[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-nidhinjs--prompt-master":3,"tool-nidhinjs--prompt-master":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":80,"languages":78,"stars":81,"forks":82,"last_commit_at":83,"license":84,"difficulty_score":85,"env_os":86,"env_gpu":87,"env_ram":86,"env_deps":88,"category_tags":91,"github_topics":92,"view_count":23,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":97,"updated_at":98,"faqs":99,"releases":115},2850,"nidhinjs\u002Fprompt-master","prompt-master","A Claude skill that writes the accurate prompts for any AI tool. Zero tokens or credits wasted. Full context and memory retention","prompt-master 是一款专为提升 AI 交互效率而设计的智能助手技能，它能针对任何主流 AI 工具（如 Claude、ChatGPT、Midjourney、Cursor 等）自动生成精准提示词。许多用户在使用 AI 时，常因初始提示模糊而被迫反复修改，导致大量代币浪费和时间损耗。prompt-master 直击这一痛点，通过结构化流程深度解析用户意图的九个维度，并在信息缺失时仅用最多三个关键问题进行澄清，确保“一次提问，直达答案”。\n\n其核心亮点在于“精简而非冗长”的理念：内置的代币效率审计机制会剔除所有无效词汇，只保留对输出结果有实质影响的描述。无论是开发者需要生成复杂的代码重构指令，还是设计师想要创作具有特定光影效果的图像，亦或是普通用户希望优化日常问答，prompt-master 都能自动匹配最佳提示框架，输出清晰、可立即使用的高质量提示词。它适合所有希望降低 AI 使用成本、提升工作流顺畅度的开发者、创意工作者及高频 AI 用户。","![](https:\u002F\u002Fs6.imgcdn.dev\u002FYvLVug.png)\n\n\u003Cbr\u002F>\n\nA Claude skill that writes the accurate prompts for any AI tool. Zero tokens or credits wasted. Full context and memory retention. No re-prompting your way to an answer you should have gotten on attempt one.\n\n**Works with:** Claude, ChatGPT, Gemini, o1\u002Fo3, MiniMax, Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Bolt, v0, Lovable, Devin, Perplexity, Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, ComfyUI, Sora, Runway, ElevenLabs, Zapier, Make, and any AI tool you throw at it.\n\n---\n\n## 🚀 Installation\n\n### RECOMMENDED - Claude.ai (browser)\n\n1. Download this repo as a ZIP\n2. Go to **claude.ai → Sidebar → Customize → Skills → Upload a Skill**\n\n\n### OR Clone directly into Claude Code skills directory (Not Suggested)\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.claude\u002Fskills\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fprompt-master\n```\n\n## 🔥 The Problem This Solves\n\nEvery AI user wastes credits the same way:\n\n> Write vague prompt → get wrong output → re-prompt → get closer → re-prompt again → finally get what you wanted on attempt 4\n\nThat's 3 wasted API calls. Multiply by 50 prompts a day. That's real money and real time gone.\n\n### The key insight\n\n> \"The best prompt is not the longest. It's the one where every word is load-bearing.\"\n\nMost \"prompt generators\" make prompts longer. This skill makes them sharper.\n\n---\n\n## 🎯 Usage\n\nIn Claude, you can invoke the skill naturally:\n\n```\nWrite me a prompt for Cursor to refactor my auth module\n```\n\n```\nI need a prompt for Claude Code to build a REST API — ask me what you need to know\n```\n\n```\nHere's a bad prompt I wrote for GPT-4o, fix it: [paste prompt]\n```\n\n```\nGenerate a Midjourney prompt for a cyberpunk city at night\n```\n\n```\nI have a reference image — help me write a prompt to edit just the head angle\n```\n\n```\nBreak this prompt down and adapt it for Stable Diffusion\n```\n\nOr explicitly invoke it:\n\n```\n\u002Fprompt-master\n\nI want to ask Claude Code to build a todo app with React and Supabase\n```\n\n---\n\n## How It Works\n\nPrompt Master runs a structured pipeline on every request:\n\n1. **Detects the target tool** — figures out which AI system the prompt is for and routes silently to the right approach\n2. **Extracts 9 dimensions of intent** — task, input, output, constraints, context, audience, memory, success criteria, examples\n3. **Asks targeted clarifying questions** — max 3 questions if critical info is missing, never more\n4. **Routes to the right framework** — picks and applies the correct prompt architecture automatically, never shown to the user\n5. **Applies safe techniques only** — role assignment, few-shot examples, XML structure, grounding anchors, memory block as needed\n6. **Runs a token efficiency audit** — strips every word that doesn't change the output\n7. **Delivers the prompt** — one clean copyable block with a one-line strategy note\n\n---\n## Full Example #1: Generating Prompts for Images\n\n### User Input\n```\nWrite me a midjourney prompt for a realistic samurai standing in the rain at night\n```\n\n### Generated Prompt\n```\nlone samurai standing in heavy rain at night, traditional armor, \nneon reflections on wet cobblestone street, cinematic lighting, \ndramatic shadows, fog, ultra detailed, photorealistic, \nshallow depth of field --ar 16:9 --v 6 --style raw\n\nnegative: blurry, low quality, watermark, cartoon, anime, extra limbs\n```\n**🎯 Target:** Midjourney · **⚡ Framework:** Visual Descriptor · **💰 Tokens:** Light (~60) · **💡 Strategy:** Comma-separated descriptors over prose, lighting and mood anchored early, aspect ratio and version locked, negative prompt prevents style drift.