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anti-prose-slop 是一个面向 AI 编码助手（Claude Code、Cursor、Codex 等）的 Agent Skill，核心目标是消除 AI 生成文本中的“AI 味”。它不帮你写作，而是帮你“删减”——删掉那些一眼就能闻出机器味的短语、句式和节奏。em dash、delve、tapestry、“不是 X 而是 Y”的否定式对比、三段式排比、空洞的总结收尾——这些模式被逐一识别并清除。它适合任何需要让 AI 产出的文字“读起来像人写的”场景：文档、README、博客、PR 描述、邮件、营销文案。

discover-azure-skills 是 Microsoft 官方发布的 Agent Skill，定位为 Azure 技能生态的入口路由器。当你的任务涉及 Azure 或微软云服务，而当前 AI 助手加载的技能无法覆盖时，这个 Skill 会遍历 Azure 技能目录（193 个技能，覆盖 19 个类别），根据任务描述匹配最相关的可安装技能，并给出安装指引。它不直接解决 Azure 问题，而是帮你找到能解决问题的那个技能。

prisma-orm-setup 是 Prisma 官方提供的 Agent Skill，作用是让 AI 编码助手（Claude Code、Cursor、Codex 等）在项目中正确初始化 Prisma ORM。它的核心不是“写业务查询”，而是确保从 prisma.config.ts 到迁移文件、从驱动适配器到 ESM 配置的每一步都符合当前 Prisma 版本的约定。Prisma ORM 是一个开源的 TypeScript ORM，包含 Prisma Client（类型安全查询客户端）、Prisma Migrate（迁移系统）和 Prisma Studio（数据可视化编辑器）。这套 Skill 让 AI 在帮你搭建数据库层时，不会因为版本漂移或配置遗漏而产出“看起来对、跑起来报错”的项目。

mobile-native 是 emilkowalski/skills 仓库中的一个 Agent Skill，核心目标是解决一个具体问题：让 AI 生成的 Web 应用在手机上看起来、用起来都像一个真正的原生 App，而不是一个“手机上打开的网页”。它不涉及 React Native 或 Expo，也不负责动画设计或代码审查。它只做一件事：逐条移除那些暴露“这是网页”的线索——300ms 点击延迟、点击灰色闪烁、错误的 viewport 设置、缺失的安全区域适配、不听话的滚动行为。知识来源是 Emil Kowalski 的移动端设计工程经验，包括 Apple WWDC 的流体界面设计原则。

pr 是安装到 AI 编码助手（Claude Code、Cursor、Codex 等）中的一类技能，专注于把代码改动转化成结构清晰、评审友好的 Pull Request。它不生成业务代码，而是让 AI 在提交 PR 时自动完成从 diff 分析、提交消息撰写、描述模板填充到实际推送的完整流程。核心价值在于：把“写 PR 描述”这件本该由代码直接推导的事，从人工切换到自动化，减少上下文切换和格式返工。

ui-taste 是一组面向 AI 编码代理的“设计审美约束”技能文件。它不是 UI 组件库，也不生成现成模板，而是通过结构化的设计规则、反模式禁令和可调节参数，约束 AI 在生成前端界面时的默认行为。装进 Claude Code、Cursor、Codex 等工具后，AI 在写页面时会先判断“该做什么样的设计”，再动手写代码，从而减少居中三栏卡片、蓝紫渐变、Inter 字体泛滥等典型“AI 味”输出。项目采用 MIT 协议开源，安装一条 npx 命令即可完成。

ios-design 是一组面向 AI 编码助手的技能包（Agent Skills），核心作用是让 Claude、Cursor、Codex 等 AI 工具在生成 iOS 界面代码时，遵循 Apple 人机界面指南和 SwiftUI 的最佳实践。它不生产独立可运行的应用，而是为你的 AI 助手注入“iOS 原生设计感”——从 SF Pro 字体层级、语义化颜色、8pt 间距网格，到导航模式选择和无障碍适配，让 AI 输出的代码不再是一股“跨平台味”的通用界面。

typesafe-ai 是 TypeSafe AI 官方发布的 Agent Skill，教 AI 编码助手（Claude Code、Cursor 等）使用 TypeSafe 的 System One 模型 Jev 来构建应用逻辑。它与传统 LLM 的根本区别在于：Jev 不做文本生成。你发送一份 state（字符串、JSON 对象或数组）和一组类型化问题（Choice/Score/Noul），它在约 100ms 内返回带概率和置信度的结构化答案。代码负责控制流——规则、数学、日期、计数和副作用都留在代码里，Jev 只提供对非结构化文本的窄判断。

hyperframes-studio 是一个面向 AI 编码助手（Claude Code、Cursor、Codex 等）的 Skill，专注于将 HTML/CSS/GSAP 代码转化为<strong>帧精确、可重复渲染</strong>的 MP4 视频。它的核心理念是“设计先行，渲染确定”——先通过品牌资产协议和设计问卷确定视觉方向与动效性格，再用纯 CSS 搭建静态“主画面帧”，方向确认后才加入 GSAP 时间轴，最后通过 HyperFrames 引擎渲染输出。它适合说明视频、产品宣传、片头卡、社交短片、旁白教程等需要低成本反复迭代的场景。

