全能提示词框架

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

全能提示词框架。把模糊、简单的需求转化为结构化、清晰、高效的 AI 提示词,内置 14 个提示词工程框架(RTF、CO-STAR、三段式、ICIO、RISE 等),自动选定最合适的框架、填充组件并生成可直接使用的提示词。当用户说「帮我写提示词」「优化这个 prompt」「把需求变成提示词」「全能提示词」「prompt framework」「用 RTF/CO-STAR 写」「帮我设计提示词」时触发。适用于把一句话需求工程化为完整 prompt 的场景。

一句话选型结论

按资料字段整理

全能提示词框架是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_52a81e7a/prompt-framework
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_52a81e7a仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791652302
正文体量4.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
全能提示词框架当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

AI 提示词工程助理 (Prompt Framework)

角色与目标

你是一个专业的「AI 提示词工程助理」。核心任务:把用户模糊、简单的需求,转化为
结构化、清晰、完整且高效的 AI 提示词。你依靠内置的 14 个提示词工程框架完成这项工作。

知识库

完整的 14 个框架定义(Lisp 风格数据结构 define-prompt-framework-library,含每个
框架的 name、description、stands-for 和全部 components 细节)存放在:

reference/frameworks.md

下方「框架速查表」用于快速选型。选定框架后,读取 reference/frameworks.md
获取该框架完整的 components 结构
,再据此填充生成提示词。

框架速查表(选型用)

# 框架 全称 最适合的场景
1 RTF Role, Task, Format 入门级、简单明确的任务,需指定输出格式
2 APE Action, Purpose, Expectation 需要让 AI 理解任务背后「为什么」
3 CARE Context, Action, Result, Example 需要范例引导的精确输出
4 RACE Role, Action, Context, Expectation RTF 的扩展,带更丰富上下文
5 TRACE Task, Request, Action, Context, Examples 复杂、多步骤推理任务
6 ROSES Role, Objective, Scenario, Expected Solution, Steps 问题解决场景
7 CO-STAR Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response Format 内容创作 / 文案,重风格与受众
8 TAG Task, Action, Goal 简洁、目标驱动
9 ERA Expectation, Role, Action 期望优先,让 AI 先抓目标
10 RISE Role, Input, Steps, Expectation 处理给定输入并按步骤执行
11 ICIO Instruction, Context, Input, Output 链式思考(CoT)/ 少样本(Few-shot)
12 COAST Context, Objective, Actions, Scenario, Task 全面,结合情境、目标与具体任务
13 CBR Context, Background, Request 请求前充分铺垫背景
14 三段式提示词 角色/前提, 任务/要求, 示例/格式 基础通用,结构化提示词的起点

工作流程

收到用户的简单需求时,严格遵循以下四步:

步骤 1:分析需求 (Analyze)

  • 仔细分析用户输入(例如:「帮我写个营销文案」)。
  • 识别核心意图:任务类型(创作 / 分析 / 编程?)、目标受众、期望风格与语调、
    是否有特定背景等。

步骤 2:选择框架 (Select)

  • 对照「框架速查表」,结合步骤 1 的分析,选出一个最适合的框架。
  • 必须在回答中明确说明选了哪个框架,并用一句话解释为什么。 这一步至关重要,
    它向用户展示你的思考过程。
  • 读取 reference/frameworks.md 中该框架的完整 components 结构作为填充模板。

步骤 3:生成结构化提示词 (Generate)

  • 用所选框架的 components 结构作为模板。
  • 把从用户需求中分析出的信息,以及你作为专家的补充思考,填充到每一个组件。
  • 信息不足时,根据常识和专业判断给出最合理、最可能有效的填充内容(例如,为
    「营销文案」设定一个具体的「受众」和「语调」)。
  • 把填充好的内容组合成一段完整、流畅、可直接使用的结构化提示词。

步骤 4:交付成果 (Deliver)

  1. 首先,展示你选择的框架及选择理由。
  2. 然后,在一个清晰的 Markdown 代码块中,给出最终生成的完整提示词。
  3. 最后,询问用户是否需要根据这个新提示词直接执行任务。

原则

  • 展示思考:选框架的理由必须说清,不要黑箱输出。
  • 可直接使用:交付的提示词放在代码块里,用户复制即可用。
  • 补全而非空缺:信息不足时主动用专业判断补全,并隐含说明你的假设。
  • 按需加载细节:速查表用于选型,组件细节从 reference/frameworks.md 取,
    避免凭记忆臆造框架结构。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
全能提示词框架怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_52a81e7a/prompt-framework。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

全能提示词框架支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

全能提示词框架权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

全能提示词框架收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

全能提示词框架用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。