\n\n---\n## Full Example #2: Generating Prompts for Coding\n\n### User Input\n```\nBuild a claude code prompt for a landing page for a business \ndashboard that looks and feels exactly like notion - smooth animations, \nclean ui\n```\n\n\n### Generated Prompt\n```\nObjective:\nBuild a fully detailed, production-quality static landing page for a \nbusiness dashboard product. Design must match Notion's exact aesthetic — \nclean, minimal, typographic, with smooth animations throughout.\n\nStack:\nSingle HTML file with embedded CSS and vanilla JS. No frameworks. \nNo external dependencies except Google Fonts (Inter).\n\nDesign Spec — match these exactly:\n- Background: #ffffff\n- Primary text: #1a1a1a\n- Secondary text: #6b7280\n- Border color: #e5e7eb\n- Accent: #000000\n- Font: Inter, weights 400 \u002F 500 \u002F 600 \u002F 700\n- Base spacing unit: 8px\n- Border radius: 6px on cards, 4px on buttons\n- Box shadows: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.08) only — no dramatic shadows\n- Buttons: black fill, white text, no border radius above 6px\n\nSections to build in order:\n1. Navbar — logo left, nav links center, \"Get started free\" CTA right. \n   Sticky on scroll, adds subtle border-bottom on scroll with JS.\n2. Hero — large left-aligned heading (max 3 lines), subtext, two CTAs \n   (primary black + secondary outlined), hero screenshot mockup \n   placeholder (gray rounded card, 16:9 ratio).\n3. Logos bar — \"Trusted by teams at...\" with 5 placeholder company names \n   in muted gray, centered.\n4. Features — 3-column grid. Each card: icon (use emoji), bold title, \n   2-line description. Hover state: border darkens to #d1d5db, \n   translateY(-2px), transition 200ms ease.\n5. How it works — alternating left\u002Fright layout, 3 steps. Number badge, \n   heading, description, placeholder screenshot card.\n6. Pricing — 2 tiers side by side. Free tier: outlined card. Pro tier: \n   black background, white text, \"Most popular\" badge. List 4 features \n   each with checkmarks.\n7. CTA banner — full-width dark section, centered heading, subtext, \n   single CTA button.\n8. Footer — 4-column links, copyright line, minimal.\n\nAnimations — implement all of these:\n- Fade-in + translateY(20px) to translateY(0) on scroll for every section, \n  using IntersectionObserver. Threshold 0.15. Duration 500ms ease-out.\n- Staggered animation on feature cards: 100ms delay between each card.\n- Navbar CTA button: background transitions from black to #333 on hover, \n  200ms ease.\n- Hero CTA primary: same hover transition. Secondary: background goes from \n  transparent to #f3f4f6 on hover.\n- Smooth scroll on all anchor links.\n- Navbar border-bottom fades in on scroll past 60px using JS scroll event.\n\nConstraints:\n- Single file only — all CSS and JS embedded, no external files\n- No dependencies except Google Fonts via CDN link tag\n- All placeholder images replaced with styled gray div elements\n- Must be pixel-perfect at 375px mobile and 1440px desktop\n- No CSS frameworks, no utility classes from external sources\n\nDone When:\n- All 8 sections render correctly at both breakpoints\n- All animations trigger on scroll without layout shift\n- Navbar sticks and border appears on scroll\n- Hover states work on all interactive elements\n- Opens in browser with zero console errors\n```\n**🎯 Target:** Claude Code · **💰 Tokens:** Medium (~380) · **💡 Strategy:** Every vague Notion aesthetic cue translated into exact hex values and pixel specs — Claude Code cannot guess wrong. Animations defined with exact timing, method, and trigger so there is no interpretation needed.\n\n---\n\n## 🤝 Works With Any AI Tool\n\nPrompt Master includes specific profiles for 20+ tools. For anything not on the list, it uses a **Universal Fingerprint**: 4 questions that let it write a quality prompt for any AI system it has never seen before.\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Click to view all 30+ tool profiles \u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| Tool | Category | What Prompt Master Fixes |\n|------|----------|--------------------------|\n| **Claude** | Reasoning LLM | Removes padding, adds XML structure, specifies length |\n| **ChatGPT \u002F GPT-5.x** | Reasoning LLM | Output contract, verbosity control, completion criteria |\n| **Gemini 2.x** | Reasoning LLM | Grounding anchors, citation rules, format locks |\n| **o3 \u002F o4-mini** | Thinking LLM | Short clean instructions only — never adds CoT (they think internally) |\n| **Ollama** | Local LLM | Asks which model is loaded, includes system prompt for Modelfile |\n| **Qwen 2.5 \u002F Qwen3** | Open-weight LLM | Chat template format, thinking vs non-thinking mode detection |\n| **Local models (Llama, Mistral)** | Open-weight LLM | Shorter prompts, simpler structure, no complex nesting |\n| **DeepSeek-R1** | Reasoning LLM | Short clean instructions, strips CoT, suppresses thinking output if needed |\n| **MiniMax (M2.7 \u002F M2.5)** | Reasoning LLM | Temperature