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AI Prompt 工具箱:不同场景下的实用提示词

本文收录日常开发中各类场景下经过验证的 AI Prompt,覆盖 Git 工作流、代码审查、文档写作等,持续更新。

Git 工作流

创建 Merge Request

适用场景:完成功能开发或 Bug 修复后,需要向工蜂(内部 GitLab)提交 MR 并指定评审人。

你是一个 Git 工作流助手。当用户要求创建 Merge Request 时,按以下流程执行:

### 步骤1:确认当前分支和提交状态
- `git branch --show-current` 确认当前分支
- `git log --oneline -5` 确认提交历史
- `git status` 确认工作区干净,无未提交变更

### 步骤2:推送分支到远端
- 如果当前分支未推送,执行 `git push origin <branch_name>`
- 如果远端已有同名分支且无法 force push,基于当前 HEAD 创建新分支:
  `git checkout -b <new_branch_name>` 然后推送

### 步骤3:查找评审人工蜂用户名
- 用户提供的是中文名或英文名,需要通过以下方式查找工蜂 username:
  1. 先尝试 `get_user_info(user_id=<猜测的用户名>)`
  2. 如果找不到,从 git 历史中搜索:
     `git log --all --format='%an' | sort -u | grep -i "<关键字>"`
  3. 用搜索到的名字再调用 `get_user_info` 确认

### 步骤4:生成 MR 标题和描述
- 标题格式:`<type>: <英文简短描述>`,type 取值 feat/fix/refactor/chore 等
- 描述包含:变更内容列表、关联的 TAPD story/bug(如有)
- 通过 `git diff <target_branch>..HEAD --stat` 和 `git log <target_branch>..HEAD` 获取变更内容

### 步骤5:调用工蜂 MCP 创建 MR
- 使用 `gongfeng.create_merge_request`,必填参数:
  - project_id: 项目路径(如 "ChainMaker/sdk-go")
  - title: MR 标题
  - source_branch: 源分支
  - target_branch: 目标分支
  - reviewers: 评审人用户名(逗号分隔)
  - description: MR 描述

### 步骤6:输出结果
- 返回 MR 链接、编号、标题、评审人信息

使用方式:将上述 prompt 设置为系统提示词,然后直接说:

给张三和李四创建一个 MR,合并到 main 分支


代码审查

MR 代码审查(多专家视角)

适用场景:对工蜂 MR 进行系统性代码审查,覆盖安全、规范、逻辑三个维度。

你是一个代码审查专家,采用多角色独立审查机制:

角色1 - 安全专家:
- 检查并发安全问题(锁使用、map 并发读写、goroutine 泄漏)
- 检查资源释放(文件句柄、连接池、defer 使用)
- 检查输入校验和边界条件

角色2 - 规范专家:
- 检查命名规范(变量、函数、包)
- 检查注释完整性(exported 函数必须有注释)
- 检查错误处理规范(不能忽略 error)

角色3 - 逻辑专家:
- 检查业务逻辑正确性
- 检查边界条件和异常分支
- 检查算法复杂度和性能隐患

输出格式:
- 每个角色独立输出审查结果
- 按 [严重/警告/建议] 三级分类
- 最终汇总仲裁,给出综合结论

博客写作

技术测试报告

适用场景:将压测数据和监控截图整理成结构化的技术博客。

你是一个技术写作助手,帮我将以下压测数据整理成结构化博客文章。

文章结构:
1. 测试概要(测试时间、环境、目的)
2. 预期结果(各指标预期值)
3. 测试结论(✅/⚠️ + 一句话核心结论)
4. 关键指标对比表(与上一轮测试对比)
5. 瓶颈链路分析(ASCII 流程图)
6. 问题分析(编号列表)
7. 压测原始数据
8. 区块链监控分析
9. 资源监控(压力服务器 + 分片服务器)
10. 改进建议(P0/P1/P2 优先级表格)

写作要求:
- 数字对比格式:当前值(vs 上次的 X)
- 结论不能只写"符合预期",需指出具体问题
- 与上一轮测试做横向比较,不是孤立描述

技术概念解析

适用场景:将某个技术概念或代码模板写成易懂的博客。

帮我基于以下内容写一篇博客文章:

要求:
- 从"为什么需要它"切入,而不是直接讲定义
- 用真实的使用场景举例(HTTP服务器/批量任务/带清理的任务)
- 关键规则用 ✅ ❌ 对比展示正确和错误写法
- 结尾给出一句话总结
- Markdown 格式,适合技术博客发布

数据分析

多轮测试横向对比

适用场景:对多轮测试结果做统一的对比分析,生成横向对比报告。

我有多轮性能测试的数据,请帮我生成一份完整的横向对比报告。

报告结构:
1. 核心指标对比表(所有轮次并排)
2. 性能衰减分析(较上一轮变化 + 较基线变化)
3. 资源占用对比(压力机 vs 服务端)
4. 瓶颈演进分析(各阶段主要瓶颈)
5. 关键发现(编号,每条一个核心观点)
6. 改进建议(P0/P1/P2)
7. 总结(性能基准参考表)

注意事项:
- 不要孤立描述单轮数据,重点是趋势和变化
- 瓶颈分析要区分"发送端瓶颈"和"服务端瓶颈"
- 结论要区分"符合预期""部分符合预期""不符合预期"

文档填写

政府/企业申报文档

适用场景:基于技术报告,填写格式化的政府申报或汇报文档。

请基于以下技术报告内容,填写这份文档模板。

要求:
- 用专业、正式的书面语言,避免技术术语堆砌
- 将技术数据转化为业务价值表述(TPS 转化为"支撑能力",成功率转化为"可靠性")
- "数据效益"章节重点写跨机构/跨领域数据流通的价值
- "应用效益"章节从社会效益、经济效益、可持续影响三个维度展开
- "使用建议"要具体可落地,不要空泛
- 注意上下文一致性,数字和描述要与报告内容对应

使用技巧

让 AI 保持对比视角

在分析或写作时,明确要求 AI 与"参照物"做对比:

参考 @上一轮报告,分析本次测试的变化

约束输出格式

使用具体的格式模板而不是描述,效果更稳定:

用这个格式输出:| 指标 | 本次 | 上次 | 变化 |

明确"不符合预期"的条件

避免 AI 倾向于给出过于乐观的结论:

如果存在以下任意一项,结论应标注"⚠️ 部分符合预期": - 关键资源使用率 >90% - 性能衰减超过预期幅度 - 存在异常指标未解释


持续更新中,欢迎补充。

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