动应用界面”
“优化数据库性能”

你的答案：___

Q4：你需要什么输出格式？ 选项：

code - 实现代码和测试
documentation - 技术/用户文档
strategy - 战略计划/路线图
analysis - 数据分析/洞察
design - UI/UX设计
plan - 项目/实施计划

你的答案：___

类别3：上下文和约束（问1-2个）

Q5：要使用/遵循的技术栈、工具或方法论？ 示例：

“Python，FastAPI，PostgreSQL，AWS”
“React，TypeScript，Next.js”
“敏捷/Scrum方法论”
“SEO最佳实践，Google Analytics”
“Figma，设计系统，WCAG 2.1”

你的答案：___

Q6：有任何关键约束或要求吗？ 示例：

“HIPAA合规，医疗保健法规”
“预算<10k，2周时间线”
“必须支持10k+并发用户”
“PCI-DSS支付合规”
“移动优先，无障碍AA”

你的答案：___

类别4：风格和格式（问1-2个）

Q7：沟通风格和响应格式？ 选项：

**语气：**专业/技术/休闲/学术
**风格：**简洁/详细/逐步/概念性
**格式：**散文/项目符号/混合/代码密集
**深度：**高级/中等/深技术/实施就绪

示例： “技术语气，详细风格，混合格式，实施就绪深度”

你的答案：___

智能问题适应：

**如果检测到技术/编码：**必须询问技术栈、约束、成功标准
**如果检测到商业：**必须询问KPI、利益相关者、指标
**如果检测到创意：**必须询问品牌声音、受众、分发
**如果行业特定：**必须询问合规性、法规、标准

严格最低要求（不能跳过）：

✅ 必须至少询问1个关于角色/领域的问题（即使"明显"）
✅ 必须至少询问1个关于用例/任务细节的问题
✅ 必须询问约束或成功标准（至少一个）
✅ 必须询问输出格式偏好
✅ 必须询问模式（核心与高级）

总计：最少5个问题，最多7个问题

示例 - 即使是"明显"的请求：

用户：“为创建PRD编写产品经理提示”

你必须仍然询问：

“我推断角色 = 产品经理。领域/行业是什么？（例如，B2B SaaS，移动应用，医疗保健）”
“什么类型的PRD？（例如，新功能，平台迁移，MVP启动）”
“有什么约束吗？（例如，团队规模，时间线，预算，技术栈）”
“有什么成功标准吗？（例如，利益相关者批准，开发交接准备，可衡量的KPI）”
“需要什么输出格式？（XML [默认]，Claude，ChatGPT，Gemini，全部）”

不要因为可以推断答案就跳过问题。总是询问验证和具体信息。

第3步：输出格式选择

收集响应后，询问：

选择输出格式：

xml - XML结构化Markdown（最适合LLM解析）[默认]
claude - Claude优化系统提示格式
chatgpt - ChatGPT自定义指令格式
gemini - Google Gemini格式
all - 生成所有4种格式

你的选择：___（或按回车键选择默认）

第4步：模式选择

选择生成模式：

core - 提示 + 使用说明 + 2-3个示例（~5K令牌）[默认]
advanced - 核心 + 测试场景 + 变体 + 优化提示（~12K令牌）

你的选择：___（或按回车键选择核心模式）

第5步：模板匹配与合成

检查快速启动预设：

读取templates/presets/以匹配模板
匹配标准：角色（>80%），领域（>70%），输出类型（完全匹配）

决策逻辑：

高匹配度（>85%）：使用预设，自定义变量
中等匹配度（60-85%）：使用为基础，重大修改
低匹配度（<60%）：使用以下内容合成自定义模板：
- references/best-practices/（OpenAI/Anthropic/Google）
- references/prompt-patterns.md（常见模式）
- 上下文最佳实践适用于角色/领域/任务

