superpowers-zh

name	superpowers-zh
description	superpowers-zh 是面向中文场景的开源 AI 提示词/能力工程库，提供精心调优的中文提示词、技能（Skill）模板与可复用的 LLM 工作流，覆盖写作、编程、翻译、研究、办公自动化、Agent 等场景，可直接在 ChatGPT/Claude/Cursor/Cline 等客户端使用，也可通过 SDK 嵌入应用。
tags	["prompt","skill","chinese","writing","coding","translation","agent","workflow","llm","template"]

项目地址： https://github.com/znlgis/superpowers-zh（如位置变动请以 znlgis.github.io 为准）

许可证： MIT / Apache-2.0（视仓库声明）

概述

superpowers-zh 通常包含：

• 提示词库：分主题（写作、编码、翻译、研究、教育、运营、PM）
• Skill 文件：单文件 Markdown，含 YAML frontmatter（name / description）+ 系统提示词 + 示例
• 角色 Persona：行业专家、教师、面试官、产品经理等
• 工作流模板：多步骤复合提示（拆解 → 执行 → 评审）
• 客户端适配：ChatGPT 自定义指令、Claude Project、Cursor .cursor/rules、Cline .clinerules、VSCode Copilot Chat、ima.copilot
• SDK / CLI：通过 API 注入 system prompt

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目录结构（典型）

superpowers-zh/
├── README.md
├── prompts/
│   ├── writing/
│   ├── coding/
│   ├── translation/
│   ├── research/
│   ├── productivity/
│   └── agent/
├── personas/
├── workflows/
└── tools/

每个 Skill 文件示例：

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name: 公文写作-通报
description: 生成机关单位通报体公文，结构标准、用语规范
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你是一位资深公文写作老师……

## 角色
…

## 输出要求
1. 标题：单位 + 文号 + 关于… 的通报
2. 正文：情况 → 原因 → 决定 → 要求
3. 落款与日期

## 示例
…

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在不同客户端中使用

ChatGPT（自定义指令 / GPTs）

1. 复制目标 Skill 全文 → 粘贴到「Custom Instructions」或 GPT 的 Instructions
2. 创建 GPTs 时关联文件 / Action

Claude Projects

1. 新建 Project → System Prompt 粘贴 Skill 内容
2. 上传相关知识到 Project Knowledge

Cursor

.cursor/rules/your-skill.mdc
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description: 公文写作通报
globs: ["**/*.md"]
alwaysApply: false
---
（粘贴 Skill 正文）

Cline / Roo Code

.clinerules
（直接粘贴 Skill 内容）

VS Code Copilot Chat

.github/copilot-instructions.md

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SDK 使用（Python 示例）

import openai, pathlib

skill = pathlib.Path("prompts/writing/notice.md").read_text(encoding="utf-8")

resp = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": skill},
        {"role": "user",   "content": "请写一份关于安全生产隐患排查的通报。"}
    ]
)
print(resp.choices[0].message.content)

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常用 Skill 类目

类目	示例
写作	公文、新闻通稿、产品文案、邮件、PPT 大纲
编程	代码审查、单测生成、重构、调试、SQL 调优
翻译	中英互译、技术文档润色、学术论文校对
研究	文献综述、思维导图、对比分析
办公	会议纪要、周报、OKR/KPI、PRD
Agent	ReAct、Plan-Execute、深度研究

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自己写一个 Skill 的最佳实践

1. 明确角色：你是谁？面对谁？目标？
2. 定义输出结构：使用编号 / 表格 / Markdown 段落
3. 给出示例（few-shot）
4. 设定边界：不做什么、遇到歧义如何提问
5. 加入「思考再回答」：仅在需要复杂推理时显式要求
6. 可控变量：让用户用 ## 输入 区块给出关键参数
7. 多语言保持一致：术语表附在末尾

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工作流模板示例（深度研究）

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name: 深度研究-中文
description: 给定主题进行多轮搜索 → 大纲 → 写作 → 审校
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你是一名资深研究员。请按以下步骤完成研究：

1. **澄清**：列出 3-5 个关键问题
2. **检索计划**：列出 8-10 条搜索查询
3. **检索与摘要**：对每条查询给出关键结论与来源
4. **大纲**：分章节，标明每节要点
5. **正文**：按大纲写作，引用来源（[1][2]）
6. **自评**：列出可能存在的偏差与不确定性

