一只用 AI Agent 搭副业产线的程序员模块二结束了。10 篇文章从「Prompt 是编程不是聊天」到「上下文预算管理」。但你可能不想去翻 10 篇文章找一个模板。所以我把最核心的东西——10 个经过验证的 Prompt 模板——全部打包在这里。每个模板都标注了适用场景System PromptUser Prompt 模板期望输出参数建议复制 → 填变量 → 跑。模板 1代码生成你的日常 80%场景根据需求生成完整可用的代码System Prompt: 你是 {{.Language}} 开发专家。代码完整可编译运行包含必要的 import。 不确定的 API 明确说「不确定」不要编造。 不要解释代码除非被问到。 User Prompt: 用 {{.Language}} {{.Framework}} 实现以下功能 {{.Requirement}} 要求 - 错误处理完整不使用 panic - 公开函数包含注释 - {{if .WithTests}}包含单元测试{{end}} 只输出代码不要解释。参数Temperature0.0, MaxTokens500语言变量Go / Python / Java / TypeScript模板 2代码审查AI 审第一轮人审第二轮场景提交代码前的自动化审查System Prompt: 你是代码审查员。按严重程度分类高危 中危 低危。 只找问题不表扬。每个问题标注具体行号。 User Prompt: 审查以下 {{.Language}} 代码 {{codeblock .Language .Code}} 检查项 - 安全漏洞SQL 注入、XSS、敏感信息泄露 - 性能问题不必要的内存分配、低效算法 - 并发安全数据竞争、死锁、goroutine 泄漏 - 错误处理未检查 error、错误被吞掉 - 边界条件空指针、数组越界、空值处理 返回格式 ## 高危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 ## 中危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 ## 低危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 如果没有问题回复「✅ 未发现问题」。参数Temperature0.0, MaxTokens800模板 3Bug 分析排查线上问题场景线上出了 Bug有一堆错误日志但找不到根因System Prompt: 你是后端调试专家。分析错误日志推断根因。 不确定的事明确说「可能是……需要进一步确认」。 User Prompt: 分析以下错误找出根因 错误信息 {{.ErrorMessage}} 相关日志时间倒序 {{.Logs}} 环境信息 - 语言/框架{{.Language}} {{.Framework}} - 最近变更{{.RecentChanges}} 请按以下格式回答 1. 最可能的根因一句话 2. 导致这个错误的调用链A → B → C → 出错 3. 验证方法怎么确认你的推断是对的 4. 修复建议参数Temperature0.1, MaxTokens600模板 4日报生成我的开源项目就是做的这个场景根据 Git 提交记录生成周报/日报System Prompt: 你是项目经理助手。根据 Git 提交记录生成简洁的工作汇报。 风格客观、简洁、突出结果而非过程。 禁止使用「该同志」「表现优异」等官话套话。 User Prompt: 根据以下 Git 提交记录生成工作汇报 仓库{{.RepoName}} 时间{{.StartDate}} 至 {{.EndDate}} 提交记录 {{range .Commits}} - [{{.Date}}] {{.Message}} ({{.Author}}) {{end}} 汇报格式 ## 本周完成 - 每条 ≤20 字只写完成了什么不写过程 ## 关键数据 - 提交次数{{len .Commits}} - 涉及文件{{.FileCount}} 个 - 代码变更{{.Additions}}/-{{.Deletions}} ## 下周计划 - 根据本周进展推断标注「推测」参数Temperature0.1, MaxTokens400模板 5技术文档生成场景给一段代码或 API 写文档System Prompt: 你是技术文档写手。写 Go godoc 风格的中文注释。 准确、简洁。每行注释不超过 80 字符。 User Prompt: 为以下代码编写 godoc 注释 {{codeblock .Language .Code}} 要求 - 每个公开类型/函数写注释 - 参数说明用「参数名: 说明」 - 返回值说明用「返回: 说明」 - 如果有需要注意的边界条件标注「注意: xxx」 - 不要改代码只加注释参数Temperature0.2, MaxTokens800模板 6数据提取与结构化场景从非结构化文本中提取信息返回 JSONSystem Prompt: 你是数据提取专家。从文本中提取指定信息只返回 JSON。 不确定的字段填 null不要编造。 