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提示词

2026年10月23日 收录
  1. X · @Voxyz_ai引用

    Agent Skills 标准捐献与技能编写六条铁律

    Agent Skills 标准捐入 Linux Foundation,附官方技能编写最佳实践与一键沉淀技能的提示词。

    Anthropic just donated the Agent Skills standard to the Linux Foundation, the same home MCP went to. Since it launched last October, 𝟭 𝗺𝗶𝗹𝗹𝗶𝗼𝗻 𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀 have been published and installed nearly 280 million times, and 70+ agent platforms support it, including ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot and VS Code.
    
    Over that year, how to write a skill settled into a standard method, and the official guide went to the foundation too. The 6 most useful rules from it:
    → Do the task with your agent for real first, then turn the steps that worked, the corrections you made, the input and output formats and the context you added into the skill. A model writing from general knowledge gives you filler like "handle errors appropriately"
    → Ask of every line: would the agent get this wrong without it? If not, cut it
    → At startup the agent reads only the name and description, so the description decides whether the skill ever gets used. Write it as "use this skill when...", lean pushy, list the cases users won't spell out, and stay under 1,024 characters
    → Keep SKILL.md under 500 lines and 5,000 tokens, move details into references/, and say when to read which file
    → Hard-code the exact command for fragile steps, explain the why where there's room for judgment, and when there are several ways to do something, give one default
    → In many skills the most valuable part is 𝘁𝗵𝗲 𝗴𝗼𝘁𝗰𝗵𝗮𝘀 𝗹𝗶𝘀𝘁: every time you have to correct the agent, add a line
    
    Right after your agent finishes a task you hand it often, send this to Claude Code in the same session to save how you did it as a standard skill 👇
    "Following https://t.co/YN17Wv07wD, turn the task we just did into a skill. Use only the steps that worked in this conversation, the places I corrected you, and related fixes in CLAUDE.md, AGENTS.md and the git history; don't fill gaps from general knowledge. Write the description as 'use this skill when...', include cases I didn't spell out but that should trigger it, and keep it under 1,024 characters. Keep SKILL.md under 500 lines, move details into references/ with a note on when to read each file, and give the gotchas their own section. Use lowercase letters, numbers and hyphens for the name, matching the folder name. Finally, write 2-3 real test cases in evals/evals.json (prompt plus expected output), run each one, and show me the results and what you did."

    提示词 · 技能 · Agent 工程 · AI 应用

  2. X · @davekiss图片

    AGENTS.md 反过度设计:不为理论风险扩复杂度

    Dave Kiss 点赞 opencode 的 AGENTS.md 规则:加复杂度前先讲清失败模式与成本,征得用户同意。

    This is such a banger rule in @opencode's AGENTS.md
    
    "Before adding complexity for a speculative or vanishingly unlikely race or security edge case, explain the concrete failure mode, likelihood, and complexity cost to the user and get their buy-in. Do not silently expand scope for theoretical robustness."
    AGENTS.md 反过度设计:不为理论风险扩复杂度 的效果图

    提示词 · 软件工程提示词 · Agent 工程 · 范围控制 · 过度工程 · 研发效能

  3. X · @thomaszhou_引用

    AGENTS.md 优化与死代码清理提示词合集

    整理 AGENTS.md 优化、死代码清理与实验审计的可复制 Prompt,附 OpenAI 大规模清理案例。

    很有用的最佳实践!AGENTS.md的优化几乎每个人都能用到。
    
    我挑了文章里面几个常用场景,把prompt贴过来了,方便大家直接复制带走:
    
    1. 科学优化你的 AGENTS.md
    
    Prompt:
    查看我最近的 Codex 会话,找出一条似乎误导了智能体或导致不必要工作的 AGENTS.md 指令,并选出发生该问题时的原始用户提示词。
    使用相同的代码仓库快照和模型,将该提示词重新运行两次:
    保持当前 AGENTS.md 指令不变。
    仅删除或修正那一条指令。
    比较两次运行的任务完成质量、智能体行为、工具调用、Token 用量、运行时间和费用。展示这条指令,并说明修改它是否带来了改善。
    
    2. 清理死代码
    
    Prompt:
    帮我识别并清理仓库中的死代码,你可以自由检查 Slack、Statsig(AB实验平台)或任何其他你需要的来源,以确认这些内容确实不再使用,并且可以被清理或简化。
    
