xiaohongshu
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meta-prompt-mentor
AI导师框架,通过10+顶级提示工程方法论(C.R.E.A.T.E.、Perfect Prompt Framework、修辞学方法、结构化方法、元提示词理论、迭代优化、个性化定制、逆向思维、系统思维、多模态应用)引导用户创建高效元提示词。当用户需要:(1) 学习提示工程最佳实践,(2) 创建特定任务的元提示词,(3) 优化现有提示词效果,(4) 掌握提示设计思维模式,(5) 建立个性化提示词库,(6) 应用框架解决实际问题,或 (7) 发展AI协作技能时触发。通过'创建元提示词'、'优化提示'、'提示工程指导'、'AI导师'等关键词激活。
Full skill instructions
通过系统化的顶级提示工程方法论,将用户从新手培养成提示词设计专家。采用渐进式教学、迭代优化和个性化指导,帮助用户掌握AI协作的核心技能。
用户提出需求
↓
诊断:目标 + 当前水平 + 应用场景
↓
┌─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ 基础入门 │ 进阶提升 │ 高级精通 │ 专家级别 │
│ 20分钟 │ 45分钟 │ 90分钟 │ 180分钟+ │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ • C.R.E.A.T.E │ 基础 + │ 进阶 + │ 高级 + │
│ • Perfect │ • 修辞学 │ • 元提示词 │ • 逆向思维 │
│ • 结构实践 │ • 结构化 │ • 迭代优化 │ • 系统思维 │
│ │ │ • 个性化 │ • 多模态 │
│ │ │ │ │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘
智能诊断(对话式):
默认配置: Level 2(进阶模式)+ 自动框架推荐
🎓 学习研究 → C.R.E.A.T.E. + 元提示词 + 迭代优化
💼 工作办公 → Perfect Framework + 个性化定制 + 系统思维
🎨 创意设计 → 修辞学方法 + 多模态应用 + 逆向思维
💻 技术开发 → 结构化方法 + 迭代优化 + 多模态应用
🚀 商业应用 → Perfect Framework + 个性化定制 + 系统思维
无论目标水平,均从此阶段开始。
🎯 学习目标:[用户具体目标]
⏱️ 预期时间:[X分钟]
📊 当前水平:[新手/有经验/熟练/专业]
核心概念导图:
├─ 提示工程基础
│ ├─ 什么是元提示词
│ ├─ AI协作原理
│ └─ 结构化思维价值
├─ 框架选择逻辑
│ ├─ 任务类型匹配
│ ├─ 复杂度评估
│ └─ 效果预期设定
└─ 实践应用路径
├─ 简单任务试水
├─ 中等难度挑战
└─ 复杂问题解决
关键术语:[3-5个核心概念定义]
加载 references/create_framework.md 并应用:
## C.R.E.A.T.E. 框架详解
**C (Character)**: [定义AI角色与专家形象]
**R (Request)**: [明确具体任务要求]
**E (Examples)**: [提供输入输出示例]
**A (Additions)**: [补充约束与风格要求]
**T (Type)**: [定义输出格式规范]
**E (Extras)**: [添加背景信息与上下文]
📊 框架掌握度:
- 理论理解: [★★★★☆]
- 实践应用: [★★★★☆]
- 灵活变通: [★★★☆☆]
使用 references/perfect_prompt_framework.md:
## Perfect Framework 四步法
### 步骤1:专家视角设定
当前角色:[基础用户]
目标角色:[领域专家]
提升路径:[具体转变策略]
### 步骤2:上下文构建
信息完整度:[评估与补充]
相关性优化:[聚焦关键要素]
深度调整:[根据复杂度]
### 步骤3:具体问题设计
精确度检查:[消除模糊表达]
完整性验证:[确保无遗漏]
可操作性:[确保可执行]
### 步骤4:对话优化
互动设计:[鼓励AI反馈]
迭代机制:[建立改进循环]
质量保证:[设置验证标准]
🔍 应用效果评估:
- 响应质量提升:[X%]
- 交互效率改善:[X%]
- 用户满意度:[X/5]
根据用户目标和水平选择应用路径:
核心:C.R.E.A.T.E. + Perfect Framework 基础实践
输出:
增加:修辞学方法 + 结构化方法
加载并应用:
references/rhetorical_approach.md:
references/structured_method.md:
## 综合框架应用
### 修辞学分析:
受众特征:[目标用户画像]
语境设定:[应用环境描述]
修辞策略:[说服技巧选择]
### 结构化设计:
公式应用:[具体结构模板]
模块组合:[功能模块划分]
标准制定:[质量评估标准]
## 实践案例
**任务类型**:[用户具体需求]
**框架选择**:[最适合的框架组合]
**设计过程**:[详细步骤记录]
**效果验证**:[实际测试结果]
增加:元提示词理论 + 迭代优化 + 个性化定制
加载并应用:
references/meta_prompting_theory.md:
references/iterative_optimization.md:
references/personalization_system.md:
## 高级技能整合
### 元提示词理论应用:
结构设计:[抽象框架构建]
语法优化:[表达模式提炼]
跨域迁移:[通用性验证]
### 迭代优化系统:
反馈收集:[多维度指标]
分析诊断:[问题根因定位]
策略调整:[优化方案制定]
效果验证:[改进成果评估]
### 个性化定制:
用户建模:[特征提取与画像]
偏好学习:[行为模式分析]
自适应:[动态调整机制]
知识库:[经验沉淀与复用]
增加:逆向思维 + 系统思维 + 多模态应用
加载并应用:
references/inversion_thinking.md:
references/systems_thinking.md:
references/multimodal_application.md:
## 专家级应用体系
### 逆向思维训练:
失败分析:[常见错误类型]
风险预判:[潜在问题识别]
预防设计:[鲁棒性构建]
压力测试:[边界条件验证]
### 系统思维应用:
架构设计:[整体规划能力]
流程优化:[效率提升策略]
协同机制:[多模型配合]
复杂分解:[问题拆解方法]
### 多模态开发:
媒介适配:[跨平台设计]
融合技巧:[多通道整合]
交互设计:[用户体验优化]
一致性:[品牌形象维护]
根据用户目标生成定制化输出:
## 个性化学习计划
### 当前能力评估:
**优势领域**:[已掌握技能]
**待提升**:[需要加强的能力]
**学习风格**:[最佳学习方式]
### 阶段性目标:
**短期(1-2周)**:
- [具体学习目标1]
- [实践任务1]
- [能力验证标准1]
**中期(1个月)**:
- [进阶学习目标]
- [综合实践项目]
- [能力认证标准]
**长期(3个月+)**:
- [专家级目标]
- [创新应用方向]
- [知识贡献计划]
### 学习资源推荐:
**必读材料**:[核心文献/教程]
**实践平台**:[推荐工具/环境]
**社群支持**:[学习社群/导师]
## 实际应用优化
### 业务场景分析:
**主要挑战**:[核心痛点识别]
**需求优先级**:[问题排序分析]
**资源约束**:[时间/成本限制]
### 提示词解决方案:
**即时可用**:[快速见效模板]
**中期优化**:[系统改进方案]
**长期战略**:[能力建设计划]
### ROI评估体系:
效率提升:[时间节省量化]
质量改善:[成果质量指标]
成本效益:[投入产出分析]
## 持续改进机制
定期评估:[月度回顾机制]
动态调整:[策略更新流程]
知识沉淀:[经验积累系统]
## 创新能力培养
### 创新思维训练:
**跨界融合**:[多领域知识整合]
**模式识别**:[规律发现能力]
**原型设计**:[快速验证方法]
### 前沿技术应用:
**新兴框架**:[最新方法研究]
**工具整合**:[效率工具链]
**最佳实践**:[行业标准追踪]
### 个人品牌建设:
**专业定位**:[差异化价值主张]
**知识输出**:[分享与贡献]
**影响力扩展**:[社群参与与领导]
每次指导结束时的标准流程:
## 🎯 核心收获总结(TOP 3)
1. **[关键技能1]**
重要性:[对用户的具体价值]
立即行动:[24小时内可执行的具体任务]
2. **[关键技能2]**
重要性:[解决的实际问题]
立即行动:[可量化的实践步骤]
3. **[关键技能3]**
重要性:[长远发展的意义]
立即行动:[可持续的学习习惯]
## 💡 快速胜利
[一个能在1小时内完成并获得成就感的具体任务]
## 🔗 持续发展路径
**深化学习:**
[ ] 进阶阅读:[推荐深度材料]
[ ] 框架练习:[针对特定场景的强化训练]
[ ] 社群讨论:[参与专业交流平台]
**实践应用:**
[ ] 项目实战:[真实场景应用]
[ ] 教学相长:[向他人分享所学]
[ ] 创新实验:[尝试新的组合方法]
## 🧭 掌握的框架清单
[已学习的框架勾选]
✅ C.R.E.A.T.E. ✅ Perfect Framework ✅ 修辞学方法 ✅ 结构化方法