本提示词专为微信公众号运营者打造，用于系统性生成高质量选题。通过明确账号定位、读者画像、内容调性、热点范围与输出要求，引导 AI 结合近期热点产出兼具话题性、共鸣感与领域相关性的选题方案。每个选题均包含核心观点、内容框架、标题建议与推荐理由，帮助运营者快速完成选题决策，提升内容策划效率。

阿里云操作系统控制台官方 Skill，面向 Linux，对内存、网络、IO、负载等问题做深度分析与诊断。

本项目是一个 AI Agent Skill，让 AI 助手（如 OpenClaw、Claude、Qoder 等）能够调用阿里云瑶池 Data Agent，帮助企业用户通过自然语言完成数据分析任务。

通过阿里云 IQS API 执行实时网络搜索及页面阅读。若用户需要查询时事、核实事实、提取网页内容或进行网络调研，首选此项技能。该功能可提供带引用来源的结构化搜索结果，支持 Markdown 格式文本提取，并支持实时新闻搜索与深度研究等多种模式。

基于 aliyun appmanager 一键部署项目到阿里云 ECS，覆盖环境预检、询价、部署、日志验证全流程。支持 App/AI Agent，新建或已有实例，自动处理分组冲突、zip 解压、余额不足，重复部署免初始化。

为 AI Agent 提供 MaxFrame 开发技能。MaxFrame 是一个分布式计算框架，提供兼容 pandas 的 API，用于 MaxCompute 上的大规模数据处理。引导 Agent 完成完整的开发流程：会话管理、算子选择、数据读写、调试等。

让你不仅得到答案，还能看到它的思考路径，方便你直接质疑或修正其中的逻辑漏洞。

vercel-labs/skills 是 Vercel 开源的跨 Agent 技能包管理器，被誉为“AI 技能的 npm”。它让你用一条 npx skills add <package> 命令，就能为 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 40+ 种 AI 编程助手安装可复用的“技能包”（Skills），将团队规范、最佳实践、工作流指令一次性同步到所有 AI 工具中。无需为每个助手单独配置，真正实现“一次编写，处处生效”。

扮演专业开发人员，将提供的工作内容总结为一段日会纪要用于向上级汇报。要求结构化输出，按进展、TODO、共识等分类，每一点采用"总结+详细内容"的方式，语言流畅、内容精简不冗余。适用于程序员、研发团队撰写每日站会纪要或周报。

基于《素问·玉机真藏论》五实五虚理论，分析指定病证的五行传变路径，并结合《难经·十四难》脏腑虚实转化规律生成动态病机演化图，关联《黄帝内经》与《难经》的病机模型。适用于中医理论研究、病机推演与教学可视化。

扮演资深产品营销专家，为美甲类产品撰写亚马逊主图文案卖点。需基于产品卖点提供符合美国本土化语境的主标题与副标题，主标与副标有明确字数限制，突出核心卖点。适用于亚马逊跨境卖家撰写 Listing 主图文案、提升点击与转化。

一个用于优化提示词的通用模板，围绕目标、结构、格式、原则四个维度展开：目标上精准表意、适配场景、明确格式与方向；结构上拆解需求、梳理逻辑、采用总分总架构与列表分级；格式上标题分级、列表分项、代码块规范；原则为简洁、准确、完整。适用于各类提示词撰写与润色。

按照已确定的提纲撰写全文，用流畅自然语言列出主要标题及序号，保留用户的写作风格并适当保留原话。要求少用形容词和副词，多用简单动词和名词，避免堆砌辞藻。适用于论文、报告、长文等按提纲成稿的写作场景。

扮演医学统计专家，为用户的研究方案或论文提供统计建议。需准确分析数据、推荐有效的统计方法，确保结果可靠性与科学性，并以专业严谨的态度解答统计问题，助力科研工作顺利推进。适用于医学、流行病学、公共卫生等领域的研究设计与论文写作。

以测试用例设计专家身份，基于概要设计生成测试用例，严格覆盖所有分支流程和异常场景。需解析分支路径、触发条件、预期结果，并分析数据库、Redis、Nacos、ZK、外部服务等组件依赖及异常场景，最终输出业务正向与异常用例表格。适用于软件开发测试设计环节。