    3. 全仓库实验审计与 CPU 成本优先级排序
    
    Prompt:
    /goal 找出整个代码库中所有过期、固定不变、已废弃或已全量发布的 Statsig 门控、配置、实验和图层,确保它们可以在不影响生产环境的情况下被安全移除。审计所有的 Statsig 项目和清单,而不仅仅是标记为过期的对象。 找出通过枚举、常量、包装器、别名、模式、动态拼接名称以及跨服务消费者进行的间接调用。核对每一个在生产环境中被引用到的常量;不要仅仅生成一份保守的简短列表就停止。 考虑每个对象的云资源使用情况(包括 CPU)。在可用的情况下利用生产环境遥测数据和性能分析文件来识别高开销的无效检查。 生成一份 Markdown 报告,将所有验证过的清理候选项按可并行处理的归属团队/文件工作流进行分组,包含生产环境的值、证据、负责人、调用点,以及观察到的评估开销或 CPU 成本(如有)。不要修改线上配置或服务。

    提示词 · 软件工程提示词 · Agent 工程 · 死代码清理 · 代码审计 · 研发效能

  4. X · @mattpocockuk

    用「一次一问」的斜杠命令澄清欠定义需求

    Matt Pocock 分享:问题极度欠定义时,用 /grill-me 让 AI 一次只问一个问题来做需求澄清。

    I still sometimes say:
    
    /grill-me about this, one question at a time
    
    Usually when I REALLY have no idea what I'm building. When the problem is hugely underspecified and a single Q&A round could send us in massively different directions

    提示词 · 需求澄清 · 提问策略 · 逐问引导 · 技能 · Agent 工程

  5. X · @mattpocockuk

    用 Pre-commit 钩子限制 AI 生成文件体积的提示词

    Matt Pocock 分享一条提示词:用 pre-commit 钩子拦截超 5000 token 的文件,迫使 Agent 拆分模块、保持代码库整洁。

    Prompt of the day:
    
    Create a pre-commit hook that prevents files over 5,000 tokens. Tokens = bytes/4.
    
    Run only on staged files. Ignore files which are not authored by agents, like lockfiles or codegen.
    
    Provide explicit instructions on how to split files in the error message.
    
    The simplest investment I ever made in my codebase. So good.

    提示词 · 软件工程提示词 · 预提交钩子 · 文件拆分 · 代码质量 · Agent 工程

  6. X · @onevcat

    onevcat 全局 AGENTS.md 实践:反谄媚与 gh stack

    onevcat 在全局 AGENTS.md 新增两条规则:让 Agent 如同事般指出用户错误,并用 gh stack 管理连锁 PR。

    最近给自己的全局 AGENTS.md 加了两条:
    1. 用户可能会出错,当用户出现明显错误或决策冲突时,毫不留情地指出。你是同事,不是奴仆。
    2. 多个连锁 PR,使用 gh stack
    
    前一条因为模型比我聪明多了,大部分时候任务失败都是我自己犯蠢。后一条现在模型们还不喜欢用 gh stack,可能过两天就能删。

    提示词 · 软件工程提示词 · Agent 工程 · 研发效能 · 代码协作 · 协作规范

  7. X · @vincemask引用

    Codex 代码清理提示词:先证明失效再删遗留代码

    可复制的 Codex 提示词:子代理并行审计代码库,先举证再清理死代码与冗余测试,仅耗约 5% 周额度。

    想给代码库来一次彻底的大扫除?试试把这段提示词交给 Codex(打开 GPT-6.1 Sol 滑到 Ultra)。
    
    作者实测只消耗了每周约 5% 的额度,就清理掉了大量遗留代码和冗余测试。
    
    直接复制这段 Prompt:
    
    对代码库进行一次深度审计,找出未使用的遗留代码和冗余测试,必要时使用子代理并行分析。
    
    删除任何代码或测试前,必须提供证据证明它们已经失效或不再需要。
    
    遇到真正的 Bug,要修复问题,不能通过删除测试来掩盖失败。
    
    保留有价值的测试覆盖率,运行相关检查,最后汇总清理结果、验证情况及尚未解决的问题。
    
    关键是让 Codex 先证明代码可以删除,再动手清理,避免误删仍有价值的代码和测试。

    提示词 · 软件工程提示词 · 代码审计 · 代码清理 · 遗留代码

  8. X · @Saccc_c视频 · 图片 · 引用

    Glimpse 视觉推理模型:用录屏时间戳验收游戏 Bug

    Elorian AI 发布视觉思考模型 Glimpse,对游戏录屏按时间戳梳理 Bug,实测问题量约为 Astra 的 3-4 倍

    Jev过后,强烈建议大家狠狠关注这个刚发布的大模型Glimpse,成功帮助我在小王子游戏开发和维护阶段大幅提高bug排查效率,绝对的vibe coding开发验收神器!!
    