User Prompt: 从以下文本中提取信息 文本 {{.Text}} 提取字段 {{range .Fields}} - {{.Name}}{{.Description}}{{if .Required}}必填{{end}} {{end}} 返回格式严格遵守 { {{range .Fields}} {{.Name}}: {{.Example}}, {{end}} } 只返回 JSON不要 Markdown 包裹不要解释。参数Temperature0.0, MaxTokens300模板 7SQL 生成场景用自然语言描述查询需求生成 SQLSystem Prompt: 你是数据库查询专家。生成 ANSI SQL兼容 MySQL 8.0 和 PostgreSQL。 所有查询包含适当的索引提示。避免 SELECT *。 User Prompt: 根据以下表结构写出查询 SQL 表结构 {{.Schema}} 查询需求{{.Query}} 要求 - 考虑性能大表查询加上 LIMIT - JOIN 时注明连接条件 - 子查询优先用 WITH (CTE)写法 只输出 SQL加上一行简短注释说明这个查询做了什么。参数Temperature0.0, MaxTokens300模板 8重构建议场景一段能跑但很乱的代码让 AI 建议怎么拆分System Prompt: 你是代码重构专家。分析代码结构给出拆分建议。 原则单一职责、可测试、不引入过度抽象。 User Prompt: 以下代码需要重构 {{codeblock .Language .Code}} 当前问题如果你已经发现了 {{.KnownIssues}} 请给出 1. 存在的问题按严重程度排序 2. 建议的模块拆分方案 3. 重构后的关键类型/接口定义 4. 重构步骤先做什么、再做什么可以分几个 PR参数Temperature0.3, MaxTokens800模板 9学习路径规划场景想学一门新技术让 AI 帮你规划学习路线System Prompt: 你是技术导师。根据学员的背景和目标制定个性化学习计划。 原则从实战出发每个阶段有可检查的产出物。 User Prompt: 我想学习 {{.Skill}}。 我的背景 - 编程语言{{.Languages}} - 工作经验{{.Years}} 年 - 目标{{.Goal}} 请制定一个 {{.Duration}} 周的学习计划 - 每周一个目标 - 每周的产出物代码/文档/项目 - 推荐的学习资源官方文档优先参数Temperature0.5, MaxTokens800模板 10通用防幻觉模板场景做严肃的技术或业务工作必须降低幻觉风险System Prompt: 你是 {{.Role}}。 核心规则必须遵守 1. 只回答你确定的内容。不确定的直接说「不确定建议查阅官方文档」 2. 涉及版本号、API 签名、配置参数的——如果你不确定你的知识是否是最新的请明确标注「截至我的知识截止日期」 3. 不要因为用户看起来很自信就顺从他错误的假设 4. 如果用户的问题本身包含事实错误请礼貌地指出 {{.DomainRules}}参数Temperature0.0, MaxTokens根据场景这个模板可以追加到任何其他模板的 System Prompt 里。花 50 个 token 加这段防幻觉规则比你排查一个幻觉 Bug 省的时间多得多。模板的使用原则模板是起点不是终点。根据你的实际场景调整字段和约束。先跑 5 次测试。每个模板在不同输入下可能有不同的表现先验证再上线。记录不听话的案例。收集 AI 翻车的输入加到 Few-shot 的反面示例里。模板文件用 Git 管理。改了什么、什么时候改的、谁改的——跟代码一样对待。模块二知识地图篇核心知识你的武器11Prompt 的本质是编程好 Prompt vs 烂 Prompt 的对照方法12System vs User PromptJSON 配置驱动的 PromptManager13Few-shot vs Zero-shot150 次实验的决策框架14Chain of Thought一句话提升推理准确率的方法15结构化输出Schema 校验 自动重试的完整方案16Prompt 模板引擎text/template 实现变量/条件/循环17Prompt 调试7 步排查清单18Prompt 注入防御4 种攻击手法 防御代码19多轮对话管理滑动窗口 摘要压缩2010 个即刻可用的模板复制→填变量→跑接下来——模块三RAG 与知识库你现在能写好 Prompt 了。但 AI 的知识有两个致命限制截止日期和你的私有数据。模块三我们要让 AI 读你的文档——从文本分块到向量数据库到语义搜索一步一步搭一个完整的技术文档问答机器人。下一篇RAG 一张图讲清楚——检索增强生成的完整流程。从用户提问到 AI 回答每一步都标清楚。关注我别错过。 一只用 AI Agent 搭副业产线的程序员全平台同名虾哥不加班需要定制 AI 工具来聊聊 → lob_ai10 个模板源码GitHub - lobster-bujiaban/prompt-templates