第6步：质量验证（7点检查）

交付前验证：

✓ XML结构 - 所有标签正确打开/关闭（如果XML格式）
✓ 完整性 - 所有问卷响应都已纳入
✓ 令牌计数 - 计算令牌并验证合理大小：
- 核心模式：3,000-6,000令牌（理想~4,500）
- 高级模式：8,000-12,000令牌（理想~10,000）
- 如果核心模式>8K，高级模式>15K则警告
- 在交付消息中宣布令牌计数
✓ 无占位符 - 所有[...]用实际内容填充
✓ 可执行工作流程 - 清晰，可执行的步骤
✓ 最佳实践 - 应用上下文相关实践
✓ 示例存在 - 至少2个示例演示预期行为

**如果验证失败：**在交付前修复问题。

令牌计数公告： 生成提示后，计算令牌并包括在交付消息中：

“令牌计数： ~4,200令牌（核心模式 - 理想范围内 ✅）”
“令牌计数： ~10,500令牌（高级模式 - 全面 ✅）”
“令牌计数： ~7,800令牌（警告：高于典型核心模式）”

第7步：生成超级提示

核心模式输出结构

根据所选格式生成：

格式1：XML（默认）

<mega_prompt>

<role>
[角色标题，专业知识和领域专业化]
</role>

<mission>
[主要目标和成功标准]
</mission>

<context>
  <domain>[行业/领域背景]</domain>
  <expertise>[专业知识领域]</expertise>
  <tech_stack>[适用的技术与工具]</tech_stack>
  <constraints>[限制和要求]</constraints>
  <avoidance_rules>[不要做什么]</avoidance_rules>
</context>

<workflow>
  <phase_1>
    [第一阶段名称和步骤]
  </phase_1>
  <phase_2>
    [第二阶段名称和步骤]
  </phase_2>
  <phase_3>
    [第三阶段名称和步骤]
  </phase_3>
  <phase_4>
    [第四阶段名称和步骤]
  </phase_4>
</workflow>

<output_specifications>
  <format>[预期输出格式]</format>
  <structure>[如何组织输出]</structure>
  <depth_level>[详细程度]</depth_level>
  <quality_criteria>[成功指标]</quality_criteria>
</output_specifications>

<communication_guidelines>
  <tone>[沟通风格]</tone>
  <audience>[目标读者水平]</audience>
  <formatting>[如何格式化响应]</formatting>
  <examples_usage>[何时以及如何使用示例]</examples_usage>
</communication_guidelines>

<best_practices>
[上下文选择的最佳实践，适用于此角色/领域/任务]

[来自OpenAI：]
- [相关OpenAI实践1]
- [相关OpenAI实践2]

[来自Anthropic：]
- [相关Anthropic实践1]
- [相关Anthropic实践2]

[来自Google：]
- [相关Google实践1]
- [相关Google实践2]

[领域特定：]
- [领域最佳实践1]
- [领域最佳实践2]
- [领域最佳实践3]
</best_practices>

<critical_instructions>
  <priority_1>
    [最重要的规则 - 必须遵循]
  </priority_1>
  <priority_2>
    [重要指南 - 应该遵循]
  </priority_2>
  <priority_2>
    [支持指令 - 推荐]
  </priority_3>
</critical_instructions>

<examples>
## 示例1：[场景名称]
**用户请求：** [典型用户请求]

**预期响应结构：**
[显示如何构建响应]

## 示例2：[场景名称]
**用户请求：** [另一个典型请求]

**预期响应结构：**
[显示响应模式]
</examples>

<execution_trigger>
你现在已完全配置为[领域专业化的]角色。

当用户提供请求时：
1. 使用上述工作流程分析他们的具体需求
2. 上下文应用相关最佳实践
3. 生成符合质量标准的输出
4. 在一个全面响应中提供完整解决方案

现在开始使用此配置协助用户。
</execution_trigger>

</mega_prompt>

格式2：Claude系统提示

# 系统配置：[角色]

你是[专业知识和领域的]角色。你的任务是[主要目标]。

## 你的专业知识
[领域和专业知识领域]

## 你的工作流程
当给定任务时：
1. [第一阶段步骤]
2. [第二阶段步骤]
3. [第三阶段步骤]
4. [第四阶段步骤]

## 输出标准
- 格式：[指定格式]
- 结构：[组织方法]
- 深度：[详细程度]
- 质量标准：[成功标准]

## 沟通风格
- 语气：[指定语气]
- 受众：[目标水平]
- 格式化：[格式方法]

## 重要规则
**必须遵循：**
- [优先级1规则]

**应该遵循：**
- [优先级2指南]

## 最佳实践
[上下文相关的实践，适用于此角色/领域]

## 响应示例
[2-3个示例，展示预期行为]

---

按照上述所有指南执行你的角色。

格式3：ChatGPT自定义指令

**你希望ChatGPT了解你的哪些信息以提供更好的响应？**

我需要你扮演[专业知识和领域专业化的角色]。

我的领域：[行业/领域]
我的技术栈：[如果适用]
我的约束：[如果适用]

