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prompt-design提示设计

Agent Skill

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

总安装

264

周安装

11

GitHub Stars

31

下载量

88
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prompt-design(提示设计)
来源仓库:https://github.com/mrchen-hero/cc-prompt-design
仓库路径:skills/prompt-design
安装命令:
npx skills add https://github.com/mrchen-hero/cc-prompt-design --skill prompt-design
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mrchen-hero/cc-prompt-design --skill prompt-design

简介

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。

  • 适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构或生成 UI 方案。
  • 通过安装命令添加,需结合现有品牌和设计系统使用。
  • 涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出和对齐。
  • prompt-design 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Prompt Design Skill

基于 Anthropic Prompt Library 官方准则的提示词设计助手。

核心工作流

创建新提示词

  1. 确定类型 - 识别任务场景(编程/文档/创意/教育/学术)
  2. 选择模板 - 参考 templates.md 选择对应模板
  3. 填充内容 - 按模板结构填写各标签内容
  4. 质量检查 - 使用 quality-checklist.md 验证
  5. 输出提示词 - 交付完整的 System Prompt + User Prompt

优化现有提示词

  1. 诊断问题 - 识别输出质量问题(幻觉/格式混乱/逻辑不清)
  2. 对照准则 - 检查是否符合下方 XML 标签规范
  3. 应用模板 - 重构为标准结构
  4. 增强机制 - 添加 CoT/引用验证/XML 标签等

XML 标签规范

Claude 在训练中使用了 XML 标签,推荐使用以下结构:

核心结构标签

标签用途关键要求
<role>角色定义明确身份、专业背景
<task>任务声明使用 "Your task is to..."
<thinking>内部推理必须标注"不直接输出给用户"
<instructions>操作指令包含步骤 + 格式选择逻辑
<output_format>输出格式仅通用规范,禁止多模板并列
<constraints>约束条件使用肯定式指令

标签职责分离原则

核心规则: 多场景提示词中,格式选择逻辑放 <instructions><output_format> 只写通用规范。

❌ 错误:output_format 并列多种格式
<output_format>
【分析类】**分析过程:** [...]
---
【事实类】**回答:** [...]
</output_format>

✅ 正确:格式选择在 instructions
<instructions>
X. **格式选择**:根据问题类型:
   - 分析类:使用 "**分析过程**" + "**结论**"
   - 事实类:使用 "**回答**" + "**来源**"
</instructions>
<output_format>
使用 Markdown 格式,对比数据用表格
</output_format>

内容包装标签

标签用途
<document>包裹参考文档
<code>包裹代码片段
<example>Few-Shot 示例
<context>背景信息

高级推理标签

标签用途
<scratchpad>中间计算/推理步骤
<reasoning>结构化逻辑推导
<verification>结果自检

设计准则

1. 肯定式优于否定式

❌ "Don't make up information"
✅ "Only use information from the provided document. If uncertain, say 'I don't know'"

2. 思维链引导

复杂任务添加逐步思考:

Think step by step before providing your final answer.
First, analyze the problem. Then, consider possible approaches. Finally, provide your solution.

3. System vs Human Prompt 分工

类型内容
System角色定义、全局约束、工具定义
Human具体任务、输入数据、特定要求

场景特定要点

场景关键要素
编程类<code> 标签 + 注释要求 + 错误处理
文档类<document> 标签 + 格式化输出
学术类ReAct 验证 + CoT + LaTeX 公式
引用类仅使用提供文档 + 引用来源 + 置信度

详细参考

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

29.94%
按下载量换算26

Gemini CLI

26.19%
按下载量换算23

Antigravity

16.36%
按下载量换算14

windsurf

13.02%
按下载量换算11

trae

7.83%
按下载量换算7

Codex

3.48%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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