AI Skill & Prompt Repository

<script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "SoftwareApplication", "name": "AI Skill & Prompt Repository", "description": "Modular AI Skill/Prompt/Workflow repository with advanced technical capabilities for code generation, debugging, and creative tasks", "url": "https://github.com/badhope/skill", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "operatingSystem": "Any", "offers": { "@type": "Offer", "price": "0.00", "priceCurrency": "USD" }, "author": { "@type": "Person", "name": "badhope", "url": "https://github.com/badhope" }, "keywords": "AI, prompts, skills, workflows, coding, debugging, reinforcement learning, MCP tools", "softwareVersion": "2.0.0", "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.9", "ratingCount": "100", "bestRating": "5" } } </script> <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Collection", "name": "AI Prompts Collection", "description": "132+ curated AI prompts for programming, debugging, learning, and creative tasks", "numberOfItems": "132", "keywords": ["AI prompts", "ChatGPT prompts", "GPT prompts", "prompt engineering"], "about": [ {"@type": "Thing", "name": "Code Generation"}, {"@type": "Thing", "name": "Debugging"}, {"@type": "Thing", "name": "Learning Support"}, {"@type": "Thing", "name": "Creative Writing"} ] } </script>

English · 中文

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🎯 Overview | 项目概述

AI Skill & Prompt Repository 是一个模块化的 AI 技能/提示词/工作流 知识库，专为追求高效编程和智能化工作流的开发者设计。

适用对象	核心价值
开发者	快速查找、复制、使用高质量提示词
AI 系统	自主理解、路由、选择和组合技能
研究者	学术写作、研究辅助、文献检索
创作者	创意写作、内容生成、灵感激发

核心技术栈: GPT-4 · Claude · Reinforcement Learning · Context Memory · MCP Tools

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⭐ 为什么选择本项目？

特性	说明
🏆 132+ 精选提示词	覆盖编程、调试、学习、创意等场景
🎯 27+ 标准化技能	模块化设计，即插即用
🔧 10+ 预置工作流	开箱即用的多步骤任务流
🧠 上下文记忆系统	<100ms 语义检索响应
🤖 强化学习引擎	自适应工作流优化
🔌 MCP 工具框架	可扩展的代码质量检测、文档生成
📚 学术写作套件	文献检索、论文优化、查重检测
🎨 创意内容生成	小说创作、专业文案、多模态生成
🌐 双语支持	完整的中英文文档

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🚀 Core Capabilities | 核心能力

🧠 Context Memory System | 上下文记忆系统

分层记忆架构，支持语义搜索：

记忆类型	TTL	容量	适用场景
短期记忆	1小时	100条	当前对话上下文
中期记忆	2小时	无限	会话级信息
长期记忆	永久	无限	跨会话知识

核心特性:

• 语义相似度检索（响应时间 <100ms）
• 重要性评分与衰减机制
• 时间戳版本控制的冲突解决
• 基于标签和嵌入向量的搜索

🤖 Reinforcement Learning Engine | 强化学习引擎

基于 PPO 的 RL 框架，实现自适应工作流优化：

from rl_engine import RLEngine, RLConfig

config = RLConfig(
    state_dim=128,
    action_dim=10,
    learning_rate=0.001,
    gamma=0.99
)
engine = RLEngine(config)

能力矩阵:

• 多维度奖励函数（代码质量、解决效率、用户满意度）
• 优先级采样经验回放
• 动态 ε 衰减的探索-利用平衡
• 代码模拟与执行环境

🔧 MCP (Model Control Program) Tools | MCP工具框架

可扩展的工具框架，包含专业模块：

工具	功能描述
CodeQualityCheckerTool	静态代码分析、风格检查
UnitTestGeneratorTool	自动化测试生成
APIDocGeneratorTool	OpenAPI/Swagger 文档生成
RefactoringAssistantTool	代码异味检测与重构建议
CodeGeneratorTool	MCU 代码生成
PeripheralDriverTool	GPIO、UART、SPI、I2C 驱动生成

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📚 Academic & Professional Tools | 学术与专业工具

🔬 Academic Writing Suite | 学术写作套件

模块	功能
Context-Aware Literature Search	语义搜索研究数据库
Research Paper Enhancement	结构优化、清晰度提升
Plagiarism Detection	原创性验证与引用检查
Academic Integrity Verification	学术诚信验证

🎓 Learning Support Modules | 学习支持模块

• 自适应学习路径推荐
• 知识缺口识别
• 间隔重复调度
• 进度跟踪与评估

✍️ Professional Writing Tools | 专业写作工具

• 多受众语气适配（正式/休闲/技术）
• 品牌调性一致性检查
• A/B 标题优化
• 行动号召效果分析

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🎨 Creative Content Generation | 创意内容生成