    该模型由Elorian AI(@ElorianAI)打造,主打视觉理解与推理,这意味着其能最原生、最直接的理解图片和视频中各元素的位置、结构与空间关系,并以此来分析问题
    
    这次我有幸提前拿到了 Glimpse 的内测机会。结合当下的场景,我第一时间就想到用它来检查小王子游戏中的各种潜在 bug:只要提供实际游玩的录屏,Glimpse 就能根据画面判断游戏设计是否合理,并为我梳理出各类潜在bug
    
    这极大程度地解决了我在开发维护阶段「验收容易遗漏」的痛点
    
    因为一直是我一个人测试游戏,难免会漏掉一些 bug;而且我在实践中发现,就算用 Astra、Opus 做验收审查,也总有部分细节问题难以发现
    
    而 Glimpse 凭借超强的视觉推理能力,基本能一次捕获录屏中绝大部分细节问题,并按视频时间戳清晰罗列出来,方便我逐一核验
    
    下面视频中,我也用酒馆章节的实机画面做了实测,效果真的惊艳!
    
    在没有任何游戏上下文的情况下,Glimpse 梳理出的bug问题是 Astra 的 3 倍。更实用的是,点击时间戳就能在右侧直接跳到对应画面查看
    
    Glimpse现在也开放了API,我们完全可以将其接入Codex、CC来完善开发后的验收审查流程
    
    当然,除了 vibe coding 验收,我认为 Glimpse 还非常适合视频生成、图片生成等视觉相关的场景:借助强大的多模态理解能力,帮助规范和约束提示词,降低 AIGC 视频和图片生成的抽卡概率!从商业角度看,完全值得大家关注起来!!
    Glimpse 视觉推理模型:用录屏时间戳验收游戏 Bug 的效果图

    提示词 · 视觉推理 · 视频理解 · 游戏开发 · 研发效能 · AI 应用 · AIGC

  9. X · @Artedeingenio视频

    AI 纸艺定格风动画实验:纸上小国王的微缩王国

    作者展示 AI 生成的剪纸微缩动画《纸之王》,探索纸艺定格风格的创意可能,并以订阅制教学推广制作方法。

    The King of Paper
    
    I love playing around with all the creative possibilities of this animation style.
    
    Every time I experiment with it, I discover something new that surprises me!
    
    If you'd like to learn how to create animations like this and a whole lot more, come join my subscribers!

    提示词 · 动画创作 · 创意实验 · 视觉风格 · 作品展示

  10. X · @andrestaltz引用

    Claude Design 搭配 Mobbin MCP 的 UI 重设计提示词

    Staltz 分享截图重设计提示词,用 Mobbin MCP 对标顶级案例做对抗式评审,称 UI 设计八成已被解决。

    This works SOOO well. 
    
    Prompt: "Here a screenshot of my app's current UI. I need you to redesign it for the highest possible quality design. /design:design-critique Compare your designs adversarially against top examples on Mobbin (use MCP)
    Aim for AAA minimalist, elegant, sharp, simple, beautiful, perfect"

    提示词 · UI 重设计 · 设计评审 · 极简设计 · MCP 工具 · AI 应用

  11. X · @andrestaltz

    Claude Design + Mobbin MCP:UI 设计的八成已被解决

    Staltz 认为 Claude Design 配合 Mobbin MCP 对标顶级范例,加上品味与大胆删减,可解决八成 UI 设计。

    I think UI design is 80% solved with: Claude Design plus Mobbin MCP ("compare your design against top examples found on Mobbin") plus a bit of good taste and aggressive deletes.

    提示词 · UI设计 · AI设计 · 设计工作流 · 设计工具 · MCP工具 · 行业观察

  12. X · @mattpocockuk

    六步瘦身 Claude Code 系统提示词,省数万 token

    用 /context、日志代理、disable 标记与 deny 规则给 Claude Code 请求载荷瘦身,逐轮省下大量 token。

    @bushidops https://t.co/ikqVI87BiA

    提示词 · AI 应用 · 资源分享

  13. X · @mattpocockuk

    wait-what 提示词:回收 Coding Agent 长任务中散落的疑问

    一条让自主运行数小时的 Coding Agent 汇总途中疑问的实用提示词技巧。

    Prompt of the day:
    
    /wait-what questions did you have for me
    
    Great for when the agent has gone off on its own for hours and has random questions scattered through its context window.

