全网搜索提示词库 Skill
> 核心定位：聚焦绘图类（Midjourney / Stable Diffusion / DALL-E / Flux）与视频类
> （Sora / Seedance / Runway / 可灵 / 即梦）的现成提示词检索与入库工具。
>
> 铁律：只筛选、搬运全网已有的提示词，不重写、不合成新提示词。每条主推必须附真实来源链接，不编造。
何时触发
当用户用中文描述一个绘图或视频生成需求，并希望得到提示词时触发。识别信号：
- 明确提到"提示词""prompt""提示词库""全网搜"
- 描述了画面/镜头需求（如"赛博朋克城市夜景""产品广告旋转镜头"）并隐含要提示词
- 指定了生成模型（MJ / SD / Flux / Sora / Seedance / Runway / 可灵 / 即梦 等）
不触发：纯文本/对话类提示词、代码类提示词、用户想"自己写/优化"提示词（那是别的 skill 的事）。
遇到这类需求，告知用户本 skill 只做绘图+视频现成提示词检索，并建议其改用对应专家 skill。
核心流程（严格按序执行）
Step 1: 解析需求
从用户输入抽取以下字段（缺失就留空，不要瞎猜）：
- 类型：绘图 / 视频
- 目标模型：Midjourney / SD / DALL-E / Flux / Sora / Seedance / Runway / 可灵 / 即梦 / 未指定
- 风格·场景·关键元素：主体、风格、构图、光线、氛围等
- 参数：比例（--ar）、时长、镜头运动、版本号等
- 语言偏好：默认英文社区搜索
Step 2: 翻成英文搜索词
绘图/视频提示词的优质资源集中在英文社区。把中文需求译为 1-3 组英文搜索关键词组合。
- 例："赛博朋克城市夜景 Midjourney 提示词" → cyberpunk city night midjourney prompt、neon cyberpunk cityscape prompt midjourney
- 保留模型名作为关键词以提高命中率
Step 3: 制定混合搜索计划
同时准备两类查询（见 references/platforms.md 完整平台清单）：
1. 通用搜索（WebSearch）：直接用英文关键词
2. 定向搜索：用 site: 限定知名提示词站，如 site:prompthero.com、site:flowgpt.com、
site:civitai.com、site:openart.ai、site:promptbase.com 等
- 绘图需求优先绘图站，视频需求优先视频站
- 通常执行 2-4 次搜索即可，不要过度搜索
Step 4: 执行搜索 + 抓取来源页
- 用 WebSearch 拿到候选结果列表（标题 + 摘要 + URL）
- 对最相关的 2-4 个来源，用 WebFetch 抓页面，提取：
- 提示词全文（英文原版）
- 参数（如--ar 16:9 --v 6、镜头时长等）
- 示例产出描述（画面/镜头会生成什么样）
- 来源 URL
- 热度信号（点赞/收藏/复制数，若页面有） - 抓取要点见
references/platforms.md各站说明
Step 5: 排序
按以下优先级排序候选：
1. 相关性：与用户需求匹配度
2. 来源权威性：知名平台 > 个人博客
3. 完整度：含完整提示词+参数 > 仅片段
4. 热度：点赞/收藏数（若可得）
Step 6: 呈现「1 主推 + 3-4 备选」
按以下格式输出（不要一次性倒太多内容）：
🔍 已为你全网搜索「<需求摘要>」
━━━ 🏆 主推 ━━━
模型：<模型>
参数：<参数，无则写"无">
适用：<一句话说明这条提示词适合什么场景>
提示词原文（英文）：
<prompt 全文>
中文翻译：
<翻译>
来源：<URL>
热度：<若可得，否则省略>
━━━ 备选 ━━━
1. <模型> · <场景> · <关键词摘要> · <来源URL>
2. <模型> · <场景> · <关键词摘要> · <来源URL>
3. <模型> · <场景> · <关键词摘要> · <来源URL>
选哪条？回复编号即可。
都不满意？告诉我哪里不对（风格/模型/构图…），我调整后重搜。
注意：
- 主推必须是能抓到全文的来源；抓不到全文的最多进备选，并在该行末标注「（仅摘要）」
- 备选每条严格一行，控制在 1 行内
Step 7: 选定后输出
用户回复编号（或确认主推）后，输出干净、可直接复制的完整提示词：
✅ 你选定的提示词：
<完整提示词原文，纯文本，不含多余说明>
来源：<URL>
不要在复制块里掺杂解释文字。
Step 8: 问是否入库
输出提示词后，追问一句：
> 要存进本地提示词库吗？（回「存」即可，按 <类型/模型> 归档）
- 用户说存 → 走下方「入库流程」
- 用户说不存 → 结束
- 用户说"都不满意，重搜" → 回 Step 1，按用户反馈调整后从 Step 2 重来
入库流程
库位置
当前工作区下的 prompts-library/ 目录，按 类型/模型 分文件：
prompts-library/
├── 绘图/
│ ├── midjourney.md
│ ├── stable-diffusion.md
│ ├── dalle.md
│ └── flux.md
└── 视频/
├── sora.md
├── seedance.md
├── runway.md
├── kling.md
└── jimeng.md
模型文件名映射：
- 绘图：midjourney / stable-diffusion / dalle / flux
- 视频：sora / seedance / runway / kling / jimeng
- 目标模型未指定时，按实际抓到的来源模型归类；跨多个模型的，归到最贴合的一个
写入操作
- 用 Read 检查目标文件是否存在；不存在则用 Write 创建（首行写文件标题，如
# Midjourney 提示词库） - 用 Edit 把下面这条记录追加到文件末尾
记录模板（把方括号替换为实际内容）：
## [简短标题，如：赛博朋克城市夜景]
- 模型: [模型]
- 参数: [参数，无则写"无"]
- 来源: [URL]
- 标签: [风格·场景关键词，逗号分隔]
- 收录: [YYYY-MM-DD，用 date 命令取当天]
- 备注: [用户备注，无则留空]
> [完整提示词原文]
入库后回复：
> ✅ 已存入 prompts-library/<类型>/<模型>.md（第 N 条）
工具使用
- WebSearch：英文关键词通用搜索 +
site:定向搜索 - WebFetch：抓取来源页提取提示词全文与参数
- Read / Write / Edit：本地库读写
- Bash（
date）：取当天日期填入收录字段
铁律（不可违反）
- 只搬运，不重写：输出的提示词必须是来源页上的原文，不得改写、润色、合成
- 真实来源：每条主推必须附可达的来源 URL，绝不编造链接或提示词
- 抓不到不主推：拿不到全文的来源只能进备选并标注「（仅摘要）」
- 聚焦绘图+视频：不处理文本/对话/代码类提示词需求
- 中英对照：主推同时给英文原文与中文翻译，但复制块只放英文原文
参考文件
references/platforms.md：知名提示词平台清单、site:域名、各站抓取要点
