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回顧當前對話，分析完成的任務、遇到的錯誤、使用者回饋， 萃取學習洞察並建議寫入 memory 或建立/改進 skill。 觸發詞：/reflect、反思、回顧對話、conversation review
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
Fable-based concept explorer — learn any field through parables. Picks a graduate-level concept from a user-specified domain, writes a literary fable that indirectly conveys it (the reveal comes only near the end), then follows with a clear explanation. Supports difficulty levels (-e easy, -h hard), batch mode (-3), interactive guess-first mode (-i), multiple-choice quiz (-g), cross-domain structural comparison (-x), and story styles (-s 莊子/sci-fi/aesop/detective). Use whenever the user wants to explore a field through stories, learn concepts via narrative, or says /fable-explore, /寓言, /探索, 寓言探索, 用故事學, fable explore, "tell me a fable about", "用寓言教我". Also trigger when user says "再一個" or "another" after a previous fable to continue exploring the same field.
Amanda Askell's original economics fable prompt (March 2025). Picks a niche economics principle that early undergrads wouldn't know but late grad students would, writes a strict 3-paragraph illustrative story without naming the principle, then reveals and explains it in a single closing paragraph. Faithful to the original structured format. Use when user says /fable-econ, /經濟寓言, "economics fable", "經濟學寓言", or wants to explore economics concepts through Amanda Askell's original 3+1 story format. For general-purpose fable exploration across any field, use fable-explore instead.
中文好寫作指南：提升中文寫作品質與改寫既有文章。基於 Paul Graham、余光中、王鼎鈞的寫作智慧。 使用時機： - 用戶說「潤稿」「改寫」「rewrite」「讓文字更順」 - 用戶要求「改善文筆」「寫好一點」「高品質中文」 - 用戶提供文章並要求修改或潤飾 - 需要產出高品質中文內容時 技術文件（README、API 文件、CLI 說明）請使用保守模式（見下方模式三），避免改動結構化列舉與術語連綴。 觸發詞：/good-writing、/潤稿、good writing、潤稿、改寫、rewrite、文筆、讓文字更順、技術文件潤飾、conservative 模式
去除中文文字中的 AI 生成痕跡。針對中文 AI 寫作的獨特問題設計： 時代開場白、連接詞濫用、互聯網黑話、翻譯腔、書面語過重、公式化結構、結尾套話、中國用語滲入。 使文字更自然、更有人味、更像台灣人寫的。 觸發詞：/humanizer、humanize、去除 AI 痕跡、人性化、去機器味
跨模型對抗式審查：用 Codex 審查 Claude 的計畫或程式碼產出。 異質模型產生真正的對抗張力，抓住同模型自審遺漏的問題。 自動 VERDICT 迴圈（最多 3 輪），產出結構化 issues 清單。 支援 --model 參數切換模型（預設 gpt-5.4）。 觸發詞：/codex-review、cross-review、對抗審查
電影感 AI 繪圖提示詞生成器。根據使用者的場景描述，自動選配攝影機模組、光影預設， 產出 Midjourney 與 Gemini 3 Pro 雙平台格式的 cinematic prompt。 觸發詞：/cine-shot、cinematic prompt、電影感提示詞、電影風格圖片
| name | reflect |
| description | 回顧當前對話，分析完成的任務、遇到的錯誤、使用者回饋， 萃取學習洞察並建議寫入 memory 或建立/改進 skill。 觸發詞：/reflect、反思、回顧對話、conversation review |
| user_invocable | true |
| argument_hint | [focus: all | errors | skills | memory] (default: all) |
對話結束前的結構化反思。從本次對話中萃取值得長期保留的知識，避免同樣的坑踩兩次。
回顧完整對話歷史，標記以下事件：
列出本次對話完成的所有任務：
列出所有遇到的問題：
列出使用者的明確偏好表達：
如果 ARGUMENTS 指定了 focus，只深入分析對應類別。預設 all。
從 Step 0 的事件中萃取可複用的知識：
本次對話是否暴露了可做成 skill 的重複工作流？
判斷條件（至少符合 2 個）：
本次使用某個 skill 時是否遇到不足？
哪些知識該寫入 MEMORY.md？
哪些 memory 該刪除或更新？
## 對話反思
### 本次任務摘要
| 任務 | 結果 | 關鍵檔案 |
|------|------|---------|
| 建立 system-audit skill | ✅ 成功 | system-audit/SKILL.md |
| ... | | |
### 學習萃取
| # | 類別 | 洞察 | 建議動作 |
|---|------|------|---------|
| 1 | 技術發現 | hook 無法存取對話歷史 | 寫入 MEMORY.md |
| 2 | 使用者偏好 | 偏好合併相關 skill | 寫入 MEMORY.md |
| 3 | Skill 改進 | humanizer-tw 缺少 X | 開 task 追蹤 |
### 機會
- 🆕 新 skill：[描述]
- 🔧 改進 skill：[skill 名稱] — [改進項]
- 📝 Memory 更新：[新增/修改/刪除 項目]
用 multiSelect 讓使用者勾選要執行哪些動作：
使用者勾選的項目，逐一執行：
從 Step 0 開始，回顧當前對話。