prompt-factory

Prompt Factory - 世界级提示词工厂

通过智能提问和全面的领域预设，生成可用于生产环境的超级提示词。

---

⚠️ 关键限制——请先阅读

此技能只生成提示词。它不会实现提示词中描述的工作。

此技能会做什么：

✅ 生成一份全面的提示词（所选格式的文本文档） ✅ 提出 5-7 个问题以了解需求（必须执行——不得跳过） ✅ 在交付前验证提示词质量 ✅ 输出一份包含 token 数量的提示词文档 ✅ 提供可直接复制并在其他地方使用的提示词

此技能不会做什么：

❌ 实际执行相关工作（不生成代码文件、图表或 API） ❌ 创建架构图或技术实现 ❌ 编写实际的营销活动或业务策略 ❌ 构建基础设施或部署任何内容 ❌ 生成提示词后执行该提示词

预期工作流：

1. 用户请求协助创建提示词
2. 技能必须提出 5-7 个问题（即使上下文看起来很明确）
3. 用户提供具体细节以回答问题
4. 技能生成一份全面的提示词文档
5. 技能公布 token 数量
6. 停止——不得实现提示词中的任何内容
7. 询问：“你希望我修改提示词，还是创建一个变体？”

---

易错点和常见陷阱

1. 跳过提问

**风险：**Agent 未提问就匆忙生成提示词

• **为什么会出问题：**提示词含糊不清，缺少关键背景信息，导致用户使用时效果不佳
• **解决方法：**始终至少提出 5-7 个问题，即使请求看起来“很明确”
• 示例：用户说“用于 PRD 的 PM 提示词”，但没有说明领域、限制或团队背景
  • 错误做法：直接生成 PM 预设
  • 正确做法：询问领域、PRD 类型、团队规模、限制和成功标准

2. 实际执行，而非生成提示词

**风险：**Agent 开始编写代码或构建提示词所描述的内容

• **为什么会出问题：**范围不断扩大；此技能只生成提示词，不负责实现
• **解决方法：**生成提示词 → 停止 → 仅提供变体
• 示例：提示词描述“用于支付的 REST API”
  • 错误做法：开始编写 API
  • 正确做法：生成提示词 → 用户在其他地方使用该提示词来实现

3. 与 PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md 混淆

**风险：**用户要求“为 FinTech 制作一个提示词系统”，你却生成了一个超级提示词

• **为什么会出问题：**这是元提示词任务（构建提示词生成器），而不是单个角色提示词
• **解决方法：**对于覆盖整个领域的提示词生成器，请转到 PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md
• 区别：
  • **此技能：**为单个角色生成一条提示词（例如，“FinTech PM”）→ 约 5K tokens
  • **元提示词：**包含 10-20 个角色预设的完整 FinTech 系统 → 使用 PROMPTS_FACTORY_PROMPT.md 生成

4. token 数量虚高

**风险：**生成的提示词超出最佳范围（核心：3-6K，进阶：8-12K）

• **为什么会出问题：**提示词过长会更难使用；过短则缺少具体内容
• **解决方法：**应用 references/prompt-patterns.md 中的优化技巧
• **监控：**公布 token 数量；如果核心提示词超过 8K，或进阶提示词超过 15K，则予以提示

5. 默认生成多种格式

**风险：**用户只要求一种格式，却生成了全部 4 种格式

• **为什么会出问题：**token 膨胀；用户只需要一种格式
• **解决方法：**先询问格式偏好；只有用户提出要求时才生成所有格式
• **默认格式：**XML（最适合大模型解析）

6. 提问流程不够有针对性

**风险：**提出 7 个通用问题，而不是 5-7 个与具体情境相关的问题

• **为什么会出问题：**问题无法验证假设；回答缺少具体信息
• **解决方法：**使用 references/advanced-workflow.md 中的智能调整方法 → 跳过确实重复的问题，重点询问领域和限制
• 示例：如果用户已指定“React 18 + TypeScript”，则跳过技术栈问题
  • 仍需询问：领域、任务、限制、成功标准（始终确认）

---

快速开始：选择你的路径

路径 1：快速启动预设（最快）

适用场景： 你需要为常见角色创建提示词

1. 用户说：“我需要一个用于 [预设名称] 的提示词”
2. 确认该预设符合其需求
3. 自定义任意变量（可选）
4. 生成 → 提供结果并附上 token 数量
5. 询问：“想要一个变体或其他格式吗？”

可用预设： 15 个领域共 69 个预设（参见 references/presets.md）

路径 2：自定义提示词（5-7 个问题 - 必须）

适用场景： 从头开始构建独特的提示词

1. 根据用户请求判断意图
2. 必须提出 5-7 个问题并附上示例答案（必做——即使需求“显而易见”也不例外）
3. 根据上下文应用最佳实践
4. 验证质量 → 提供结果并附上 token 数量
5. 询问：“想修改提示词或尝试其他格式吗？”