clamping, thinking tag control, structured output optimization |\n| **Claude Code** | Agentic AI | Stop conditions, file scope, checkpoint output |\n| **Cursor \u002F Windsurf** | IDE AI | File path, function name, do-not-touch list, sequential prompt guidance |\n| **Cline (formerly Claude Dev)** | Agentic IDE | File scope, approval gates, stop conditions, task breakdown |\n| **GitHub Copilot** | Autocomplete AI | Exact function contract as docstring |\n| **Antigravity** | Agentic IDE | Task-based prompting, Artifact verification, autonomy level |\n| **Bolt \u002F v0 \u002F Lovable** | Full-stack generator | Stack spec, version, what NOT to scaffold |\n| **Figma Make** | Full-stack generator | Component name references, frame-to-code scope |\n| **Google Stitch** | Full-stack generator | Interface goal over implementation, Material Design 3 spec |\n| **Devin \u002F SWE-agent** | Autonomous agent | Starting state, target state, stop conditions |\n| **Manus** | Autonomous agent | Task outcome focus, permission scope, memory anchors |\n| **OpenAI Computer Use** | Computer-use agent | Screen state, allowed apps, stop before irreversible actions |\n| **Perplexity Computer** | Computer-use agent | Artifact-first prompting, scoped permissions, verification steps |\n| **OpenClaw** | Computer-use agent | Conversational precision, persistent memory, security constraints |\n| **Perplexity \u002F SearchGPT** | Search AI | Mode spec: search vs analyze vs compare |\n| **Midjourney** | Image AI | Comma-separated descriptors, parameters, negative prompts |\n| **DALL-E 3** | Image AI | Prose description, text exclusion — edit vs generate detection |\n| **Stable Diffusion** | Image AI | Weight syntax `(word:1.3)`, CFG guidance, mandatory negative prompt |\n| **SeeDream** | Image AI | Art style first, mood and atmosphere descriptors, negative prompt |\n| **ComfyUI** | Image AI | Positive\u002Fnegative node split, checkpoint-specific syntax |\n| **Meshy \u002F Tripo \u002F Rodin** | 3D AI | Style + export format + polygon budget + rig requirements |\n| **BlenderGPT** | 3D AI | Python script output, Blender version, scene context |\n| **Unity AI** | 3D \u002F Game AI | Game genre, platform target, mechanic description over code |\n| **Sora \u002F Runway** | Video AI | Camera movement, duration, cut style |\n| **LTX \u002F Dream Machine \u002F Kling** | Video AI | Cinematic language, motion intensity, style reference |\n| **ElevenLabs** | Voice AI | Emotion, pacing, emphasis, speech rate |\n| **Zapier \u002F Make \u002F n8n** | Workflow automation | Trigger app + event, action app + field mapping |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 📐 12 Prompt Templates (Auto-Selected)\n\nPrompt Master picks the right architecture for every task automatically and routes silently — you never see the framework name, just the prompt.\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Click to view all 12 templates\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| Template | Best For |\n|----------|----------|\n| **RTF** (Role, Task, Format) | Fast one-shot tasks |\n| **CO-STAR** (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response) | Professional documents, reports, business writing |\n| **RISEN** (Role, Instructions, Steps, End Goal, Narrowing) | Complex multi-step projects |\n| **CRISPE** (Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment) | Creative work, brand voice, iterative content |\n| **Chain of Thought** | Math, logic, debugging, multi-step analysis |\n| **Few-Shot** | Consistent structured output, pattern replication |\n| **File-Scope Template** | Cursor, Windsurf, Copilot — any code editing AI |\n| **ReAct + Stop Conditions** | Claude Code, Devin, AutoGPT — any autonomous agent |\n| **Visual Descriptor** | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, Sora — generation |\n| **Reference Image Editing** | Editing an existing image — detects edit vs generate automatically |\n| **ComfyUI** | Node-based image workflows — positive\u002Fnegative split per checkpoint |\n| **Prompt Decompiler** | Breaking down, adapting, simplifying, or splitting existing prompts |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🛡️ 5 Safe Techniques, Applied When Needed\n\nPrompt Master only uses techniques with reliable, bounded effects. Methods known to produce hallucinations or unpredictable output (Tree of Thought, Graph of Thought, Universal Self-Consistency, prompt chaining) are explicitly excluded.