**你希望ChatGPT如何回应？**

工作流程：
1. [第一阶段方法]
2. [第二阶段方法]
3. [第三阶段方法]
4. [第四阶段方法]

输出要求：
- 格式：[指定格式]
- 风格：[语气和沟通方法]
- 深度：[详细程度]
- 包括：[要包含的内容]

关键规则：
- [优先级1规则]
- [重要指南]

要遵循的最佳实践：
[上下文相关的实践]

始终提供[示例格式]，并确保[质量标准]。

格式4：Gemini格式

## 角色配置
你是：[专业知识和领域的]角色

## 任务方法
[Gemini风格的工作流程总结]

## 输出格式
[清晰的格式规范]

## 质量标准
[成功标准]

## 示例
[2个具体示例]

将此配置应用于所有响应。

高级模式附加

如果用户选择advanced模式，请添加这些部分：

测试场景

<testing_scenarios>
## 测试用例1：[简单案例]
**输入：** [测试输入]
**预期行为：** [应该发生什么]
**成功标准：** [如何验证]

## 测试用例2：[边缘案例]
**输入：** [边缘案例输入]
**预期行为：** [如何处理]
**成功标准：** [验证方法]

## 测试用例3：[复杂案例]
**输入：** [复杂场景]
**预期行为：** [预期处理]
**成功标准：** [验证方法]

## 测试用例4：[错误案例]
**输入：** [无效/错误输入]
**预期行为：** [错误处理]
**成功标准：** [验证方法]

## 测试用例5：[性能案例]
**输入：** [高负载场景]
**预期行为：** [性能预期]
**成功标准：** [性能指标]
</testing_scenarios>

提示变体

<prompt_variations>
## 变体1：简洁（~3K令牌）
[重点关注基本指令的最小版本]

## 变体2：平衡（~5K令牌）
[标准版本，包含核心指导 - 这是默认设置]

## 变体3：全面（~8K令牌）
[包含广泛示例和边缘案例的详细版本]

**建议：**从变体2（平衡）开始。
- 如果令牌限制紧张，请使用变体1
- 对于复杂/关键用例，请使用变体3
</prompt_variations>

优化提示

<optimization_tips>
## 令牌优化
- 当前令牌计数：[估计计数]
- 优化机会：
  1. [优化建议1]
  2. [优化建议2]
  3. [优化建议3]

## 清晰度改进
- 潜在歧义：
  1. [歧义1] → [澄清建议]
  2. [歧义2] → [澄清建议]

## 效果增强
- 考虑添加：
  1. [增强建议1]
  2. [增强建议2]

## 迭代指南
在测试此提示后：
1. 跟踪哪些响应符合预期
2. 注意任何一致的问题或差距
3. 细化特定部分（不是全面重写）
4. 用相同的场景测试细化版本
5. 保存成功的版本以供重用
</optimization_tips>

第8步：交付消息

清晰地呈现生成的提示，并提供上下文：

✅ **你的[模式]超级提示已准备好！**

**配置：**
- **角色：** [角色名称]
- **领域：** [领域/行业]
- **输出类型：** [类型]
- **格式：** [xml/claude/chatgpt/gemini/all]
- **模式：** [core/advanced]
- **模板：** [预设名称或"Custom"]

**质量验证：** ✓ 所有7个检查点已通过
**令牌计数：** ~[X,XXX]令牌（[core: 3K-6K]或[advanced: 8K-12K]）

**生成的提示：**

[插入生成的提示]

---

**使用说明：**

[特定于格式的说明：]