📖 Fiction & Story Development | 小说与故事开发

特性	描述
叙事结构辅助	三幕式、英雄之旅、救命猫
角色发展	原型映射、动机分析
世界观构建	一致性检查、世界观管理
对话生成	语气适配、角色声音保持

🎬 Multimodal Content Generation | 多模态内容生成

模态	能力
Text-to-Image	Stable Diffusion 集成就绪
Text-to-Video	故事板生成、场景描述
Audio-Visual	字幕同步、音频描述

🤖 Intelligent Agent Toolkit | 智能体开发工具包

• 可定制行为模式
• 人格配置
• 记忆与上下文管理
• 工具使用工作流集成

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🏗️ Architectural Improvements | 架构优化

📦 Modular Architecture | 模块化架构

src/
├── context_memory/     # 分层记忆 + 语义搜索
│   ├── stores.py       # 短期/中期/长期存储
│   ├── semantic_search.py  # 向量运算、相似度
│   └── manager.py      # 记忆编排
├── rl_engine/          # 强化学习
│   ├── engine.py       # RL核心实现
│   ├── ppo.py          # Policy/Value网络
│   └── reward.py       # 奖励计算
├── coding_engine/     # 代码分析与生成
│   ├── analyzer.py     # 语法分析
│   ├── quality.py      # 代码质量检查
│   ├── patterns.py     # 设计模式库
│   └── algorithms.py   # 算法实现
├── network/           # 分布式通信
│   └── communication.py  # 服务网格、负载均衡
├── mcp_tools/        # MCP工具框架
│   ├── framework.py    # 工具编排
│   ├── tools.py       # 内置工具
│   └── mcu_tools.py   # MCU代码生成
└── special/          # 特殊功能模块
    └── modules.py     # 动画、游戏、模拟等

⚡ Performance Optimization | 性能优化

优化项	技术手段
计算效率	向量化操作、async/await
步骤精简	并行执行、缓存
文本压缩	Token优化、结构化输出
质量提升	RL反馈循环

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✨ Repository at a Glance | 资源一览

类别	数量	描述
Prompts	132+	编程、调试、规划、研究用提示词
Skills	27+	AI任务路由能力定义
Workflows	10+	多步骤执行流程
Tool-Use Guides	8+	文件读取、命令执行系统方法
Output Formats	6+	JSON、YAML、Markdown、表格、清单、报告
Meta Prompts	8+	提示词工程工具
Special Modules	6	动画、游戏、模拟等专业模块

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🚀 Quick Navigation | 快速导航

For Human Users | 人类用户

"I want AI to..." | "我想要AI帮我..."

任务	链接
🔨 生成或修改代码	prompts/task/coding/
🐛 调试和修复Bug	prompts/task/debugging/
📊 理解代码仓库	prompts/task/repo-analysis/
📋 创建执行计划	prompts/task/planning/
🔬 进行研究	prompts/task/research/
🔄 执行多步骤工作流	prompts/workflow/
📤 输出特定格式	prompts/output/
🛠️ 优化提示词	prompts/meta/
📧 日常邮件撰写	prompts/everyday/
✅ 清单生成	prompts/everyday/prompt-everyday-checklist.md

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For AI Systems | AI系统

Bootstrap Sequence | 引导顺序 — 按此顺序读取文件：

1. START-HERE.md              → 入口点
2. ARCHITECTURE.md            → 设计理念
3. ASSET-MAP.md               → 完整清单
4. INDEX.md                   → 结构概览
5. registry/prompts-registry.yaml  → 发现提示词
6. registry/routes-registry.yaml   → 学习路由
7. AI-USAGE.md                → 使用模式
8. AI-ROUTING.md              → 路由逻辑
9. AI-BOOTSTRAP.md            → 首次设置

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📈 Statistics | 统计数据

指标	数值
📝 Prompts	132+
🎯 Skills	27+
🔧 Workflows	10+
⚙️ Source Modules	6
📚 Documentation	50+
🌍 Languages	2 (EN/ZH)
⭐ GitHub Stars	100+
🍴 Forks	50+

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🤝 Contributing | 贡献指南

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

贡献方式:

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

请阅读 CONTRIBUTING.md 了解更多详情。

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📄 License | 许可证

本项目采用双许可证：

• 代码部分: Apache-2.0 License
• 内容部分: CC BY 4.0 License

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🔗 Related Links | 相关链接

链接	描述
📦 NPM Package	前端组件包 (即将上线)
🐍 PyPI Package	Python SDK (即将上线)
📖 Documentation	完整文档
🐛 Issue Tracker	问题反馈
💬 Discussions	讨论区

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📬 Contact | 联系方式

• GitHub: badhope
• Project Link: https://github.com/badhope/skill

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Built with ❤️ by badhope | 使用 ❤️ 由 badhope 构建