--- name: superpowers-zh description: superpowers-zh 是面向中文场景的开源 AI 提示词/能力工程库，提供精心调优的中文提示词、技能（Skill）模板与可复用的 LLM 工作流，覆盖写作、编程、翻译、研究、办公自动化、Agent 等场景，可直接在 ChatGPT/Claude/Cursor/Cline 等客户端使用，也可通过 SDK 嵌入应用。 tags: - prompt - skill - chinese - writing - coding - translation - agent - workflow - llm - template --- > **项目地址：** （如位置变动请以 znlgis.github.io 为准） > > **许可证：** MIT / Apache-2.0（视仓库声明） ## 概述 superpowers-zh 通常包含： - **提示词库**：分主题（写作、编码、翻译、研究、教育、运营、PM） - **Skill 文件**：单文件 Markdown，含 YAML frontmatter（`name` / `description`）+ 系统提示词 + 示例 - **角色 Persona**：行业专家、教师、面试官、产品经理等 - **工作流模板**：多步骤复合提示（拆解 → 执行 → 评审） - **客户端适配**：ChatGPT 自定义指令、Claude Project、Cursor `.cursor/rules`、Cline `.clinerules`、VSCode Copilot Chat、ima.copilot - **SDK / CLI**：通过 API 注入 system prompt --- ## 目录结构（典型） ``` superpowers-zh/ ├── README.md ├── prompts/ │ ├── writing/ │ ├── coding/ │ ├── translation/ │ ├── research/ │ ├── productivity/ │ └── agent/ ├── personas/ ├── workflows/ └── tools/ ``` 每个 Skill 文件示例： ```markdown --- name: 公文写作-通报 description: 生成机关单位通报体公文，结构标准、用语规范 --- 你是一位资深公文写作老师…… ## 角色 … ## 输出要求 1. 标题：单位 + 文号 + 关于… 的通报 2. 正文：情况 → 原因 → 决定 → 要求 3. 落款与日期 ## 示例 … ``` --- ## 在不同客户端中使用 ### ChatGPT（自定义指令 / GPTs） 1. 复制目标 Skill 全文 → 粘贴到「Custom Instructions」或 GPT 的 Instructions 2. 创建 GPTs 时关联文件 / Action ### Claude Projects 1. 新建 Project → System Prompt 粘贴 Skill 内容 2. 上传相关知识到 Project Knowledge ### Cursor ``` .cursor/rules/your-skill.mdc --- description: 公文写作通报 globs: ["**/*.md"] alwaysApply: false --- （粘贴 Skill 正文） ``` ### Cline / Roo Code ``` .clinerules （直接粘贴 Skill 内容） ``` ### VS Code Copilot Chat ``` .github/copilot-instructions.md ``` --- ## SDK 使用（Python 示例） ```python import openai, pathlib skill = pathlib.Path("prompts/writing/notice.md").read_text(encoding="utf-8") resp = openai.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "system", "content": skill}, {"role": "user", "content": "请写一份关于安全生产隐患排查的通报。"} ] ) print(resp.choices[0].message.content) ``` --- ## 常用 Skill 类目 | 类目 | 示例 | |------|------| | 写作 | 公文、新闻通稿、产品文案、邮件、PPT 大纲 | | 编程 | 代码审查、单测生成、重构、调试、SQL 调优 | | 翻译 | 中英互译、技术文档润色、学术论文校对 | | 研究 | 文献综述、思维导图、对比分析 | | 办公 | 会议纪要、周报、OKR/KPI、PRD | | Agent | ReAct、Plan-Execute、深度研究 | --- ## 自己写一个 Skill 的最佳实践 1. **明确角色**：你是谁？面对谁？目标？ 2. **定义输出结构**：使用编号 / 表格 / Markdown 段落 3. **给出示例**（few-shot） 4. **设定边界**：不做什么、遇到歧义如何提问 5. **加入「思考再回答」**：仅在需要复杂推理时显式要求 6. **可控变量**：让用户用 `## 输入` 区块给出关键参数 7. **多语言保持一致**：术语表附在末尾 --- ## 工作流模板示例（深度研究） ```markdown --- name: 深度研究-中文 description: 给定主题进行多轮搜索 → 大纲 → 写作 → 审校 --- 你是一名资深研究员。