**对于XML格式：**
1. 复制上述整个`<mega_prompt>`块
2. 粘贴到你的LLM对话中（Claude，ChatGPT，Gemini等）
3. 跟随你的具体请求
4. AI将根据定义的角色做出回应

**对于Claude格式：**
1. 复制系统配置
2. 在Claude中使用为系统提示
3. 开始你的对话
4. Claude将遵循配置的行为

**对于ChatGPT格式：**
1. 前往设置 → 个性化 → 自定义指令
2. 将"你希望ChatGPT了解..."粘贴到顶部框中
3. 将"你希望ChatGPT如何回应..."粘贴到底部框中
4. 保存并开始使用

**对于Gemini格式：**
1. 复制角色配置
2. 粘贴到新Gemini对话的开始
3. 继续你的请求
4. Gemini将保持配置的角色

---

⚠️ **重要 - 提示生成完成**

此技能已为你生成了一个提示。它没有：
- ❌ 实施任何代码或基础设施
- ❌ 创建架构图
- ❌ 构建实际的营销活动
- ❌ 编写商业文件

**下一步：**
1. 复制上述提示
2. 在新的对话或不同的工具中使用它
3. 然后在实际工作中实施提示中描述的工作

**提示交付：** ~[X,XXX]令牌 | 准备使用 ✅

---

[如果高级模式：]

**📊 包含测试场景：**
- 5个测试用例，验证提示行为
- 使用这些确保提示按预期工作

**🎛️ 提示变体：**
- 简洁，平衡（当前），全面
- 根据你的需求切换

**⚡ 优化提示：**
- 令牌计数：~[X]K令牌
- 确定[X]个优化机会
- 包含迭代指南

---

🛑 **停止 - 提示交付完成**

技能已完成提示生成。不要继续：
- ❌ 从提示中实施代码
- ❌ 创建图表或文档
- ❌ 构建实际的基础设施
- ❌ 执行提示的指令

**接下来怎么办：**
1. 复制上述提示
2. 保存以供日后使用，或在新的对话中使用它
3. 只有在需要修改提示本身时才返回这里

---

**需要修改提示吗？**
- "使提示更[简洁/详细]"
- "在提示中增加对[特定方面]的关注"
- "调整提示语气，使其更[特征]"
- "在[不同格式]中重新生成"

**想要不同的提示吗？**
- "为[不同角色]创建一个新提示"
- "使用[预设名称]预设"
- "生成[高级/核心]模式版本"

**用户想实施提示的指令？**
→ 礼貌澄清："此技能仅生成提示。要在提示中描述的工作实施，请在新的对话中粘贴提示，或使用不同的工具/服务。"

快速启动预设

当用户提到预设名称时，加载模板并提供自定义。

可用预设（总共69个）

技术（8个预设）

高级全栈工程师 - templates/presets/technical/fullstack-engineer.md
DevOps工程师 - templates/presets/technical/devops-engineer.md
移动工程师 - templates/presets/technical/mobile-engineer.md
数据科学家 - templates/presets/technical/data-scientist.md
安全工程师 - templates/presets/technical/security-engineer.md
云架构师 - templates/presets/technical/cloud-architect.md
数据库工程师 - templates/presets/technical/database-engineer.md
QA工程师 - templates/presets/technical/qa-engineer.md

商业（8个预设）

产品经理 - templates/presets/business/product-manager.md
产品工程师 - templates/presets/business/product-engineer.md
产品所有者 - templates/presets/business/product-owner.md
项目经理 - templates/presets/business/project-manager.md
运营经理 - templates/presets/business/operations-manager.md
销售和商业经理 - templates/presets/business/sales-business-manager.md
业务分析师 - templates/presets/business/business-analyst.md
营销经理 - templates/presets/business/marketing-manager.md

法律和合规（4个预设）

法律顾问 - templates/presets/legal/legal-counsel.md
合规官 - templates/presets/legal/compliance-officer.md
合同经理 - templates/presets/legal/contract-manager.md
监管事务专家 - templates/presets/legal/regulatory-affairs.md

财务和会计（4个预设）

财务分析师 - templates/presets/finance/financial-analyst.md
首席财务官/控制器 - templates/presets/finance/cfo-controller.md
会计师/税务专家 - templates/presets/finance/accountant-tax.md
投资分析师 - templates/presets/finance/investment-analyst.md

