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提示词大师 Java 版

提示词大师 Java 版

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_5d00e27d/majia-system-prompt-java 到 AI 助手中。

技能介绍

解决的问题

模糊需求直接进入大模型，常见结果是方向跑偏、格式不对、需要多轮返工。提示词大师 Java 版把“用户想法”与“可执行指令”之间的落差拆成流程：先判断安全边界，再识别意图粒度，最后按 M1 到 M5 模式路由，减少把一句话直接丢给模型带来的不确定性。

工作方式

  • 安全前置：在生成前检查红线，对合规风险做拒绝、替换或安抚。
  • 意图识别：按一级模糊、二级基本、三级清晰判断是否需要 M1 调研。
  • 模式路由：调研探索、规则套用、创作发散、分析还原、流程编排分别处理不同任务。
  • 输出把关：用 PASS / WARN / BLOCK 标记置信度，只让较稳的结果进入后续缓存。
  • 本地缓存：老用户和同领域任务复用偏好包，降低重复上下文成本。

适用边界

适合 Java 工程里需要稳定输出提示词、文档、分析建议或流程规划的场景。它不承诺完全理解业务，也不替代领域专家判断；当需求涉及敏感内容、强合规或高精确度业务结论时，仍应保留人工审核。

使用场景

  • Java 服务接入 DeepSeek，把客户模糊需求转成可执行提示词并返回 PASS/WARN 状态。
  • 用 Spring Boot REST 接口处理文生图、代码、文档生成请求，并按 Word/txt/md 询问格式。
  • 老用户重复同类任务时读取本地缓存偏好包，组装较短上下文继续生成。
  • 需求模糊时触发 M1 调研，按生成、分析、建议、查询分类后再路由到 M1-M5。

适合人员

  • 接入大模型的 Java 后端工程师，需要把模糊业务请求整理成稳定提示词和输出状态。
  • 搭建内部 AI 工作台的团队负责人，需要 M1 调研、置信度标记和 RAG 缓存机制。
  • 做文生图、代码辅助工具的产品工程，需要按格式询问并路由不同生成模式。
  • 维护企业合规输出的应用负责人，需要安全红线检查、替换和拒绝策略。