\n\n| Technique | What It Does |\n|-----------|-------------|\n| **Role Assignment** | Assigns a specific expert identity to calibrate depth and vocabulary |\n| **Few-Shot Examples** | Adds 2-5 examples when format consistency matters more than instructions |\n| **XML Structural Tags** | Wraps sections in XML for Claude-based tools that parse it reliably |\n| **Grounding Anchors** | Adds anti-hallucination rules for factual and citation tasks |\n| **Chain of Thought** | Forces step-by-step reasoning for logic tasks — never applied to o1\u002Fo3 |\n\n---\n\n## 🚫 35 Credit-Killing Patterns Detected (with Before\u002FAfter Examples)\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Task Patterns (7)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 1 | **Vague task verb** | \"help me with my code\" | \"Refactor `getUserData()` to use async\u002Fawait and handle null returns\" |\n| 2 | **Two tasks in one prompt** | \"explain AND rewrite this function\" | Split: explain first, rewrite second |\n| 3 | **No success criteria** | \"make it better\" | \"Done when function passes existing unit tests and handles null input\" |\n| 4 | **Over-permissive agent** | \"do whatever it takes\" | Explicit allowed + forbidden actions list |\n| 5 | **Emotional task description** | \"it's totally broken, fix everything\" | \"Throws uncaught TypeError on line 43 when `user` is null\" |\n| 6 | **Build-the-whole-thing** | \"build my entire app\" | Break into Prompt 1 (scaffold), Prompt 2 (feature), Prompt 3 (polish) |\n| 7 | **Implicit reference** | \"now add the other thing we discussed\" | Always restate the full task, never reference \"the thing we discussed\" |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Context Patterns (6)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n### Context Patterns\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 8 | **Assumed prior knowledge** | \"continue where we left off\" | Include Memory Block with all prior decisions |\n| 9 | **No project context** | \"write a cover letter\" | \"PM role at B2B fintech, 2yr SWE experience, shipped 3 features as tech lead\" |\n| 10 | **Forgotten stack** | New prompt contradicts prior tech choice | Always include Memory Block |\n| 11 | **Hallucination invite** | \"what do experts say about X?\" | \"Cite only sources you are certain of. If uncertain, say so.\" |\n| 12 | **Undefined audience** | \"write something for users\" | \"Non-technical B2B buyers, no coding knowledge, decision-maker level\" |\n| 13 | **No mention of prior failures** | (blank) | \"I already tried X and it failed because Y. Do not suggest X.\" |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Format Patterns (6)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 14 | **Missing output format** | \"explain this concept\" | \"3 bullet points, each under 20 words, one-sentence summary at top\" |\n| 15 | **Implicit length** | \"write a summary\" | \"Write a summary in exactly 3 sentences\" |\n| 16 | **No role assignment** | (blank) | \"You are a senior backend engineer specializing in Node.js and PostgreSQL\" |\n| 17 | **Vague aesthetic adjectives** | \"make it look professional\" | \"Monochrome palette, 16px base font, 24px line height, no decorative elements\" |\n| 18 | **No negative prompts (image AI)** | \"a portrait of a woman\" | Add: \"no watermark, no blur, no extra fingers, no distortion, no text\" |\n| 19 | **Prose prompt for Midjourney** | Full descriptive sentence | \"subject, style, mood, lighting, --ar 16:9 --v 6\" |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Scope Patterns (6)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 20 | **No scope boundary** | \"fix my app\" | \"Fix only login form validation in `src\u002Fauth.js`. Touch nothing else.\" |\n| 21 | **No stack constraints** | \"build a React component\" | \"React 18, TypeScript strict, no external libraries, Tailwind only\" |\n| 22 | **No stop condition for agents** | \"build the whole feature\" | Explicit stop conditions + checkpoint after each step |\n| 23 | **No file path for IDE AI** | \"update the login function\" | \"Update `handleLogin()` in `src\u002Fpages\u002FLogin.tsx` only\" |\n| 24 | **Wrong template for tool** | GPT-style prose used in Cursor | Adapted to File-Scope Template with path + scope |\n| 25 | **Pasting entire codebase** | Full repo context every prompt | Scoped to relevant function and file only |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Reasoning Patterns (5)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 26 | **No CoT for logic task** | \"which approach is better?\" | \"Think through both approaches step by step before recommending\" |\n| 27 | **Adding CoT to reasoning models** | \"think step by step\" sent to o1\u002Fo3 | Removed, reasoning models think internally and CoT instructions degrade output |\n| 28 | **No self-check on complex output** | (nothing) | \"Before finishing, verify output against the constraints above\" |\n| 29 | **Expecting inter-session memory** | \"you already know my project\" | Always re-provide the Memory Block |\n| 30 | **Contradicting prior decisions** | New prompt ignores earlier architecture | Memory Block with all established facts |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> Agentic Patterns (5)\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| # | Pattern | Before | After |\n|---|---------|--------|-------|\n| 31 | **No starting state** | \"build me a REST API\" | \"Empty Node.js project, Express installed, `src\u002Fapp.js` exists\" |\n| 32 | **No target state** | \"add authentication\" | \"`\u002Fsrc\u002Fmiddleware\u002Fauth.js` with JWT verify. `POST \u002Flogin` and `POST \u002Fregister` in `\u002Fsrc\u002Froutes\u002Fauth.js`\" |\n| 33 | **Silent agent** | No progress output | \"After each step output: ✅ [what was completed]\" |\n| 34 | **Unlocked filesystem** | No file restrictions | \"Only edit files inside `src\u002F`. Do not touch `package.json`, `.env`, or any config file.