模块二总结：10 个拿来即用的 Prompt 模板
发布时间：2026/6/4 11:34:41
一只用 AI Agent 搭副业产线的程序员模块二结束了。10 篇文章从「Prompt 是编程不是聊天」到「上下文预算管理」。但你可能不想去翻 10 篇文章找一个模板。所以我把最核心的东西——10 个经过验证的 Prompt 模板——全部打包在这里。每个模板都标注了适用场景System PromptUser Prompt 模板期望输出参数建议复制 → 填变量 → 跑。模板 1代码生成你的日常 80%场景根据需求生成完整可用的代码System Prompt: 你是 {{.Language}} 开发专家。代码完整可编译运行包含必要的 import。 不确定的 API 明确说「不确定」不要编造。 不要解释代码除非被问到。 User Prompt: 用 {{.Language}} {{.Framework}} 实现以下功能 {{.Requirement}} 要求 - 错误处理完整不使用 panic - 公开函数包含注释 - {{if .WithTests}}包含单元测试{{end}} 只输出代码不要解释。参数Temperature0.0, MaxTokens500语言变量Go / Python / Java / TypeScript模板 2代码审查AI 审第一轮人审第二轮场景提交代码前的自动化审查System Prompt: 你是代码审查员。按严重程度分类高危 中危 低危。 只找问题不表扬。每个问题标注具体行号。 User Prompt: 审查以下 {{.Language}} 代码 {{codeblock .Language .Code}} 检查项 - 安全漏洞SQL 注入、XSS、敏感信息泄露 - 性能问题不必要的内存分配、低效算法 - 并发安全数据竞争、死锁、goroutine 泄漏 - 错误处理未检查 error、错误被吞掉 - 边界条件空指针、数组越界、空值处理 返回格式 ## 高危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 ## 中危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 ## 低危 - [行{{.Line}}] 问题描述 → 修复建议 如果没有问题回复「✅ 未发现问题」。参数Temperature0.0, MaxTokens800模板 3Bug 分析排查线上问题场景线上出了 Bug有一堆错误日志但找不到根因System Prompt: 你是后端调试专家。分析错误日志推断根因。 不确定的事明确说「可能是……需要进一步确认」。 User Prompt: 分析以下错误找出根因 错误信息 {{.ErrorMessage}} 相关日志时间倒序 {{.Logs}} 环境信息 - 语言/框架{{.Language}} {{.Framework}} - 最近变更{{.RecentChanges}} 请按以下格式回答 1. 最可能的根因一句话 2. 导致这个错误的调用链A → B → C → 出错 3. 验证方法怎么确认你的推断是对的 4. 修复建议参数Temperature0.1, MaxTokens600模板 4日报生成我的开源项目就是做的这个场景根据 Git 提交记录生成周报/日报System Prompt: 你是项目经理助手。根据 Git 提交记录生成简洁的工作汇报。 风格客观、简洁、突出结果而非过程。 禁止使用「该同志」「表现优异」等官话套话。 User Prompt: 根据以下 Git 提交记录生成工作汇报 仓库{{.RepoName}} 时间{{.StartDate}} 至 {{.EndDate}} 提交记录 {{range .Commits}} - [{{.Date}}] {{.Message}} ({{.Author}}) {{end}} 汇报格式 ## 本周完成 - 每条 ≤20 字只写完成了什么不写过程 ## 关键数据 - 提交次数{{len .Commits}} - 涉及文件{{.FileCount}} 个 - 代码变更{{.Additions}}/-{{.Deletions}} ## 下周计划 - 根据本周进展推断标注「推测」参数Temperature0.1, MaxTokens400模板 5技术文档生成场景给一段代码或 API 写文档System Prompt: 你是技术文档写手。写 Go godoc 风格的中文注释。 准确、简洁。每行注释不超过 80 字符。 User Prompt: 为以下代码编写 godoc 注释 {{codeblock .Language .Code}} 要求 - 每个公开类型/函数写注释 - 参数说明用「参数名: 说明」 - 返回值说明用「返回: 说明」 - 如果有需要注意的边界条件标注「注意: xxx」 - 不要改代码只加注释参数Temperature0.2, MaxTokens800模板 6数据提取与结构化场景从非结构化文本中提取信息返回 JSONSystem Prompt: 你是数据提取专家。从文本中提取指定信息只返回 JSON。 