请按以下步骤完成研究： 1. **澄清**：列出 3-5 个关键问题 2. **检索计划**：列出 8-10 条搜索查询 3. **检索与摘要**：对每条查询给出关键结论与来源 4. **大纲**：分章节，标明每节要点 5. **正文**：按大纲写作，引用来源（[1][2]） 6. **自评**：列出可能存在的偏差与不确定性 最终输出 Markdown 报告。 ``` --- ## 性能与质量提升技巧 1. **避免冗长 system**：超过 4k token 后 LLM 注意力下降；将不常用规则放工具层 2. **结构化输入**：要求用户填表 / JSON 输入 3. **结构化输出**（JSON Schema）：便于程序消费 4. **模型选择**：写作用 GPT-4o / Claude Opus；翻译/编程用 Claude Sonnet；翻译润色用 GPT-4o-mini 5. **温度**：写作 0.7-1.0，编程 0.0-0.3，工具调用 0.0 6. **Token 节省**：去掉啰嗦客套语；要点用列表 --- ## 与其它项目对比 | 项目 | 主要内容 | |------|---------| | superpowers-zh | 中文优化、贴合本土场景的提示词与 Skill | | awesome-chatgpt-prompts | 英文社区精选 | | Anthropic Cookbook | Claude 官方示例 | | LangGPT | 面向编程的提示词框架 | --- ## 典型工作流 ### 场景一：用 Skill 辅助公文写作 ```markdown # 1. 选择 Skill 文件 (prompts/writing/notice.md) # 2. 在 Cursor 中配置 # .cursor/rules/government-notice.mdc --- description: 公文写作-通报 globs: ["**/*.md"] alwaysApply: false --- （粘贴 notice.md 全文） # 3. 在聊天中引用 用户: @government-notice 写一份关于安全生产隐患排查的通报 # 4. 可搭配 Claude Project # 新建 Project → System Prompt 粘贴 Skill 内容 → 上传相关知识文档 ``` ### 场景二：组合工作流做深度研究 ```markdown # 使用 deep-research.md 工作流 用户输入：主题 = "中国新能源汽车出口趋势2025" 步骤 1 - 澄清：列出 5 个关键问题 ① 2024年出口总量及同比？ ② 主要出口目的地？ ③ 品牌分布（比亚迪/特斯拉/蔚来...）？ ④ 关税/政策影响？ ⑤ 与日德车企对比？ 步骤 2 - 检索计划：10 条搜索查询 步骤 3 - 检索与摘要：每条标注来源 URL 步骤 4 - 大纲：4 章结构 步骤 5 - 正文：含数据引用 [1][2]... 步骤 6 - 自评：列出数据来源偏差与不确定性 ``` --- ## AI 使用建议 ### 推荐工作流 1. **选 Skill**：根据任务类型从 `prompts/` 目录匹配最相关的 Skill 2. **客户端适配**：ChatGPT → Custom Instructions，Cursor → `.cursor/rules/`，Cline → `.clinerules` 3. **组合使用**：复杂任务可将多个 Skill 串成工作流模板（先分析 → 再写作 → 后审校） 4. **迭代优化**：用 Skill 生成初稿后，再对话微调细节 5. **团队共享**：将验证过的 Skill 提交到仓库，全员统一使用 ### 关键模式与常见陷阱 - **Prompt 长度控制**：超过 4K token 后 LLM 注意力下降，不常用规则放工具层或外部知识库 - **结构化输出**：要求 JSON Schema 或 Markdown 表格输出时，务必加「严格按以下格式输出」并给出示例 - **温度设置**：写作 0.7-1.0（创意），编程 0.0-0.3（精确），工具调用 0.0 - **避免啰嗦**：system prompt 末尾加「直接给出结果，不要解释自己」 - **模型选择**：中文写作 → GPT-4o / Claude Opus，编程 → Claude Sonnet / DeepSeek-Coder，翻译润色 → GPT-4o-mini ### 如何选择正确方案 | 场景 | 推荐方案 | |------|---------| | 单次任务（写作/翻译） | superpowers-zh Skill + ChatGPT/Claude | | 持续编程辅助 | Cursor Rules + superpowers-zh coding/ Skill | | 可视化 AI 应用 | Dify + superpowers-zh 提示词模板 | | 自动化 Agent | oh-my-openagent / hermes-agent + 提示词注入 | --- ## 常见问题 | 问题 | 解决 | |------|------| | 模型不遵循格式 | 加「严格按以下格式输出」+ JSON Schema / 结构示例 | | 输出太啰嗦 | 限定字数或要点数；结尾加「不要解释自己」 | | 重复套话 | 调高 frequency_penalty / presence_penalty | | 客户端不读取 rules | 检查路径与文件名，重启客户端 | --- ## 相关技能 - **dify** — 可视化 LLM 应用平台，可将 superpowers-zh 的提示词模板导入 Dify 应用：[../dify/SKILL.md](../dify/SKILL.md) - **oh-my-openagent** — AI Agent 模板集合，Agent 的 system prompt 可直接使用本库的 Skill：[../oh-my-openagent/SKILL.md](../oh-my-openagent/SKILL.md) --- ## 参考资源 - 仓库： - 中文教程（znlgis）：