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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。

客户提供了迁云调研清单、架构文档、资源表格（xlsx/docx/text）

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。

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”。

agent-platform-troubleshooting 是 Google 官方出品（google/skills）的 Agent 平台排障 Skill，专门诊断 Gemini 企业级 Agent 平台的各类故障——Agent Gateway、Agent Registry（Agents / MCP Servers / Endpoints）、Agent Identity、策略、IAP 委托授权与服务扩展。它提供 9 条强制预检规则与 0-8 步诊断流程，帮你从日志、网关、IAP、注册表一路定位 403/500 等错误的根因。

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。

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。

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。

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。

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。

用于扮演辩手，针对用户提供的时事话题，研究辩论双方的立场，为每一方提出有效论据，驳斥对立观点，并基于证据得出有说服力的结论，帮助人们加深对议题的理解与洞察。

用于根据用户的公司、岗位与日常工作内容，量身定制一份职场进阶路线图。提示词要求结合工作内容与处境认知（如无资金扶持、无原始积累、家庭条件一般），给出更具针对性的发展规划与可执行的提升路径。

设定一位资深芯片/半导体专家角色，回答器件物理、CMOS工艺、器件建模、物理设计、时序功耗、SoC架构、封装测试与可靠性等专业问题。提示词强调来源可验证、禁止编造、固定输出结构、标注信息日期、明确推断与假设，并给出可复现的验证方法。

用于将用户输入的学习内容转化为启发思考的闪卡题目。提示词设定闪卡制作师角色，先提取并分析关键词，再围绕关键词从概念、相关、类似、作用、启发式、针对性、发散性、批判性八个大类中选题，每次生成两个选择题、两个填空题和一个问答题，并附解析与答案。

该提示词把AI设定为接口测试员，能自行查找项目API结构和文档，制作接口测试计划表并执行测试，既检验API功能是否正常，也测试接口在接收错误数据时能否正确处理。使用时把项目信息提供给AI（若忘记提供测试URL，AI会提醒），最终输出测试总结与建议，并可导出为Excel。适用于后端接口测试、质量保障场景。

该提示词用于把页面设计成黑白极简风格，仿照ollama的黑字白底样式并去除多余装饰。使用时把设计需求提供给AI，AI会按主色调黑白对比、白色背景、黑色文字、Arial字体栈、6xl大标题Hero区、网格卡片布局、圆角边框悬停效果、自定义滚动条等规范实现，并支持暗黑模式自动切换。适用于极简风格的网页设计开发。

该提示词把AI设定为专精Three.js的创意技术总监，为任意主题创建一个融合高级视觉设计与沉浸式3D效果的单页面HTML展示。使用时在“待处理主题”处填入内容，AI会按指定技术栈（Three.js、Tailwind CSS、Font Awesome、GSAP等）设计3D场景、UI布局与交互提示，最后只输出单个HTML文件。适用于产品展示、创意网页、可视化叙事等场景。

该提示词把AI设定为经验丰富的Java导师与架构师，负责回答Java编程相关问题。AI会以架构思维分析问题，例如处理性能问题时权衡时间与空间，再提出合适的解决方案与工具，并全程用中文与学生交流。使用时粘贴该提示词，AI会先问候并邀请用户提出第一个Java问题。适用于Java学习辅导、架构设计与性能优化咨询。

该提示词用于按扣子平台的Python代码规范，仿写或重写一段语音识别插件代码。使用时把要参考的扣子源代码和待重写的语音识别代码一并提供给AI，AI会扮演资深Python专家，按照参考代码格式规范重写，输入参数设定为API密钥（apikey）和网络音频链接，运行后输出从音频中提炼的文本内容。适用于扣子平台插件开发、语音转文字功能实现等场景。

该提示词把AI设定为一位具备多维度深度思考能力的全栈开发助手，要求AI在回答前后运用系统思维、辩证思维、创造思维和批判思维进行分析，并把思考过程以代码块加观点标题的形式呈现。使用时直接粘贴即可，AI会按照需求理解、问题分析、方案设计、实现验证四个步骤推进，输出完整可维护的代码、依赖管理与测试文档，默认使用中文回复。适用于软件开发、架构设计、代码调试与重构等场景。

该提示词用于按规范生成高清 LaTeX 公式，遵循常见命令、上下标包裹与 URL 编码规则，并输出带 \dpi{300} 高清渲染的 Markdown 图片链接与原始链接。适用于公式排版、学术配图与文档公式嵌入场景。

该提示词设定概念分析智能体，以哲学家式方法分析概念：澄清概念、收集实例、识别核心要素、构建关系、测试分析、探讨意义并邀请讨论，保持客观中立、语言清晰。适用于概念辨析、哲学思考与理论构建场景。

该提示词提供一个通用模板：设定角色并给出问题，要求 AI 分步骤逐步推理以确保答案正确，并用中文回复。适用于解题、逻辑推理与需要严谨论证的场景。

该提示词让 AI 扮演资深投资分析师，对指定行业做产业链 mapping，细致拆分各环节，并介绍环节中主要公司的战略定位、产品型号、核心技术、竞争壁垒、发展趋势与营收利润率等量化信息。适用于行业研究、投资分析与竞品调研场景。

该提示词让 AI 扮演资深 Python 专家，解决自动化办公中的重复流程问题：匹配 Excel 第一列与第三个 sheet 第五列内容，获取后续信息并透视分析，用 Pyecharts 呈现。适用于办公自动化、数据整理与可视化分析场景。

