全部提示词

对开源项目进行快速安全评估，识别常见漏洞模式和供应链风险

分析你的 LLM 应用 prompt 构成，找出 token 浪费点，给出压缩和优化建议，帮你在有限上下文窗口内塞进更多有效信息。

将复杂任务自动拆解为子任务，分配给多个AI Agent并行执行，最终汇总结果。适用于研究报告、代码项目等大型任务

为 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor）生成高质量插件/技能开发文档，包括架构设计、接口规范和示例代码

帮助开发者分析和调试AI Agent的工具调用链路，识别失败节点、优化调用策略

为开源项目自动生成专业的贡献指南文档，包含代码规范、PR流程、Issue模板等

模拟专业金融研究员，对公司或行业进行多维度深度分析，输出结构化投资研究报告

设计本地多模型动态加载/卸载方案，实现按需切换不同 LLM 模型，优化显存和延迟

设计基于终端的AI Agent自动化工作流，包括任务编排、错误处理和人机协作

将复杂文档图片（表格、表单、手写内容）转换为结构化数据，支持多种输出格式

帮助个人和小企业搭建本地化AI记账系统，自动分类发票和交易记录

帮助开发者评估和选择 AI Agent 开发中的工具链组件（MCP服务器、文件搜索、记忆系统等），输出集成方案和架构建议。

对 OCR 识别结果进行智能校对，修复识别错误、恢复格式结构

指导开发者使用复合工程（Compound Engineering）方法构建多Agent系统，包括任务拆解、上下文管理、工具编排和质量反馈循环

帮你在 Mac 上规划和设计基于本地视觉语言模型的应用方案，包括模型选型、性能优化和部署策略

指导用户在本地环境（特别是 Apple Silicon Mac）上部署、微调和评测视觉语言模型（VLM），包括性能优化和 benchmark 对比

帮你诊断 AI Agent 运行中的瓶颈、失败点和上下文丢失问题，生成可观测性方案

输入一个GitHub项目链接，AI帮你从技术、社区、商业化三个维度快速评估项目质量和发展潜力

快速设计语音AI应用的技术架构和交互流程，涵盖ASR、TTS、对话管理等核心模块

为AI项目设计处理图片、音频、视频和结构化数据的多模态数据管道，包含ETL流程和性能优化

帮你分析语音AI应用场景，推荐合适的开源语音模型和技术栈，生成完整的技术选型报告

粘贴任意 GitHub README 内容，AI 会从10个维度打分并给出具体优化建议

让AI自动识别收据/发票内容，提取关键字段并分类归档，适合自由职业者和小团队的智能记账场景

基于平台热点和用户画像，批量生成短视频选题、标题和钩子开头，适用于抖音、小红书、YouTube Shorts。

将一篇文章自动改写为适合不同平台（小红书、Twitter、LinkedIn、公众号）的多个版本

帮你分析和压缩LLM应用中的上下文，减少Token消耗同时保持信息完整性

系统对比不同 AI 编码助手的工作流、优劣势和最佳使用场景

帮助开发者规划和管理 AI Agent 的工具包依赖、版本兼容性和部署策略，类似 npm/pip 但面向 Agent 生态

设计基于多智能体协作的量化交易策略，包含研究员、风控、执行等角色分工，输出完整的回测方案

从产品需求出发，帮你选择合适的语音AI技术栈（TTS/STT/Voice Clone），输出完整方案

输入你的 AI Agent 遇到的异常行为描述，自动生成一棵结构化的故障排查决策树，从症状到根因逐层排查。

将一个复杂业务需求拆解为多个AI Agent的职责定义、通信协议和协作流程图

针对 Rust 代码进行深度性能审查，从内存分配、并发模型、编译器优化到零拷贝策略，给出具体的优化建议和重写示例。

帮你设计 AI Agent 的长短期记忆架构，包括会话状态持久化、向量检索记忆、摘要压缩等策略

描述你的业务需求，AI 帮你生成一页纸系统架构设计，包含组件图、技术选型、数据流和部署方案

基于时间序列数据进行异常检测分析，生成可视化报告和预警建议，适用于业务监控、IoT传感器和金融数据场景

对比主流多Agent编排框架（oh-my-claudecode、CrewAI、AutoGen、LangGraph等），提供选型建议和迁移方案。

设计统一的AI模型网关，实现多供应商路由、故障转移、成本控制和可观测性

帮助开发者为 AI Agent 设计最合适的记忆层方案，包括短期/长期记忆、向量存储、状态同步等技术选型决策

帮你设计AI Agent的强化学习训练方案，包括奖励函数设计、轨迹采样策略、Prompt自动优化等，适用于任意Agent框架。

对Bash脚本进行全面安全审计，识别注入漏洞、权限问题和不安全实践，并提供加固后的安全版本。适用于Agent自动化脚本的安全审查。

为CLI Agent工具链自动生成集成测试用例，覆盖正常流程、边界条件和异常场景，确保Agent的工具调用在各种环境下可靠运行。

诊断你的RAG系统检索效果不佳的原因，并给出具体的优化方案

为新产品设计从0到1的冷启动增长策略，包含用户获取、留存和病毒传播方案

基于数据特征推荐最佳时间序列预测模型，并提供调优策略和评估方案

专业的上下文工程顾问，帮你在有限的token预算内最大化LLM的输出质量，适用于长文档处理、多轮对话和RAG场景。

将渗透测试目标拆解为自动化执行的子任务链，支持信息收集、漏洞扫描、利用和报告生成全流程

为机器人硬件平台设计多Agent协作系统，支持自然语言控制人形机器人、四足机器人和无人机