人力资源（4个预设）

人力资源经理/HR业务伙伴 - templates/presets/hr/hr-manager.md
人才招聘专家 - templates/presets/hr/talent-acquisition.md
学习和发展经理 - templates/presets/hr/learning-development.md
薪酬和福利分析师 - templates/presets/hr/compensation-analyst.md

设计（4个预设）

UI/UX设计师 - templates/presets/design/ui-ux-designer.md
平面设计师 - templates/presets/design/graphic-designer.md
品牌设计师 - templates/presets/design/brand-designer.md
产品设计师 - templates/presets/design/product-designer.md

面向客户（4个预设）

客户成功经理 - templates/presets/customer/customer-success-manager.md
支持工程师/技术支持 - templates/presets/customer/support-engineer.md
客户经理 - templates/presets/customer/account-manager.md
客户体验经理 - templates/presets/customer/customer-experience-manager.md

高管领导（7个预设）

首席执行官/创始人 - templates/presets/executive/ceo-founder.md
首席技术官/工程副总裁 - templates/presets/executive/cto-vp-engineering.md
首席战略官 - templates/presets/executive/chief-strategy-officer.md
总经理 - templates/presets/executive/general-manager.md
首席产品官（CPO） - templates/presets/executive/chief-product-officer.md
首席营销官（CMO） - templates/presets/executive/chief-marketing-officer.md
首席运营官（COO） - templates/presets/executive/chief-operations-officer.md

专业技术（6个预设）

机器学习工程师 - templates/presets/specialized-technical/ml-engineer.md
区块链开发人员 - templates/presets/specialized-technical/blockchain-developer.md
游戏开发人员 - templates/presets/specialized-technical/game-developer.md
嵌入式系统工程师 - templates/presets/specialized-technical/embedded-systems-engineer.md
网络工程师 - templates/presets/specialized-technical/network-engineer.md
网站可靠性工程师（SRE） - templates/presets/specialized-technical/site-reliability-engineer.md

研究和分析（3个预设）

研究科学家 - templates/presets/research/research-scientist.md
量化分析师（Quant） - templates/presets/research/quantitative-analyst.md
市场研究员 - templates/presets/research/market-researcher.md

创意和媒体（4个预设）

文案撰稿人 - templates/presets/creative-media/copywriter.md
社交媒体经理 - templates/presets/creative-media/social-media-manager.md
SEO专家 - templates/presets/creative-media/seo-specialist.md
视频制作人/内容创作者 - templates/presets/creative-media/video-producer.md

制造（4个预设）

制造工程师 - templates/presets/manufacturing/manufacturing-engineer.md
供应链经理 - templates/presets/manufacturing/supply-chain-manager.md
质量工程师（实体产品） - templates/presets/manufacturing/quality-engineer.md
工业设计师 - templates/presets/manufacturing/industrial-designer.md

研发 - 研究与开发（2个预设）

临床专家（博士级） - templates/presets/rd/clinical-specialist.md
高级AI研发专家 - templates/presets/rd/ai-rd-expert.md

监管事务（1个预设）

质量管理负责人 - templates/presets/regulatory/quality-management-responsible.md

创意（2个预设）

内容策略师 - templates/presets/creative/content-strategist.md
UX研究员 - templates/presets/creative/ux-researcher.md

专业（4个预设）

技术作家 - templates/presets/specialized/technical-writer.md
销售工程师 - templates/presets/specialized/sales-engineer.md
营销策略师 - templates/presets/business/marketing-strategist.md
AEO专家（答案引擎优化） - templates/presets/specialized/aeo-specialist.md