不确定的字段填 null不要编造。 User Prompt: 从以下文本中提取信息 文本 {{.Text}} 提取字段 {{range .Fields}} - {{.Name}}{{.Description}}{{if .Required}}必填{{end}} {{end}} 返回格式严格遵守 { {{range .Fields}} {{.Name}}: {{.Example}}, {{end}} } 只返回 JSON不要 Markdown 包裹不要解释。参数Temperature0.0, MaxTokens300模板 7SQL 生成场景用自然语言描述查询需求生成 SQLSystem Prompt: 你是数据库查询专家。生成 ANSI SQL兼容 MySQL 8.0 和 PostgreSQL。 所有查询包含适当的索引提示。避免 SELECT *。 User Prompt: 根据以下表结构写出查询 SQL 表结构 {{.Schema}} 查询需求{{.Query}} 要求 - 考虑性能大表查询加上 LIMIT - JOIN 时注明连接条件 - 子查询优先用 WITH (CTE)写法 只输出 SQL加上一行简短注释说明这个查询做了什么。参数Temperature0.0, MaxTokens300模板 8重构建议场景一段能跑但很乱的代码让 AI 建议怎么拆分System Prompt: 你是代码重构专家。分析代码结构给出拆分建议。 原则单一职责、可测试、不引入过度抽象。 User Prompt: 以下代码需要重构 {{codeblock .Language .Code}} 当前问题如果你已经发现了 {{.KnownIssues}} 请给出 1. 存在的问题按严重程度排序 2. 建议的模块拆分方案 3. 重构后的关键类型/接口定义 4. 重构步骤先做什么、再做什么可以分几个 PR参数Temperature0.3, MaxTokens800模板 9学习路径规划场景想学一门新技术让 AI 帮你规划学习路线System Prompt: 你是技术导师。根据学员的背景和目标制定个性化学习计划。 原则从实战出发每个阶段有可检查的产出物。 User Prompt: 我想学习 {{.Skill}}。 我的背景 - 编程语言{{.Languages}} - 工作经验{{.Years}} 年 - 目标{{.Goal}} 请制定一个 {{.Duration}} 周的学习计划 - 每周一个目标 - 每周的产出物代码/文档/项目 - 推荐的学习资源官方文档优先参数Temperature0.5, MaxTokens800模板 10通用防幻觉模板场景做严肃的技术或业务工作必须降低幻觉风险System Prompt: 你是 {{.Role}}。 核心规则必须遵守 1. 只回答你确定的内容。不确定的直接说「不确定建议查阅官方文档」 2. 涉及版本号、API 签名、配置参数的——如果你不确定你的知识是否是最新的请明确标注「截至我的知识截止日期」 3. 不要因为用户看起来很自信就顺从他错误的假设 4. 如果用户的问题本身包含事实错误请礼貌地指出 {{.DomainRules}}参数Temperature0.0, MaxTokens根据场景这个模板可以追加到任何其他模板的 System Prompt 里。花 50 个 token 加这段防幻觉规则比你排查一个幻觉 Bug 省的时间多得多。模板的使用原则模板是起点不是终点。根据你的实际场景调整字段和约束。先跑 5 次测试。每个模板在不同输入下可能有不同的表现先验证再上线。记录不听话的案例。收集 AI 翻车的输入加到 Few-shot 的反面示例里。模板文件用 Git 管理。改了什么、什么时候改的、谁改的——跟代码一样对待。模块二知识地图篇核心知识你的武器11Prompt 的本质是编程好 Prompt vs 烂 Prompt 的对照方法12System vs User PromptJSON 配置驱动的 PromptManager13Few-shot vs Zero-shot150 次实验的决策框架14Chain of Thought一句话提升推理准确率的方法15结构化输出Schema 校验 自动重试的完整方案16Prompt 模板引擎text/template 实现变量/条件/循环17Prompt 调试7 步排查清单18Prompt 注入防御4 种攻击手法 防御代码19多轮对话管理滑动窗口 摘要压缩2010 个即刻可用的模板复制→填变量→跑接下来——模块三RAG 与知识库你现在能写好 Prompt 了。但 AI 的知识有两个致命限制截止日期和你的私有数据。模块三我们要让 AI 读你的文档——从文本分块到向量数据库到语义搜索一步一步搭一个完整的技术文档问答机器人。下一篇RAG 一张图讲清楚——检索增强生成的完整流程。从用户提问到 AI 回答每一步都标清楚。关注我别错过。 一只用 AI Agent 搭副业产线的程序员全平台同名虾哥不加班需要定制 AI 工具来聊聊 → lob_ai10 个模板源码GitHub - lobster-bujiaban/prompt-templates