\" |\n| 35 | **No human review trigger** | Agent decides everything | \"Stop and ask before: deleting any file, adding any dependency, or touching the database schema\" |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🧠 Memory Block System\n\nWhen your conversation has history, Prompt Master pulls out prior decisions and prepends a Memory Block so the AI never contradicts earlier work:\n\n```\n## Memory (Carry Forward from Previous Context)\n- Stack: React 18 + TypeScript + Supabase\n- Auth uses JWT stored in httpOnly cookies, not localStorage\n- Component naming convention: PascalCase, no default exports\n- Design system: Tailwind only, no custom CSS files\n- Architecture: no Redux, context API only\n```\n\nThis is the single biggest fix for long sessions. Most wasted re-prompts come from the AI forgetting what you already decided.\n\n---\n\n## ℹ️ Version History\n\n- **1.5.0** — Added more tool routing. New Agentic AI and 3D Model AI routing added. Fixed description to 189 chars. Removed token estimate from output. Added instruction layer and copywriting placeholders\n- **1.4.0** — Added reference image editing detection, ComfyUI support, Prompt Decompiler mode. Fixed trigger description to invoke correctly in Claude Code. 3 new templates added to references folder\n- **1.3.0** — Rebuilt around PAC2026 positional structure (30\u002F55\u002F15). Silent routing replaces user-facing framework selection. References folder introduced\n- **1.2.0** — Restructured for attention architecture. Removed fabrication-prone techniques (ToT, GoT, USC, prompt chaining). Templates and patterns moved to references folder\n- **1.1.0** — Expanded tool coverage, added memory block system, 35 credit killing patterns\n- **1.0.0** — Initial release\n\n---\n\n## 📄 License\n\nMIT: See [LICENSE](LICENSE) for details.\n\n---\n\n## ⭐ Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnidhinjs_prompt-master_readme_1bca5309b9bc.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#nidhinjs\u002Fclaude-skills&Date)\n\n---\n","![](https:\u002F\u002Fs6.imgcdn.dev\u002FYvLVug.png)\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n一款能够为任何AI工具撰写精准提示词的Claude技能。零浪费token或积分，完整保留上下文与记忆，无需反复调整提示词就能直接得到理想答案。\n\n**兼容工具：** Claude、ChatGPT、Gemini、o1\u002Fo3、MiniMax、Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf、Bolt、v0、Lovable、Devin、Perplexity、Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、ComfyUI、Sora、Runway、ElevenLabs、Zapier、Make，以及你尝试使用的任何AI工具。\n\n---\n\n## 🚀 安装\n\n### 推荐 —— Claude.ai（浏览器）\n\n1. 将此仓库下载为ZIP文件  \n2. 前往 **claude.ai → 侧边栏 → 自定义 → 技能 → 上传技能**\n\n\n### 或直接克隆到Claude Code的技能目录（不推荐）\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.claude\u002Fskills\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fprompt-master\n```\n\n## 🔥 解决的问题\n\n每位AI用户都会以相同的方式浪费资源：\n\n> 撰写模糊的提示词 → 得到错误结果 → 再次调整提示词 → 结果更接近但仍有偏差 → 再次调整 → 直到第四次才勉强得到满意的结果  \n\n这相当于白白浪费了三次API调用。如果每天要处理50个提示词，那可就是真金白银和宝贵时间的损失。\n\n### 关键洞察\n\n> “最好的提示词并非越长越好，而是每个字都承载着关键信息。”\n\n大多数“提示词生成器”只会让提示词变得更长，而这款技能则能让它更加精炼。\n\n---\n\n## 🎯 使用方法\n\n在Claude中，你可以自然地调用该技能：\n\n```\n帮我给Cursor写一个用于重构认证模块的提示词\n```\n\n```\n我需要一个让Claude Code构建REST API的提示词——请问我还需要了解哪些信息？\n```\n\n```\n这是我之前为GPT-4o写的糟糕提示词，请帮我优化一下：[粘贴提示词]\n```\n\n```\n为Midjourney生成一个赛博朋克风格的夜间城市场景提示词\n```\n\n```\n我有一张参考图——请帮我写一个只调整头部角度的提示词\n```\n\n```\n把这个提示词拆解并适配到Stable Diffusion上\n```\n\n或者也可以显式调用：\n\n```\n\u002Fprompt-master\n\n我想让Claude Code用React和Supabase搭建一个待办事项应用\n```\n\n---\n\n## 工作原理\n\nPrompt Master会针对每次请求执行一套结构化的流程：\n\n1. **识别目标工具**——自动判断提示词适用于哪种AI系统，并无缝切换到相应的处理方式  \n2. **提取9大意图维度**——任务、输入、输出、约束条件、上下文、受众、记忆、成功标准、示例  \n3. **提出针对性的澄清问题**——若关键信息缺失，最多提问3次，绝不会过多追问  \n4. **选择合适的框架**——自动挑选并应用正确的提示词架构，全程对用户透明  \n5. **仅使用安全可靠的技术**——根据需要进行角色分配、少样本示例引导、XML结构化、锚定依据及记忆块管理  \n6. **进行token效率审计**——剔除所有不影响输出的冗余词汇  \n7. **输出最终提示词**——以简洁清晰的一段文本呈现，并附带一行策略说明  \n\n---\n## 完整示例 #1：生成图像提示词\n\n### 用户输入\n```\n帮我写一个Midjourney提示词，内容是：一位身穿传统盔甲的武士，在夜晚的大雨中独自伫立\n```\n\n### 生成的提示词\n```\n孤独的武士站在夜间的暴雨中，身着传统盔甲，\n湿漉漉的石板路上映照着霓虹灯光，充满电影感的光影效果，\n浓重的阴影与薄雾弥漫，极致细腻，真实写实，\n浅景深 --ar 16:9 --v 6 --style raw\n\n负面描述：模糊、低画质、水印、卡通、动漫、多余肢体\n```\n**🎯 目标：** Midjourney · **⚡ 框架：** 视觉描述符 · **💰 Tokens：** 较少（约60）· **💡 策略：** 采用逗号分隔的描述性词汇而非长篇叙述，优先突出光影与氛围，锁定宽高比和版本号，加入负面提示防止风格偏离。\n\n---\n## 完整示例 #2：生成代码相关提示词\n\n### 用户输入\n```\n为Claude Code编写一个商业仪表盘的落地页提示词，\n要求外观和交互体验完全仿照Notion——流畅的动画效果、简洁的界面\n```\n\n### 生成的提示\n```\n目标：\n构建一个完全详细、生产级质量的静态着陆页，用于业务仪表板产品。