最终输出 Markdown 报告。

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性能与质量提升技巧

1. 避免冗长 system：超过 4k token 后 LLM 注意力下降；将不常用规则放工具层
2. 结构化输入：要求用户填表 / JSON 输入
3. 结构化输出（JSON Schema）：便于程序消费
4. 模型选择：写作用 GPT-4o / Claude Opus；翻译/编程用 Claude Sonnet；翻译润色用 GPT-4o-mini
5. 温度：写作 0.7-1.0，编程 0.0-0.3，工具调用 0.0
6. Token 节省：去掉啰嗦客套语；要点用列表

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与其它项目对比

项目	主要内容
superpowers-zh	中文优化、贴合本土场景的提示词与 Skill
awesome-chatgpt-prompts	英文社区精选
Anthropic Cookbook	Claude 官方示例
LangGPT	面向编程的提示词框架

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典型工作流

场景一：用 Skill 辅助公文写作

# 1. 选择 Skill 文件 (prompts/writing/notice.md)

# 2. 在 Cursor 中配置
# .cursor/rules/government-notice.mdc
---
description: 公文写作-通报
globs: ["**/*.md"]
alwaysApply: false
---
（粘贴 notice.md 全文）

# 3. 在聊天中引用
用户: @government-notice 写一份关于安全生产隐患排查的通报

# 4. 可搭配 Claude Project
# 新建 Project → System Prompt 粘贴 Skill 内容 → 上传相关知识文档

场景二：组合工作流做深度研究

# 使用 deep-research.md 工作流

用户输入：主题 = "中国新能源汽车出口趋势2025"

步骤 1 - 澄清：列出 5 个关键问题
  ① 2024年出口总量及同比？
  ② 主要出口目的地？
  ③ 品牌分布（比亚迪/特斯拉/蔚来...）？
  ④ 关税/政策影响？
  ⑤ 与日德车企对比？

步骤 2 - 检索计划：10 条搜索查询

步骤 3 - 检索与摘要：每条标注来源 URL

步骤 4 - 大纲：4 章结构

步骤 5 - 正文：含数据引用 [1][2]...

步骤 6 - 自评：列出数据来源偏差与不确定性

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AI 使用建议

推荐工作流

1. 选 Skill：根据任务类型从 prompts/ 目录匹配最相关的 Skill
2. 客户端适配：ChatGPT → Custom Instructions，Cursor → .cursor/rules/，Cline → .clinerules
3. 组合使用：复杂任务可将多个 Skill 串成工作流模板（先分析 → 再写作 → 后审校）
4. 迭代优化：用 Skill 生成初稿后，再对话微调细节
5. 团队共享：将验证过的 Skill 提交到仓库，全员统一使用

关键模式与常见陷阱

• Prompt 长度控制：超过 4K token 后 LLM 注意力下降，不常用规则放工具层或外部知识库
• 结构化输出：要求 JSON Schema 或 Markdown 表格输出时，务必加「严格按以下格式输出」并给出示例
• 温度设置：写作 0.7-1.0（创意），编程 0.0-0.3（精确），工具调用 0.0
• 避免啰嗦：system prompt 末尾加「直接给出结果，不要解释自己」
• 模型选择：中文写作 → GPT-4o / Claude Opus，编程 → Claude Sonnet / DeepSeek-Coder，翻译润色 → GPT-4o-mini

如何选择正确方案

场景	推荐方案
单次任务（写作/翻译）	superpowers-zh Skill + ChatGPT/Claude
持续编程辅助	Cursor Rules + superpowers-zh coding/ Skill
可视化 AI 应用	Dify + superpowers-zh 提示词模板
自动化 Agent	oh-my-openagent / hermes-agent + 提示词注入

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常见问题

问题	解决
模型不遵循格式	加「严格按以下格式输出」+ JSON Schema / 结构示例
输出太啰嗦	限定字数或要点数；结尾加「不要解释自己」
重复套话	调高 frequency_penalty / presence_penalty
客户端不读取 rules	检查路径与文件名，重启客户端

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相关技能

• dify — 可视化 LLM 应用平台，可将 superpowers-zh 的提示词模板导入 Dify 应用：../dify/SKILL.md
• oh-my-openagent — AI Agent 模板集合，Agent 的 system prompt 可直接使用本库的 Skill：../oh-my-openagent/SKILL.md

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参考资源

• 仓库：https://github.com/znlgis/superpowers-zh
• 中文教程（znlgis）：https://znlgis.github.io/ai/tutorial/superpowers-zh/