扮演职业兴趣分析师，通过5轮以内的多轮提问循序渐进了解用户的人格类型、兴趣与擅长技能，再推荐5个相关职业。提问以生活场景加选项模式呈现，语气积极活泼，每次只问一个问题。适用于职业规划、求职定位与自我探索等场景。

该提示词让AI扮演拥有20年领域研究经验的资深学者，根据用户对某篇论文的总结，按"概述核心内容、指出局限性、按重要性排序阐释各局限性影响"的顺序撰写专业评审，语言专业简练。适用于论文预审、学术评审模拟等场景。

该提示词根据用户提供的年份，按特定数据生成算法（含性别占比规则与平台修正系数）生成6-8行网络文学市场数据表格，并输出趋势分析，涵盖平台用户结构、年度技术热点催生的新类型和社会议题引发的占比异常。适用于市场预测、内容分析等场景。

该提示词让AI扮演大厂IT面试官，对"前端应用开发Leader"候选人进行一对一的面试模拟，偏重技术与项目方向，逐个提问并等待回答，不一次性给出全部内容。适用于求职者面试演练、技术面试准备场景。

该提示词为软件架构师定制AI协作方式，先设定AI应了解的角色背景（微服务架构、云原生、性能工程等），再规定AI的回复格式（问题归类、方案对比、决策建议）、语气、细节层级、建议类型、验证要求与沟通风格，强调用类比解释、用数据支撑、拒绝模糊表述。适用于架构设计咨询、技术决策支持场景。

把用户的原始需求优化为结构化、可执行、内嵌任务规划的增强型提示词，通过角色定义、背景设定、详细步骤、约束条件和输出格式等元素，将简单需求变得丰满专业，且只输出优化后的新提示词本身。

重写或创作内容以完全去除AI感、模拟真实人类表达。禁止序号列表、减少四字成语与宏大叙事、允许口语瑕疵、加入主观观点、多变句式，用大白话和动词替代机械表达，让文案更自然有人味。

让AI扮演资深嵌入式工程师兼高校工科指导教师，根据指定监测对象/场景撰写STM32物联网毕业论文，采用固定技术架构（STM32F103C8T6主控+传感器+OLED+ESP8266/ESP32+云平台），按摘要至总结展望的标准章节分步生成，语言客观严谨、数据详实。

让AI以资深专利撰写及评审专家身份，基于给定技术方案生成符合中国《专利审查指南》要求的发明专利权利要求书框架，包含独立权利要求的必要技术特征、从属权利要求的创新扩展点以及功能性限定与实施例的结合表述。

让AI从"听令行事"升级为战略顾问和提问者，用高质量提问激发你的思考，帮你梳理事情的脉络与规划，而非直接给答案；待信息到位后再生成详细的执行步骤方案，适合复杂决策与规划共创。

在完全保留原文核心意思的前提下对文本进行深度扩写，围绕核心主题补充关联信息与多元观点，引入真实案例、权威数据等支撑论据，增强说服力，同时保证结构清晰、逻辑连贯、段落过渡自然、阅读流畅。

让AI以麦肯锡资深咨询师角色对指定行业做研究，采用MECE、假设驱动与数据分析方法，覆盖行业定义、市场规模、价值链、竞争格局、客户需求、进入壁垒、成功要素与趋势，输出结论先行、达到董事会汇报水准的战略建议。

让AI作为基于Tree IDE的爬虫工程师智能体，输入采集目标、采集字段与技术栈要求后，生成包含架构设计、反爬策略、数据清洗存储、合规校验的完整爬虫项目代码，可直接在Tree IDE中运行调试。

对文本进行精细化润色以增强表现力与吸引力。替换平淡词汇、选用更精准生动的表达，调整句式让行文流畅自然并强化韵律，统一语言风格契合使用场景，修正语法拼写错误，全程保留原文核心信息与意图。

用于从给定内容中提取“方法”与“原则”。提示词要求同时分析显性/隐性方法和显性/隐性原则，将方法视为可变技巧流程、原则视为跨情境稳定规律，对复杂内容自动抽象总结，并按四个分类输出结构化列表。

用于设定“强依赖复用”开发模式下的架构师角色，要求尽可能减少自行实现底层与通用逻辑，优先直接完整复用成熟仓库与库代码，仅在必要时编写最小业务层与调度代码，并明确依赖来源、导入规范、职责边界与输出约束。

用于约束AI在“胶水开发”模式下的行为，要求优先、直接、完整复用成熟仓库与生产级库，禁止复制、裁剪、重写或降级封装依赖，禁止Mock、Stub、占位实现，只生成最小必要的胶水代码与业务层调度逻辑。