    提示词 · 助手提示词 · 上下文管理 · 斜杠命令 · Agent 工程

  14. X · @leo_xiaolei图片

    手绘画风提示词 Skill:21 套跨模型生图配方库

    工具无关的手绘画风提示词配方 Skill,内置 21 套已验证画风,跨图像模型保障风格一致性输出。

    国庆期间用自己的小红书账号,验证了一下这款手绘 Skill
    
    99+ 拿到手软,已经开始拿到结果了!
    
    什么样的 Skill 是有价值的?真的可以帮人带来结果。
    
    什么样的 Skill 是长期稳定、不受模型影响的?授人以渔,不限定内容
    
    我的手绘风格 Skill,就是这样一款 Skill
    
    它服务于风格,你可以用它生产任何内容,知识卡片、绘本、故事、笔记样样儿都能搞定。
    
    它不受限于模型强弱、迭代,所有上架的风格都经过了一致性、兼容性调试,它服务于底层风格,让它在 MJ、Nanobanana、GPT Image 等模型中均有所表现,并且一致性有一定的保障。
    
    非广,你用我推荐,我用我也用。我已经拿到结果了~
    
    地址:https://t.co/OaZR3VdBO8
    
    ps:解释下为什么它的风格偏少?因为任何一个风格都要负责。就这么简单
    手绘画风提示词 Skill:21 套跨模型生图配方库 的效果图

    提示词 · 技能 · 手绘风格 · 多模型适配 · AI 应用 · 知识卡片

  15. X · @dotey引用

    Fable 出方案、Opus 执行、Advisor 验收的省钱闭环

    用高能力模型写方案、性价比模型执行并自动验收,形成省 Token 的多 Agent 协作闭环。

    最近摸索了一种新的节约 Token 但是效果不错的模式(都是被逼的,Token 太贵):
    
    Fable 写设计方案 -> 
    (Loop 开始)
    Opus 执行 -> Advisor(Fable) 验收
    (Loop 结束)
    
    步骤是这样的:
    
    1. 先 Claude 里面设置一下 advisor 为 Fable
    > /advisor fable
    
    这样在使用 Opus,Sonnet 模型的时候,遇事不决它会请教 Fable,可能会有无谓的 Fable 消耗,但还是可以接受也值得
    
    就好比请了个高级工程师当顾问
    
    2. 复杂一点的问题先让 Fable 出方案,最大化利用 Fable 的能力。
    
    就好比你让一个高级工程师写一个技术方案,让普通工程师去执行
    
    3. 方案写好了确认了,让 Opus 去执行,但是执行的时候,加一句提示词:
    
    > 完成后让你的 advisor 验收一下,如果验收有问题就按 advisor 的反馈修复,修复完成后再让 advisor 验收,直到通过 advisor 的验收为止
    
    可以配合 /goal 使用效果更佳
    
    这样 Opus 在实施完成后就会找 Advisor 验收,通过 Advisor 就会给出反馈,然后 Opus 继续修改。
    
    这样的好处就是整个过程你不需要人工去用 Fable 确认—— 以前我就是这么干的,Opus 执行完,我得回到之前 Fable 的会话去让它验收,或者新开一个会话,把文档发给 Fable 验收。
    
    现在 Agent 自己就能形成闭环,不用你自己参与。
    
    就好比你请了个高级顾问,复杂问题找顾问出方案,执行让你的工程师去按照方案执行,每次工程师做完自己去找顾问验收,顾问不仅验收还会告诉工程师哪里不对,然后工程师自己改,不用说每次做完找你,你再找顾问。

    提示词 · 软件工程提示词 · Agent 工程 · 成本优化 · 研发效能

  16. X · @Artedeingenio视频

    实物秒变手绘:AI 混合媒介动画风格展示

    创作者演示把真实物体化为手绘动画角色的视频风格,并预告订阅分享技巧与提示词。

    Behold my magic! 
    
    Everything I touch turns into a drawing.
    
    I can think of endless ideas for this animation style. I honestly haven’t found anything that gives me this much creative freedom.
    
    And if you’d rather make this kind of magic yourself than just watch me do it, subscribe. 
    
    I’m sharing the technique, the prompts, and everything you need to start creating your own worlds.