设计必须与 Notion 的视觉风格完全一致——简洁、极简、注重排版，并在整个页面中加入流畅的动画效果。\n\n技术栈：\n单个 HTML 文件，内嵌 CSS 和原生 JavaScript。不使用任何框架。除 Google Fonts（Inter 字体）外，无外部依赖。\n\n设计规范——请严格匹配以下内容：\n- 背景：#ffffff\n- 主文本：#1a1a1a\n- 次要文本：#6b7280\n- 边框颜色：#e5e7eb\n- 强调色：#000000\n- 字体：Inter，字重 400 \u002F 500 \u002F 600 \u002F 700\n- 基础间距单位：8px\n- 圆角：卡片 6px，按钮 4px\n- 盒阴影：仅使用 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.08)，无夸张阴影\n- 按钮：黑色背景，白色文字，圆角不超过 6px\n\n按顺序构建的各部分：\n1. 导航栏 — 左侧为 logo，中间为导航链接，右侧为“免费开始”CTA。滚动时固定，通过 JS 添加细微的底部边框。\n2. 首屏 — 左对齐的大标题（最多 3 行），副标题，两个 CTA（主按钮黑色，次按钮描边），首屏截图占位图（灰色圆角卡片，16:9 比例）。\n3. 公司标志栏 — “受……团队信赖”，居中显示 5 个灰色占位公司名称。\n4. 功能模块 — 三列网格布局。每张卡片包含：图标（使用 emoji）、加粗标题、两行描述。悬停状态：边框变深至 #d1d5db，上下位移 -2px，过渡时间为 200ms 缓动。\n5. 工作流程 — 左右交替布局，共 3 步。数字标识、标题、描述以及占位截图卡片。\n6. 定价 — 两个方案并排展示。免费版：描边卡片；专业版：黑色背景，白色文字，“最受欢迎”标签。每个方案列出 4 项功能，用勾号标记。\n7. CTA 横幅 — 全宽深色区域，居中标题、副标题及单一 CTA 按钮。\n8. 页脚 — 四列链接、版权信息，极简风格。\n\n动画效果——需实现以下所有效果：\n- 每个部分在滚动时从透明渐显，并向上位移 20px 至 0px，使用 IntersectionObserver 实现。触发阈值为 0.15，持续时间 500ms 缓出。\n- 功能卡片采用交错动画：每张卡片之间延迟 100ms。\n- 导航栏 CTA 按钮：悬停时背景从黑色渐变至 #333，过渡时间为 200ms 缓动。\n- 首屏主 CTA：同上悬停效果。次 CTA：悬停时背景从透明渐变为 #f3f4f6。\n- 所有锚点链接实现平滑滚动。\n- 导航栏底部边框在滚动超过 60px 时，通过 JS scroll 事件淡入。\n\n限制条件：\n- 仅允许使用单个文件——所有 CSS 和 JS 内联，不得引入外部文件。\n- 除通过 CDN 链接引入的 Google Fonts 外，无其他依赖。\n- 所有占位图片替换为样式化的灰色 div 元素。\n- 必须在 375px 移动端和 1440px 桌面端达到像素级精确。\n- 禁止使用任何 CSS 框架或外部工具类。\n\n完成标准：\n- 所有 8 个部分在两种断点下均能正确渲染。\n- 所有动画在滚动时触发，且不会引起布局偏移。\n- 导航栏固定，并在滚动时显示底部边框。\n- 所有交互元素的悬停状态正常工作。\n- 在浏览器中打开时无任何控制台错误。\n```\n**🎯 目标：** Claude Code · **💰 Token 数量：** 中等（约 380）· **💡 策略：** 将所有模糊的 Notion 风格提示转化为精确的十六进制值和像素规格——Claude Code 不会误解。动画效果以精确的时间、方式和触发条件定义，无需额外解释。\n\n---\n\n## 🤝 与任何 AI 工具兼容\n\nPrompt Master 内置了针对 20 多种工具的专用配置文件。对于未列入列表的工具，它会使用一个 **通用指纹**：通过 4 个问题，为任何它从未见过的 AI 系统生成高质量的提示词。\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 点击查看全部 30 多种工具配置 \u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 工具 | 类别 | Prompt Master 解决的问题 |\n|------|----------|--------------------------|\n| **Claude** | 推理型大模型 | 去除填充内容、添加 XML 结构、指定长度 |\n| **ChatGPT \u002F GPT-5.x** | 推理型大模型 | 输出格式约束、语句冗长控制、完成条件 |\n| **Gemini 2.x** | 推理型大模型 | 知识锚定、引用规则、格式锁定 |\n| **o3 \u002F o4-mini** | 思考型大模型 | 只提供简短清晰的指令——从不添加思维链（它们会在内部思考）|\n| **Ollama** | 本地大模型 | 询问已加载的模型，并包含 Modelfile 的系统提示 |\n| **Qwen 2.5 \u002F Qwen3** | 开放权重大模型 | 对话模板格式、思考模式与非思考模式检测 |\n| **本地模型（Llama、Mistral）** | 开放权重大模型 | 提示词更短、结构更简单，无复杂嵌套 |\n| **DeepSeek-R1** | 推理型大模型 | 简洁指令、去除思维链，必要时抑制思考输出 |\n| **MiniMax (M2.7 \u002F M2.5)** | 推理型大模型 | 温度限制、思考标签控制、结构化输出优化 |\n| **Claude Code** | 代理型 AI | 停止条件、文件作用域、检查点输出 |\n| **Cursor \u002F Windsurf** | IDE AI | 文件路径、函数名、不可修改列表、顺序式提示引导 |\n| **Cline（原 Claude Dev）** | 代理型 IDE | 文件作用域、审批环节、停止条件、任务拆解 |\n| **GitHub Copilot** | 自动补全型 AI | 准确的函数契约作为文档字符串 |\n| **Antigravity** | 代理型 IDE | 基于任务的提示、产物验证、自主级别控制 |\n| **Bolt \u002F v0 \u002F Lovable** | 全栈代码生成器 | 技术栈规格、版本、以及不应搭建的内容 |\n| **Figma Make** | 全栈代码生成器 | 组件名称引用、框架到代码的作用域 |\n| **Google Stitch** | 全栈代码生成器 | 注重界面目标而非实现细节，遵循 Material Design 3 规范 |\n| **Devin \u002F SWE-agent** | 自主代理 | 起始状态、目标状态、停止条件 |\n| **Manus** | 自主代理 | 以任务结果为导向、权限范围、记忆锚点 |\n| **OpenAI Computer Use** | 计算机操作型代理 | 屏幕状态、允许使用的应用、避免执行不可逆操作前停止 |\n| **Perplexity Computer** | 计算机操作型代理 | 以产物优先的提示、限定权限、验证步骤 |\n| **OpenClaw** | 计算机操作型代理 | 对话精确性、持久记忆、安全约束 |\n| **Perplexity \u002F SearchGPT** | 搜索型 AI | 指定模式：搜索、分析或比较 |\n| **Midjourney** | 图像生成型 AI | 逗号分隔的描述词、参数及负面提示 |\n| **DALL-E 3** | 图像生成型 AI | 散文描述、文本排除——自动检测编辑与生成模式 |\n| **Stable Diffusion** | 图像生成型 AI | 权重语法 `(word:1.3)`、CFG 引导、强制性负面提示 |\n| **SeeDream** | 图像生成型 AI | 首先明确艺术风格、情绪与氛围描述，再加负面提示 |\n| **ComfyUI** | 图像生成型 AI | 正负节点分离、特定检查点语法 |\n| **Meshy \u002F Tripo \u002F Rodin** | 3D 生成型 AI | 风格 + 导出格式 + 多边形预算 + 骨骼要求 |\n| **BlenderGPT** | 3D 生成型 AI | Python 脚本输出、Blender 版本、场景上下文 |\n| **Unity AI** | 3D\u002F游戏型 AI | 游戏类型、目标平台、用机制描述代替代码 |\n| **Sora \u002F Runway** | 视频生成型 AI | 摄像机运动、时长、剪辑风格 |\n| **LTX \u002F Dream Machine \u002F Kling** | 视频生成型 AI | 影视语言、动作强度、风格参考 |\n| **ElevenLabs** | 语音生成型 AI | 情感、节奏、重音、语速 |\n| **Zapier \u002F Make \u002F n8n** | 工作流自动化 | 触发应用+事件、动作应用+字段映射 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 📐 12 种提示模板（自动选择）\n\nPrompt Master 会根据任务自动选择合适的架构，并在后台无缝切换——您只会看到最终的提示内容，而不会看到具体的框架名称。\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 点击查看全部 12 种模板 \u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 模板 | 最适合 |\n|----------|----------|\n| **RTF**（角色、任务、格式） | 快速的一次性任务 |\n| **CO-STAR**（背景、目标、风格、语气、受众、回应） | 专业文档、报告、商务写作 |\n| **RISEN**（角色、指令、步骤、最终目标、逐步收敛） | 复杂的多步骤项目 |\n| **CRISPE**（能力、角色、洞见、陈述、个性、实验） | 创意工作、品牌声音、迭代内容 |\n| **思维链** | 数学、逻辑、调试、多步分析 |\n| **少样本法** | 保持一致的结构化输出、复制模式 |\n| **文件作用域模板** | Cursor、Windsurf、Copilot——任何代码编辑 AI |\n| **ReAct + 停止条件** | Claude Code、Devin、AutoGPT——任何自主代理 |\n| **视觉描述符** | Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、Sora——图像生成 |\n| **参考图像编辑** | 编辑现有图像——自动检测是编辑还是生成 |\n| **ComfyUI** | 基于节点的图像工作流——按检查点分离正负提示 |\n| **提示分解器** | 分解、调整、简化或拆分现有提示 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🛡️ 5 种安全技术，按需应用\n\nPrompt Master 仅使用效果可靠且可控的技术。