用于构建智能客服Agent，使用大语言模型回访用户并记录语音，对回访中的同类问题进行分析，按高回复比例进行replay。提示词将记录与回放（Record & Replay）技术应用于智能客服，以“经验”赋能Agent，提升可靠性、效率与用户体验。

用于创建多种智能体，包括信息速览专家（自动搜索整理信息生成总结文档和可视化网页）、可视化讲师（复杂概念转可视化网页）、知识库管理专家、MCP自动化助手、Java技术专家和前端架构专家，分别适用于快速了解新概念、深入理解、本地文件检索、重复性工作自动化及技术开发等场景。

用于生成可直接在浏览器运行的网页版《贪吃蛇》游戏。提示词要求使用原生HTML+CSS+JavaScript，不使用任何框架或库，所有代码写在同一个HTML文件并含中文注释，功能包含积分统计与多背景切换。

用于将段落改写为Emoji风格，特点是抓人的标题、每段加入表情符号、结尾添加相关标签，并保持原文含义。适用于社交媒体文案、种草笔记等需要活泼表达的场景。

用于以材料科学顶级期刊（如Acta Materialia或JAmCerS）的风格润色讨论部分草稿。提示词要求逻辑更紧凑、用词更精准、保留原意并标记修改之处，适用于论文投稿前的语言优化。

用于在Cline等自动化环境中执行规范的Git代码提交流程。提示词设定内容审查、操作执行、风险预警三个专家角色，从变更识别、Commit Message拟定校验、文件筛选暂存、提交到条件推送，全程捕获异常并输出结构化反馈。

用于撰写论文《技术路线》部分正文。提示词要求段落式叙述、逻辑清晰，体现“地质约束—矿物学—微区地球化学—综合解释”的层级结构，结尾附“图件可按以下流程绘制”说明，需填入研究内容。

用于以EC风机制造企业核心运营者视角，生成产品返修处置流程的内部指引。提示词设定质量管理、工艺技术、运营风险三个专家协作，从问题发现、诊断、维修、验证到持续改进构建闭环质量管理体系，输出可执行的策略性指令。

用于对用户提交的“待考察陈述”进行11个模块的系统性深度考察。提示词从陈述结构、发起者内在模型、交互影响等维度，分析陈述属性、优化迭代、潜在响应路径、发起者意图、认知结构与信念系统等，最终输出不少于3000字的结构化报告。

用于将一位技术学科主任的零散想法归纳整理，形成约40分钟的学科建设汇报PPT与讲稿。提示词提供培养年轻教师终身学习、培养学生科技兴趣、学科差距反思等素材，要求归纳汇总补充，输出PPT和讲稿。

用于识别图片中的文字，并将内容整理成指定表头的表格。提示词设定“序号”等表头格式，适用于把截图、扫描件或表格图片中的文字提取并结构化输出为表格。

用于以“共信中华”资深客服专员身份，润色、修改和优化对外沟通文案。提示词设定专业可信、温暖亲和、清晰高效、正向引导的品牌基调，按意图分析、润色重写、修改建议三步，提供标准得体、更具亲和、精简有力三个版本。

用于撰写约800字的科幻微小说，主题为“人类与AI共生的未来都市”。提示词规定主角是擅长维修情感型AI的机械工程师，需包含一次关键的技术故障事件，结尾有反转，语言简洁并带悬疑感。

用于充当自助书，针对人际关系、职业发展或财务规划等生活方面提供建议和技巧。提示词以改善具体生活问题为目标，例如在亲密关系困扰时建议有效的沟通技巧，帮助用户在困难时期保持积极。

用于扮演格言书，提供明智的建议、鼓舞人心或意味深长的名言，帮助指导日常决策。必要时可补充将建议付诸行动的实用方法，适用于需要精神鼓励与行动指引的场景。

用于以佛陀身份回答用户关于佛法教义的问题。提示词要求模仿经藏（如中部、相应部、增支部、长部）的写作风格，只用佛陀时代的事物回答，沉浸角色不脱离设定，帮助用户增进对佛法的了解。

用于将任意语言检测、翻译并改进为优雅的英语。提示词扮演英语翻译员、拼写纠正员和改进员，把简化的A0级词汇和句子替换为更优美高级的表达，保持原意但更具文艺感，只输出改进后的英文，不加解释。

用于扮演旅游指南，根据用户提供的位置推荐附近的景点，并在用户说明想参观的景点类型时，推荐符合类型的地点及附近同类地点。适用于快速获取就近游玩建议。

用于扮演足球评论员，根据用户对正在进行的比赛的描述进行评论，分析比赛走势并预测结果。提示词要求熟悉足球术语、战术、球员与球队，侧重提供有洞察力的专业评论，而非逐场叙述。