    提示词 · 视频提示词 · 动画风格 · AI 创作 · 创意表达

  17. X · @mirku21视频 · 引用

    Claude Code 分层编排:Opus 顾问、Sonnet 主建、Haiku 蜂群

    基于官方 advisor 工具的三级模型编排配方:Opus 在关键节点审查,Sonnet 主力构建,Haiku 并行蜂群,附可复制配置提示词。

    holy sh*t. Official Anthropic tip for Claude Code: stop burning Opus 5.5 context on tasks Haiku 5.5 can swarm, while Sonnet 5.5 builds
    
    put the architect on call with /advisor
    
    claude --advisor opus --subagents haiku
    
    Sonnet 5.5 drives the primary session on high effort, writing diffs and running test suites
    Haiku 5.5 subagents swarm the repo in parallel at 340 tok/s, handling file discovery and spec docs lookup
    Opus 5.5 stays on call in the background as the advisor, only stepping in at three critical moments:
    
    → before a plan locks: does the implementation plan miss auth invariants or schema contracts?
    → when a test breaks twice: are we fixing the root cause or falling into a recursive rabbit hole?
    → before calling done: did the full diff introduce hidden regressions or break pre-flight rules?
    
    Opus 5.5 reviews. Sonnet 5.5 builds. Haiku 5.5 swarms
    
    Jev engineering runs the identical pattern one layer down: mechanical decisions that need no reasoning (which file to open, which tool to invoke, retry or abort) execute in 16ms, so the frontier models only wake up when execution paths actually diverge
    
    Plan on high. Delegate on medium. Keep Opus on call.
    
    - the full advisor setup
    > Opus 5.5 on call reads full session history and catches deep architectural traps
    > Sonnet 5.5 lead drives edits, writes core logic, and executes test harnesses
    > Haiku 5.5 subagents swarm AST parsing, grep scans, and API docs in parallel
    > JEV micro-fork layer resolves 1,500+ mechanical routing branches in under 16ms
    > advisor stays completely silent on routine bash execution to protect context
    
    paste the setup and this prompt into Claude Code below:
    
    "Configure my Claude Code workspace for hierarchical advisor orchestration:
    
    1. Audit ~/.claude/settings.json and project config for model roles fitting lead, subagents, and advisor:
    > Pin main session model: sonnet with effortLevel: high for primary execution
    > Pin subagents model: haiku with effortLevel: medium for parallel file discovery and docs retrieval
    > Pin advisor model: opus on call for strategic review
    
    2. Enable the advisor tool in ~/.claude/settings.json:
    > Set advisorModel to claude-opus-5-5
    > Enable subagent parallel dispatcher pool (3x workers)
    
    3. Configure automatic advisor consultation checkpoints in ~/.claude/CLAUDE.md:
    > Consult /advisor opus before finalizing multi-file architecture plans
    > Automatically summon /advisor opus when the same test or compiler error fails twice
    > Enforce advisor diff contract audit before declaring tasks complete or staging git commits
    
    4. Constrain subagent scopes:
    > Haiku subagents return structured AST summaries and docs snippets only without modifying main session context
    
    Show every configuration diff first. Do not apply edits until confirmed"
    
    ↳
    https://t.co/gvAWk6KbDn

    提示词 · 软件工程提示词 · Agent 工程 · 多模型编排 · 上下文管理 · 成本优化

  18. X · @micka_design视频

    开源排版速查表:5 条规则统一组件库文字层级

    Micka 开源组件库排版系统:5 样式、5 禁令、字重配光学尺寸防回流,可经 shadcn 安装或 Agent 技能落地。

    My Typography cheat sheet is out.
    https://t.co/tSXGXHq4fp
    
    The secret for how all my components and library has been built. Open sourced. https://t.co/4IBqMWuuUz

    提示词 · 排版速查 · 排版设计 · 组件库 · 开源 · 设计工程

  19. X · @Artedeingenio视频

    微缩小纸人走出纸面探索真实世界的动画创作教程

    创作者分享用AI生成手绘风微缩小人偶在真实场景中探险的动画,并向订阅者提供制作教程。

    Beyond the paper lies a vast world full of mysteries.
    
    If you enjoy these animations of tiny characters exploring the real world, I’ve shared several tutorials with my subscribers showing how I create them. https://t.co/MX5khfTGW8

    提示词 · 动画创作 · 微观世界 · 创意教程 · 视觉叙事

  20. X · @mattpocockuk

    三档递进子代理提示词重构 AGENTS.md 省 Token

    分享一条可复用提示词,用三个由温和到激进的子代理重构 AGENTS.md,去除无效指令、渐进披露并拆分编码规范。

    Prompt of the day:
    
    /writing-for-agents my AGENTS.md is a hot mess, propose a series of restructurings that:
    
    - Remove no-ops
    - Use progressive disclosure
    - Move instructions to CODING_STANDARDS.md
    
    Apply your work over three subagents, each more radical than the last. Create a single PR.
    
    AGENTS.md is the most common source of token inefficiency. This prompt kills it dead.

    提示词 · 软件工程提示词 · 上下文工程 · 代码规范 · 渐进披露 · 文档重构 · Agent 工程