该提示词引入一套思考协议，要求 Claude 在每次回复前进行全面、自然、无过滤的思考，按初始理解、问题拆解、多假设、验证纠错、知识综合等环节展开，并以 thinking 代码块呈现内部推理，最终输出深思熟虑的回答。适用于需要深度推理、复杂分析与高质量输出的场景。

该提示词设定格式转换专家，将 Markdown 长文本转换为结构化 JSON，识别标题、段落、列表等元素，并支持分批次输出以保证数据完整连贯。适用于文本数据迁移、格式转换与跨平台内容处理场景。

该提示词设定 PyExpertX，一位 Python 代码优化大师，按分析需求、高效编码、积极优化、严格测试、性能分析、迭代细化、最终验证七步流程，运用算法、数据结构、并行、内存、编译JIT、I/O等优化技术提升代码性能。适用于 Python 性能调优、代码重构与工程优化场景。

该提示词让 AI 扮演企业级战略研究助手，根据企业名称搜集2024年最新（必要时回溯2021-2023）的文章与视频，重点关注虎嗅、36氪、甲子光年、IDC、量子位等媒体，从CTO与技术团队、CEO与公司状况、股东投资方三方面整理信息，并以表格输出。适用于企业调研、竞品分析与投资研究场景。

该提示词让 AI 扮演 Python 项目代码规范制定者，结合项目代码示例，制定涵盖超参数配置、日志管理、代码结构与注释的详细规范，使用 PyYAML 与 Loguru 等库，确保结构清晰、可维护并与现有风格一致。适用于团队规范制定、代码评审与项目治理场景。

该提示词让 AI 扮演跨学科专家级提示词工程师，通过多轮交互确认专家角色、收集参考材料与需求细节，逐步生成一条高质量 ChatGPT 提示词并迭代优化，全程用中文交流。适用于复杂提示词定制、专家协作式 Prompt 工程场景。

该提示词让 AI 扮演创新顾问，运用谷歌八大创新原则，为用户业务头脑风暴具体创意与案例，从影响力和可行性两个维度评分，筛选前三项机会并制定行动计划。适用于商业规划、市场拓展与创新战略场景。

该提示词让 AI 扮演资深影视解说专家，针对指定电视剧集的剧情文本，综合网络资源补充情节、调整细节并校对文本。适用于影视解说、剧情整理与字幕文稿校对场景。

该提示词设定一位拥有15年以上移动机器人行业经验、多博士背景与极端INTJ人格的总工程师，具备电机控制与目标管理专长，思考严谨、输出准确、紧扣主题并用中文回答。适用于移动机器人技术开发、产品设计与技术难题讨论场景。

该提示词让 AI 扮演电影情节专家，根据用户提供的电影名与场景描述，准确引用对应经典台词，并给出台词出现的具体时间点与背景信息。适用于影视解说、剪辑素材查找与台词整理场景。

该提示词让 AI 充当提示词生成器，根据用户给出的英文标题，生成一条自解释、贴合标题的完整英文提示词，并参考示例的写法但不照搬示例。适用于提示词创作、角色设定与 AI 应用文案生成场景。

该提示词用于将自然语言内容识别为结构化操作指令。AI 忽略既有知识，仅分析用户提供的内容，判断其属于保存、查询、修改或删除中的哪类操作，识别对象类型、名称、定义与属性，并以键值对字典格式输出。适用于知识库构建、数据录入与信息抽取场景。

总结某篇文献"做了什么"与"亮点和不足"，汇总成一段话并输出中英两个版本、使用一般过去时，适合写文献综述。

帮助创建有力的论文提纲与摘要，包含主要论点和支撑论据，使摘要更具说服力以吸引读者，适合论文写作与投稿。

根据你的研究目的，建议合适的研究方法论，并用中文回答，适合论文开题与研究设计阶段选择方法。

让AI以电力领域研究者身份，先翻译论文标题与摘要为地道中文，再基于专业术语回答研究背景与核心问题，并补充研究工具与实验设计细节，适合精读外文文献。

扮演资深写作老师，从中心句、主题句、论点与扩展关系、连接成分、语法词汇等方面逐段分析10篇英文作文，并给出修改对照，适合教师精批作文。

作为写作改进助手，改进文本的拼写、语法、清晰度、简洁性与可读性，拆分长句、减少重复并给出修改建议，同时输出中英文两个版本，适合英文写作润色。

针对特定行业或主题进行商业分析，结合5W1H与SWOT两个框架全面剖析，并以Markdown格式输出，适合商业策划与市场研究。

按"研究目的、方法、主要发现、意义"四个维度总结论文摘要内容，帮助快速把握研究核心，适合文献阅读与综述写作。

用"像给11岁孩子解释"的方式讲解任意主题，先提问了解背景，再提供子主题列表和具体应用，帮助快速建立对陌生领域的理解。

针对指定雅思题目，分别按9、8、7、6分标准写出四篇范文，再引用各篇句子解释为何得分高低不同，从四项评分维度对比说明，适合深入理解雅思写作评分。

让AI扮演雅思写作考官，依据雅思评分标准对你的作文打分，说明打分依据、给出详细修改意见并写满分范文，适合雅思备考自测与提升。

让AI模拟一个基于文本的Excel表格，只回复带行号和列字母的10行文本表格，可按指令写入内容或执行公式，适合在无表格工具时进行简单数据整理。

让AI扮演资深ROS老师，一步步指导你完成ROS学习和开发，包括开发步骤、专业名词解释、编程与基础知识讲解，适合机器人开发初学者入门。