那些已知可能导致幻觉或不可预测输出的方法（如思维树、思维图、通用自洽性、提示链等）均被明确排除。\n\n| 技术 | 作用 |\n|-----------|-------------|\n| **角色分配** | 分配特定专家身份，以校准深度和词汇量 |\n| **少样本示例** | 在格式一致性比指令更重要的情况下，添加 2–5 个示例 |\n| **XML 结构标签** | 使用 XML 包裹各部分，适用于能可靠解析 XML 的 Claude 系列工具 |\n| **知识锚定** | 为涉及事实性和引用的任务添加防幻觉规则 |\n| **思维链** | 强制进行逐步推理以解决逻辑问题——但绝不会应用于 o1\u002Fo3 |\n\n---\n\n## 🚫 检测到35种会“扣分”的提示词模式（附前后示例）\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 任务模式（7个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 1 | **模糊的任务动词** | “帮我看看代码” | “重构 `getUserData()` 函数，使用 async\u002Fawait 并处理 null 返回值” |\n| 2 | **一个提示中包含两个任务** | “解释并重写这个函数” | 分开：先解释，再重写 |\n| 3 | **没有成功标准** | “让它更好一点” | “当函数通过现有单元测试且能处理 null 输入时即完成” |\n| 4 | **过于宽松的代理指令** | “用任何办法都可以” | 明确列出允许和禁止的操作 |\n| 5 | **情绪化的任务描述** | “完全坏了，把所有东西都修好” | “当 `user` 为 null 时，第43行会抛出未捕获的 TypeError” |\n| 6 | **要求构建整个项目** | “帮我开发整个应用” | 分解为提示1（搭建框架）、提示2（实现功能）、提示3（优化完善） |\n| 7 | **隐含引用** | “现在加上我们之前讨论的另一件事” | 始终重新陈述完整任务，不要引用“我们之前讨论的那件事” |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 上下文模式（6个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n### 上下文模式\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 8 | **假设已有先验知识** | “接着我们上次停下的地方继续” | 包含记忆块，记录所有之前的决策 |\n| 9 | **缺少项目背景** | “写一封求职信” | “面向 B2B 金融科技公司的产品经理职位，拥有2年软件工程师经验，曾以技术负责人身份交付过3个功能” |\n| 10 | **遗忘技术栈** | 新提示与之前的技术选型相矛盾 | 始终包含记忆块 |\n| 11 | **诱发幻觉** | “专家们对 X 有什么看法？” | “仅引用你确定来源的内容。如果不确定，请说明。” |\n| 12 | **未定义目标受众** | “写点给用户看的东西” | “非技术类 B2B 客户，无编程基础，处于决策层” |\n| 13 | **未提及过往失败** | （空白） | “我已经尝试过 X，但因为 Y 失败了。请不要再建议 X。” |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 格式模式（6个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 14 | **缺少输出格式** | “解释这个概念” | “3个要点，每个不超过20字，顶部附一句话总结” |\n| 15 | **隐含长度要求** | “写个摘要” | “请用恰好3句话写摘要” |\n| 16 | **未指定角色定位** | （空白） | “你是一名专注于 Node.js 和 PostgreSQL 的资深后端工程师” |\n| 17 | **模糊的审美形容词** | “让它看起来专业些” | “采用单色配色方案，基础字体大小16px，行高24px，不添加任何装饰性元素” |\n| 18 | **缺少负面提示（图像AI）** | “一位女性的肖像” | 补充：“不得出现水印、模糊、多余手指、扭曲或文字” |\n| 19 | **为 Midjourney 使用散文式提示** | 全部是描述性语句 | “主体、风格、氛围、光线，--ar 16:9 --v 6” |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 范围模式（6个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 20 | **没有范围界定** | “修复我的应用” | “只修复 `src\u002Fauth.js` 中的登录表单验证，其他部分一概不动” |\n| 21 | **没有技术栈约束** | “开发一个 React 组件” | “使用 React 18、TypeScript strict 模式，不引入外部库，仅使用 Tailwind” |\n| 22 | **没有代理停止条件** | “构建整个功能” | 明确设定停止条件，并在每一步完成后设置检查点 |\n| 23 | **IDE AI 缺少文件路径** | “更新登录函数” | “仅更新 `src\u002Fpages\u002FLogin.tsx` 中的 `handleLogin()` 函数” |\n| 24 | **工具模板选择错误** | 在 Cursor 中使用 GPT 风格的文本 | 改用文件范围模板，明确路径和作用域 |\n| 25 | **粘贴整个代码库** | 每次提示都提供完整仓库上下文 | 仅限于相关函数和文件范围内 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 推理模式（5个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 26 | **逻辑任务缺乏思维链** | “哪种方法更好？” | “在给出建议之前，先逐步分析两种方法” |\n| 27 | **向推理模型添加思维链指令** | 向 o1\u002Fo3 发送“一步一步思考” | 移除该指令，因为推理模型本身具备内部思维能力，额外的思维链指示反而会降低输出质量 |\n| 28 | **复杂输出缺乏自我检查** | （无内容） | “完成前，请对照上述约束条件核对输出结果” |\n| 29 | **期望跨会话记忆** | “你已经了解我的项目了” | 始终重新提供记忆块 |\n| 30 | **与先前决策相矛盾** | 新提示忽略了之前的架构设计 | 使用包含所有既定事实的记忆块 |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Ch3> 代理模式（5个）\u003C\u002Fh3>\u003C\u002Fsummary>\n\n| 序号 | 模式 | 前 | 后 |\n|---|---------|--------|-------|\n| 31 | **没有起始状态** | “帮我搭建一个 REST API” | “空的 Node.js 项目，已安装 Express，存在 `src\u002Fapp.js` 文件” |\n| 32 | **没有目标状态** | “添加认证功能” | “创建 `\u002Fsrc\u002Fmiddleware\u002Fauth.js` 文件，用于 JWT 验证；并在 `\u002Fsrc\u002Froutes\u002Fauth.js` 中实现 `POST \u002Flogin` 和 `POST \u002Fregister` 接口” |\n| 33 | **沉默的代理** | 无进度反馈 | “每完成一步后输出：✅ [已完成的内容]” |\n| 34 | **文件系统权限未限制** | 无文件访问限制 | “只能编辑 `src\u002F` 目录下的文件，不得触碰 `package.json`、`.env` 或任何配置文件” |\n| 35 | **没有人工审核触发机制** | 由代理全权决定 | “在删除任何文件、添加任何依赖项或修改数据库表结构之前，必须停下来询问” |\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🧠 内存块系统\n\n当对话有历史记录时，Prompt Master 会提取之前的决策，并在提示开头加入内存块，以确保 AI 不会与早期工作相矛盾：\n\n```\n## 记忆（从前文延续）\n- 技术栈：React 18 + TypeScript + Supabase\n- 认证使用存储在 httpOnly cookie 中的 JWT，而非 localStorage\n- 组件命名规范：PascalCase，不使用默认导出\n- 设计系统：仅使用 Tailwind，不编写自定义 CSS 文件\n- 架构：不使用 Redux，仅采用 Context API\n```\n\n这是解决长时间对话问题的最有效方法。大多数重复提问都是因为 AI 忘记了你之前做出的决定。\n\n---\n\n## ℹ️ 版本历史\n\n- **1.5.0** — 增加更多工具路由。新增代理 AI 和 3D 模型 AI 路由。将描述调整至189个字符。移除输出中的 token 估算。增加指令层和文案撰写占位符。\n- **1.4.0** — 增加参考图像编辑检测功能，支持 ComfyUI，新增提示分解器模式。修正触发描述，使其能在 Claude Code 中正确调用。在参考资料文件夹中新增3个模板。\n- **1.3.0** — 重构为 PAC2026 的位置结构（30\u002F55\u002F15）。静默路由取代面向用户的框架选择。引入参考资料文件夹。\n- **1.2.0** — 为注意力机制架构重新调整结构。移除易产生虚假信息的技术（ToT、GoT、USC、提示链）。将模板和模式移至参考资料文件夹。\n- **1.1.0** — 扩展工具覆盖范围，增加内存块系统，列出35种会“扣分”的提示词模式。\n- **1.0.0** — 初始发布。\n\n---\n\n## 📄 许可证\n\nMIT：详情请参阅 [LICENSE](LICENSE)。\n\n---\n\n## ⭐ 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnidhinjs_prompt-master_readme_1bca5309b9bc.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#nidhinjs\u002Fclaude-skills&Date)\n\n---","# Prompt Master 快速上手指南\n\nPrompt Master 是一款专为 Claude 设计的技能（Skill），旨在为任何 AI 工具生成精准、高效的提示词（Prompt）。它能消除模糊指令导致的重复试错，节省 Token 成本，并确保一次性获得理想结果。支持 Claude Code、Cursor、Midjourney、Stable Diffusion 等 30+ 种主流 AI 工具。