完整的 8 步工作流： 参见 references/advanced-workflow.md

---

预期输出格式

选择一种，或生成全部格式：

1. XML（默认）——采用结构化标签，最适合大模型解析
2. Claude——Claude 系统提示词格式
3. ChatGPT——自定义指令格式
4. Gemini——Google Gemini 格式
5. 全部——生成全部 4 种格式（谨慎使用——消耗较多 token）

各格式的完整示例见 references/examples.md。

---

生成模式

1. 核心（默认）——提示词 + 指令 + 2-3 个示例（约 4-6K 个 token）
2. 高级——核心内容 + 测试场景 + 变体 + 优化技巧（约 10K 个 token）

---

质量验证（7 项检查）

交付前，验证以下内容：

1. ✓ XML 结构有效（若使用 XML 格式）
2. ✓ 完整性——已纳入所有问题
3. ✓ Token 数量合适（核心：3-6K，高级：8-12K）
4. ✓ 无占位符——所有 [...] 均已填写
5. ✓ 工作流可执行——步骤清晰且可执行
6. ✓ 已结合上下文应用最佳实践
7. ✓ 包含示例（至少 2 个）

如果验证失败： 修正后再交付。

---

Token 数量说明

生成后，说明：

• “Token 数量： 约 4,200 个 token（核心模式——处于最佳范围内 ✅）”
• “Token 数量： 约 10,500 个 token（高级模式——内容全面 ✅）”
• “Token 数量： 约 7,800 个 token（警告：高于核心模式的常见范围）”

---

参考文件

根据上下文按需阅读：

文件	使用时机	内容
references/presets.md	用户要求快速启动	69 个预设名称、领域、使用场景
references/advanced-workflow.md	自定义提示词路径（路径 2）	8 步工作流、详细问题、验证
references/prompt-patterns.md	生成期间	最佳实践（OpenAI/Anthropic/Google）、模式库、模板匹配
references/examples.md	需要明确格式时	每种格式（XML、Claude、ChatGPT、Gemini）的 2-3 个完整示例

---

现代提示词技术（2025/2026）

生成提示词时，酌情采用以下经过验证的技术：

思维链（CoT）

对于推理任务，指示模型逐步思考：

<instructions>
Think through this step-by-step before giving your final answer.
Show your reasoning process explicitly.
</instructions>

结构化输出

对于需要机器可解析响应的提示词：

<output_format>
Respond ONLY with valid JSON matching this schema:
{"result": string, "confidence": number, "reasoning": string}
</output_format>

少样本示例

始终包含 2-3 个高质量示例，以确保行为一致：

<examples>
<example>
<input>Schedule a meeting for next Tuesday</input>
<output>{"action": "create_event", "day": "next_tuesday", "title": "Meeting"}</output>
</example>
</examples>

角色 + 上下文 + 任务结构（最适用于 Claude）

<role>You are a senior {domain} specialist with 15 years of experience at top-tier firms.</role>
<context>You are helping {user_type} with {specific_situation}.</context>
<task>{specific_instructions}</task>
<constraints>{limitations_and_guardrails}</constraints>
<output_format>{format_specification}</output_format>

负面指令

明确说明不要做什么，可减少不期望的行为：

<constraints>
- Do NOT include unsolicited advice beyond the specific question
- Do NOT use jargon without explanation
- Do NOT recommend third-party tools unless asked
</constraints>

特定模型的格式说明

• Claude：对 XML 标签响应最佳；偏好明确的思考步骤；使用 <thinking> 实现 CoT
• GPT-4.1：对 Markdown 响应良好；系统提示词影响力很大
• Gemini 2.5：对编号列表响应良好；擅长处理明确的 JSON schema 规范

---

常见问题

“生成提示词后，你会实施它吗？” → 不会。此技能只负责生成提示词。生成后，你可以将其带到其他地方实施，或交给另一个大模型使用。

“我能要这个提示词的变体吗？” → 可以。请提出“简洁版”“更详细”“换一种语气”或“换一种格式”等要求。我们会修改提示词（而不是重新实施它）。

“如果生成的提示词不起作用怎么办？” → 我们可以对其进行优化。告诉我们哪里不起作用，我们会调整具体部分，而不是从头重做。

“为什么要问这么多问题？” → 好的提示词需要背景信息。5-7 个问题可以确保我们了解领域细节、限制条件和成功标准，让最终提示词更加有效。

---

准备好生成世界一流的提示词了吗？请从预设名称或自定义请求开始。