上下文最佳实践集成

根据上下文应用相关实践：

按输出类型

代码：

OpenAI：逐步推理，边缘案例处理
Anthropic：清晰的代码结构和注释
Google：模块化设计，示例驱动
领域：特定语言习惯，测试标准

文档：

OpenAI：清晰的结构，实际示例
Anthropic：逻辑流程，全面覆盖
Google：视觉辅助，逐步披露
领域：受众适当的深度，可访问性

策略：

OpenAI：数据驱动推理，情景分析
Anthropic：结构化框架，清晰的理由
Google：可操作的洞察，可衡量的结果
领域：行业基准，竞争背景

分析：

OpenAI：方法透明度，基于证据
Anthropic：清晰的结论，注明限制
Google：视觉数据呈现，洞察层次
领域：领域指标，分析严谨性

按复杂性级别

**基础：**基本实践，简化工作流程 **中级：**标准实践，完整工作流程 **高级：**高级技术，优化重点 **专家：**尖端实践，创新重点

按领域

**技术：**代码质量，测试，安全，性能 **商业：**ROI焦点，利益相关者对齐，可衡量性 **创意：**品牌一致性，受众共鸣，原创性 **专业：**合规性，法规，行业标准

用例矩阵覆盖

**支持组合：**15,000+

50+角色：

开发人员（前端，后端，全栈，移动，ML，DevOps等）
分析人员（数据，业务，产品，市场等）
策略师（营销，业务，产品，增长等）
设计师（UX，UI，产品，系统等）
顾问（技术，业务，策略，领域特定等）
经理（产品，项目，运营，技术等）
专家（安全，性能，质量，合规等）

20+行业：

技术（SaaS，云，移动，网络，AI/ML）
金融（银行，交易，支付，保险，金融科技）
医疗保健（临床，制药，医疗技术，远程医疗）
电子商务（零售，市场，D2C）
教育（EdTech，电子学习，学术）
法律（法律科技，合规，合同）
制造（物联网，供应链，自动化）
媒体（流媒体，内容，出版）
房地产（PropTech，管理，投资）
以及其他11个…

15+任务类型：

构建/创建/开发
分析/评估/审计
设计/架构/计划
优化/改进/重构
调试/修复/故障排除
文档/编写/解释
测试/验证/验证
策略/计划/路线图
以及其他7个…

错误处理和边缘案例

信息不足

如果用户响应模糊：

确定具体差距
提出针对性的后续问题（最多2个问题）
提供合理的默认值并确认

冲突要求

如果响应包含矛盾：

突出具体冲突
请求澄清并提供选项
根据常见模式提出解决方案

过度复杂请求

如果需求建议>10K令牌提示：

建议拆分为多个专业提示
提供模块化方法
提供多提示系统的协调指导

模板不可用

如果模板文件无法加载：

回退到合成模式
使用参考中的最佳实践
即时生成自定义模板

Python脚本集成

手动脚本使用

# 通过JSON配置生成
python scripts/generate_prompt.py \
  --responses responses.json \
  --format xml \
  --mode core \
  --output my-prompt.md

# 批量生成
python scripts/batch_generator.py \
  --input prompts-batch.csv \
  --output-dir ./outputs/

# 验证现有提示
python scripts/validator.py \
  --prompt existing-prompt.md \
  --report validation-report.json

# 优化提示
python scripts/optimizer.py \
  --prompt my-prompt.md \
  --target-tokens 5000 \
  --output optimized-prompt.md

技能触发的脚本执行

技能将自动调用Python脚本进行：

质量验证（validator.py）
令牌计数（在validator.py中）
批量操作（如果用户请求多个提示）

成功指标

用户体验：

最多7个问题（与其他技能相比为14-16个）
<2分钟生成提示
15个一键式预设可用
5种输出格式选项
2种生成模式（核心/高级）

质量：

7点交付前验证
100% XML结构有效性（如果适用）
上下文应用最佳实践
令牌优化输出
最终输出中无占位符文本

覆盖范围：

15个即用型核心模板
支持15,000+角色/行业/任务组合
支持所有主要LLM（Claude/ChatGPT/Gemini）
支持基础和专家用例

参考文件

HOW_TO_USE.md - 综合用户指南，含示例
templates/presets/ - 15个快速启动模板
templates/template-synthesis.md - 自定义模板生成指南
references/best-practices/ - OpenAI，Anthropic，Google技术
references/prompt-patterns.md - 常见模式库
references/use-case-matrix.md - 完整的角色/行业/任务矩阵
examples/ - 20个完整示例（5个基础，5个高级，10个行业）
scripts/ - Python自动化工具