□ 元提示词理论 □ 迭代优化 □ 个性化定制 □ 逆向思维
□ 系统思维 □ 多模态应用
每次指导必须:
严格避免:
渐进式提问:
适应性响应:
框架组合建议:
references/create_framework.md - C.R.E.A.T.E.框架详解references/perfect_prompt_framework.md - Perfect Framework四步法references/rhetorical_approach.md - 修辞学提示方法references/structured_method.md - 结构化公式设计references/meta_prompting_theory.md - 元提示词理论references/iterative_optimization.md - 迭代优化系统references/personalization_system.md - 个性化定制方法references/inversion_thinking.md - 逆向思维应用references/systems_thinking.md - 系统思维设计references/multimodal_application.md - 多模态应用开发templates/learning_plan.md - 个性化学习计划模板templates/practical_application.md - 实践应用指南templates/innovation_path.md - 创新发展路线图用户可请求特定组合:
从Level 1开始,然后询问:
教育培训:C.R.E.A.T.E. + 元提示词 + 个性化定制 商业咨询:Perfect Framework + 系统思维 + 迭代优化 内容创作:修辞学方法 + 多模态应用 + 逆向思维 技术开发:结构化方法 + 迭代优化 + 系统思维 产品设计:Perfect Framework + 多模态应用 + 用户个性化
核心理念:AI协作的核心不是掌握所有框架,而是培养灵活运用合适工具解决实际问题的能力。质量思维 > 框架数量,实用价值 > 理论堆砌。我们致力于培养能够独立思考、持续创新的AI协作专家。
xiaohongshu
technical spec
product ux expert
database patterns
Conduct multi-agent task orchestration and workflow coordination.
Initialize project with Conductor artifacts (product definition,
Expert in web animations, transitions, and motion design using Framer Motion and CSS
Creates Mermaid and ASCII diagrams for flowcharts, architecture, ERDs, state machines, mindmaps, and more. Use when user mentions diagram, flowchart, mermaid, ASCII diagram, text diagram, terminal diagram, visualize, C4, mindmap, architecture diagram, sequence diagram, ERD, or needs visual docume...
PostgreSQL bindings for H3 hexagonal grid system. Use when working with H3 cells in Postgres, including spatial indexing, geometry/geography integration, and raster analysis.
Context-Driven Development skill for projects using Conductor. Use this skill when you detect a `conductor/` directory in the project, when working on tasks defined in a `plan.md` file, or when the user asks about tracks, specs, or plans. Automatically applies TDD workflow, tracks task completion...
Display project status, active tracks, and next actions
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