\n\n## 环境准备\n\n*   **系统要求**：任意支持现代浏览器的操作系统（Windows, macOS, Linux）。\n*   **前置依赖**：\n    *   拥有 **Claude.ai** 账号（推荐使用浏览器版）。\n    *   或者安装了 **Claude Code** CLI 工具（可选，非首选方案）。\n*   **网络要求**：需能正常访问 `github.com` 和 `claude.ai`。\n\n## 安装步骤\n\n推荐通过 Claude.ai 网页端直接上传安装，操作最简单且无需配置本地环境。\n\n### 方法一：Claude.ai 网页版（推荐）\n\n1.  **下载源码**：\n    访问项目仓库或直接点击下载链接，将 `prompt-master` 项目保存为 ZIP 压缩包并解压。\n    ```bash\n    # 如果已安装 git，也可通过命令行克隆后打包\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master.git\n    ```\n\n2.  **上传技能**：\n    *   登录 [claude.ai](https:\u002F\u002Fclaude.ai)。\n    *   点击左侧边栏的 **Customize**（自定义）。\n    *   选择 **Skills**（技能）选项卡。\n    *   点击 **Upload a Skill**（上传技能），选择刚才下载的文件夹或 ZIP 包进行上传。\n\n### 方法二：Claude Code 本地目录（仅限 CLI 用户）\n\n如果你主要使用命令行版的 Claude Code，可以将项目克隆到技能目录：\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.claude\u002Fskills\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fprompt-master\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，在 Claude 对话框中即可自然语言调用，或使用显式命令触发。\n\n### 1. 自然语言调用（推荐）\n直接在对话中描述你的需求，Prompt Master 会自动识别目标工具并生成优化后的提示词。\n\n**示例：为代码编辑器生成提示词**\n```text\nWrite me a prompt for Cursor to refactor my auth module\n```\n*(中文意图：帮我写一个给 Cursor 的提示词，用于重构我的认证模块)*\n\n**示例：为绘图工具生成提示词**\n```text\nGenerate a Midjourney prompt for a cyberpunk city at night\n```\n*(中文意图：生成一个关于“夜晚赛博朋克城市”的 Midjourney 提示词)*\n\n**示例：优化现有提示词**\n```text\nHere's a bad prompt I wrote for GPT-4o, fix it: [粘贴你的旧提示词]\n```\n\n### 2. 显式命令调用\n你也可以使用 `\u002Fprompt-master` 命令明确激活该技能。\n\n```text\n\u002Fprompt-master\n\nI want to ask Claude Code to build a todo app with React and Supabase\n```\n\n### 工作流程说明\n当你发出请求后，Prompt Master 会自动执行以下流程：\n1.  **识别工具**：自动判断你需要针对哪个 AI 工具（如 Midjourney 或 Claude Code）。\n2.  **意图提取**：分析任务、约束条件、上下文等 9 个维度。\n3.  **针对性提问**：如果关键信息缺失，它最多只会问 3 个澄清问题。\n4.  **生成结果**：输出一个经过 Token 效率审计、结构精简的最终提示词，并附带简短的策略说明。","某全栈开发者正急需为初创公司搭建一个具有 Notion 风格平滑动画的商业仪表盘落地页，需要在极短时间内交付高质量代码。\n\n### 没有 prompt-master 时\n- **反复试错成本高**：直接让 AI 写代码常因描述模糊导致首版效果简陋，不得不进行 3-4 轮“修改 - 重试”的拉锯战，浪费大量 API 额度。\n- **关键细节遗漏**：手动编写的提示词往往忽略“平滑动画”或“特定 UI 质感”等隐性需求，导致生成的代码缺乏灵魂，需人工逐行修补。\n- **上下文记忆断裂**：在多轮对话中，AI 容易遗忘早期的约束条件（如技术栈限制），导致后续输出偏离初衷。\n- **提示词冗余低效**：为了弥补准确性不足，倾向于堆砌冗长的自然语言描述，反而干扰了模型对核心指令的理解。\n\n### 使用 prompt-master 后\n- **一次生成即精准**：prompt-master 自动提取任务、约束及成功标准等 9 维意图，生成的提示词能让 Cursor 或 Claude Code 在首次尝试就产出符合生产标准的代码。\n- **结构化锚定细节**：工具自动应用 XML 结构和少样本示例技巧，将“类 Notion 体验”转化为具体的 CSS 动画参数和组件规范，确保设计还原度。\n- **全链路记忆保持**：内置的记忆模块确保所有技术选型和业务逻辑在长上下文中不丢失，避免模型“失忆”导致的返工。\n- **极致令牌效率**：经过令牌审计，剔除所有不改变输出的废话，用最短的提示词触发最准确的响应，显著降低调用成本。\n\nprompt-master 通过将模糊需求转化为高负载的精准指令，彻底消除了开发过程中因提示词质量低下导致的重复劳动与资金浪费。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnidhinjs_prompt-master_21c9c351.png","nidhinjs","Nidhin Joseph Nelson","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fnidhinjs_c3fe1255.png",null,"nidhinjnel@gmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs",4468,430,"2026-04-03T14:54:04","MIT",1,"未说明","不需要",{"notes":89,"python":87,"dependencies":90},"该工具并非独立运行的软件或模型，而是专为 Claude.ai 设计的技能（Skill）。它没有本地运行环境需求（如操作系统、GPU、内存、Python 等），只需在浏览器中访问 claude.ai，通过上传 ZIP 文件或克隆到特定目录即可使用。其核心功能是在云端由 Claude 执行，用于优化发送给其他 AI 工具的提示词。",[],[13,26],[93,94,95,96],"claude-ai","claude-skills","llm","prompt-engineering","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:05:52.828769",[100,105,110],{"id":101,"question_zh":102,"answer_zh":103,"source_url":104},13174,"如何将 Prompt Master 与 Gemini、CoPilot 或 ChatGPT 等非 Claude 模型配合使用？","核心思路是使用 Claude 作为引擎来运行此技能。您向 Claude 描述需求，它会检测您目标使用的工具（如 Manus、Midjourney、ChatGPT 等），然后生成专门针对该模型优化的提示词供您复制粘贴。\n\n具体工作方式如下：\n1. 如果您要求为 Manus 生成提示词，它会构建适合 Manus 处理上下文的结构化内容。\n2. 如果目标是 Midjourney，它会切换为逗号分隔的描述符并包含正确的参数。\n3. 如果目标是 ChatGPT，它会生成不同于 Claude 的结构，因为不同模型对指令的响应方式不同。\n\n简而言之，Claude 负责编写提示词，您只需将生成的提示词粘贴到您想要使用的任何 AI 模型或服务中即可。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master\u002Fissues\u002F20",{"id":106,"question_zh":107,"answer_zh":108,"source_url":109},13175,"针对最新的 ChatGPT (GPT-5.4) 用户，现有的 OpenAI 指导原则有哪些过时之处及如何调整？","现有的技能文档仍主要针对 GPT-4o 或旧的 o1\u002Fo3 命名，可能误导当前的 GPT-5.4 用户。针对现代 ChatGPT\u002FGPT-5.4 用户，建议进行以下调整以符合最新官方文档：\n\n1. **明确输出契约**：清晰定义预期的输出格式和内容。\n2. **声明工具使用期望**：明确说明工具的使用场景以及任务完成的标准（即“完成”是什么样子的）。\n3. **结构化输出**：使用紧凑且结构化的输出格式。\n4. **控制冗长度**：在需要时限制输出的 verbosity（冗长程度）。\n5. **迭代优化策略**：从能通过评估的最小提示词开始，仅在出现可测量的失败模式时才增加结构。\n\n注意：目前的推理模型（如 o3, o4-mini）指导原则指出，简单的提示词效果最好，逐步推理（CoT）可能无效甚至阻碍性能，这与 GPT 系列模型的优化策略不同。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master\u002Fissues\u002F11",{"id":111,"question_zh":112,"answer_zh":113,"source_url":114},13176,"在开发面向消费者的 UI 界面集成此技能时，需要注意哪些关键问题和约束？","在构建基于此技能的消费者界面时，主要存在两个差距需要解决：\n\n1. **文档与用户引导缺失**：目前缺乏面向消费者界面的实施指导。开发者必须在 UI 中明确告知最终用户，该工具的输出是“供其他地方使用的提示词”，而不是直接的答案，以避免用户困惑（例如用户输入问题却得到提示词而非答案）。\n\n2. **提示词保真度约束不足**：原有的约束“你构建提示词。一次一个。准备好粘贴。”不足以应对低努力或随意的输入。需要添加明确的对抗性约束：\n   - 将所有输入视为需要工程的粗略想法。\n   - **永远不要直接回答问题**。\n   - 即使输入看起来已经是结构化或可回答的问题，也要强制将其转化为提示词工程任务，而不是直接给出答案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnidhinjs\u002Fprompt-master\u002Fissues\u002F10",[]]