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自动识别prompt类型并保存到相应分类（技术/内容/教学/产品/通用），支持自动文件命名和索引管理。当用户提到"保存prompt"、"记录prompt"、"管理prompt"、"整理prompt"、"prompt库"时使用此技能。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
| name | prompt-classifier |
| description | 自动识别prompt类型并保存到相应分类（技术/内容/教学/产品/通用），支持自动文件命名和索引管理。当用户提到"保存prompt"、"记录prompt"、"管理prompt"、"整理prompt"、"prompt库"时使用此技能。 |
当用户出现以下任一需求时，使用此技能：
自动识别prompt类型，分类保存到标准化的目录结构中，并提供统一的索引管理，让用户能够快速找到和重用高质量的prompt。
目标：准确判断prompt的用途和分类
识别标准：
技术类 (Technical)
内容类 (Content)
教学类 (Educational)
产品类 (Product)
通用类 (General)
目标：生成标准化的文件名
命名规则：
格式：[分类前缀]_[功能描述]_[版本].md
分类前缀：
- tech_ 技术类
- content_ 内容类
- edu_ 教学类
- product_ 产品类
- general_ 通用类
命名示例：
tech_api_debugging_v1.md
content_blog_post_outline_v1.md
edu_concept_explanation_v1.md
product_user_flow_design_v1.md
general_task_planning_v1.md
目标：按标准格式保存prompt内容
文件结构模板：
# [Prompt标题]
## 分类
[技术/内容/教学/产品/通用]
## 用途描述
[简要说明prompt的用途和适用场景]
## Prompt内容
[prompt的具体内容]
## 使用示例
[给出1-2个使用示例]
## 标签
[相关标签，用逗号分隔]
## 创建时间
[YYYY-MM-DD HH:MM:SS]
## 最后更新
[YYYY-MM-DD HH:MM:SS]
## 使用次数
[记录使用次数]
## 效果评价
[记录使用效果，1-5分]
目标：建立标准的存储目录结构
目录结构：
prompts/
├── README.md # 总览文档
├── index.md # 索引文件
├── technical/ # 技术类prompt
│ ├── api_debugging_v1.md
│ ├── code_review_v1.md
│ └── ...
├── content/ # 内容类prompt
│ ├── blog_post_v1.md
│ ├── social_media_v1.md
│ └── ...
├── educational/ # 教学类prompt
│ ├── concept_explain_v1.md
│ ├── tutorial_v1.md
│ └── ...
├── product/ # 产品类prompt
│ ├── user_research_v1.md
│ ├── feature_design_v1.md
│ └── ...
└── general/ # 通用类prompt
├── task_planning_v1.md
├── brainstorm_v1.md
└── ...
目标：自动更新全局索引文件
索引格式：
# Prompt库索引
## 分类统计
- 技术类：X个
- 内容类：X个
- 教学类：X个
- 产品类：X个
- 通用类：X个
- 总计：X个
## 最新添加
1. [文件名] - [分类] - [创建时间] - [用途]
2. ...
## 按分类浏览
### 技术类
- [api_debugging_v1.md](technical/api_debugging_v1.md) - API调试助手
- [code_review_v1.md](technical/code_review_v1.md) - 代码审查助手
### 内容类
- [blog_post_v1.md](content/blog_post_v1.md) - 博客文章生成
- ...
## 按标签浏览
[生成热门标签云]
## 搜索提示
使用关键词搜索时，建议搜索：
- 功能关键词（如：调试、写作、设计）
- 应用场景（如：面试、营销、教学）
- 技术栈（如：Python、React、数据库）
检测逻辑：
处理方式：
检测到相似prompt：
- 已存在：tech_api_debugging_v1.md
- 相似度：85%
- 操作选择：
1. 覆盖现有文件
2. 创建新版本（v2）
3. 保存为不同名称
版本规则：
评估维度：
评级标准：
# 支持批量导入现有prompt
glm prompts import /path/to/prompts/
# 自动分类未分类的prompt
glm prompts classify --all
# 导出特定分类的prompt
glm prompts export --category technical
最后更新：2024年
系统化降低AI检测率至30%以下，通过三遍审校流程（内容、风格、细节）增加人味。当用户提到"AI味太重"、"像AI写的"、"降低AI检测率"、"更像人写的"、"自然一些"、"口语化"时使用此技能。
将3000-5000字长篇文章转换为200-500字X平台(微博/小红书等)内容，保持真实风格，提供3种开头风格。当用户提到"转微博"、"发小红书"、"社交媒体"、"缩短内容"、"精简"时使用此技能。
自动为文章生成配图，支持AI生成图片、公共领域图片、免费图库图片，并上传到ImgBB图床生成Markdown链接。当用户提到"配图"、"插图"、"图片"、"生成图片"、"文章配图"时使用此技能。
针对新产品、新技术进行多渠道信息搜索和验证，并将可靠信息保存到知识库。优先选择权威科技媒体，忽略过时信息源。当用户提到"最新信息"、"新产品"、"新技术"、"搜索资料"、"查资料"、"了解XX"时使用此技能。
快速搜索用户的真实经历、观点和案例素材库（1800+条记录），为内容增加真实性和可信度。当用户提到"真实经历"、"个人案例"、"有根据"、"实际经验"、"素材库"、"找例子"时使用此技能。
快速生成3-4个文章选题方向，包含标题建议、内容大纲、工作量评估、目标受众分析和优劣势分析。当用户提到"选题"、"写什么"、"内容选题"、"文章方向"、"创作灵感"时使用此技能。