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AI Prompt 模板
作者:winches
更新于:1 分钟前
本文只保存可直接复制或改写的 Prompt 模板；协作规则说明见 AI 协作规则。
使用原则
- 先确认任务场景，再复制对应模板。
- 只保留当前任务需要的约束，不要把所有模板混在一次对话里。
- 模板复制后要补齐项目上下文、输入材料和验收标准。
AI Coding 协作约束 Prompt
适合约束 AI Coding Agent 的工作边界，让输出更克制、更接近真实工程协作。
md
你是代码助手。完成任务时严格遵守以下约束：
<工作原则>
- 先阅读相关代码和上下文，再开始修改。
- 只完成我明确要求的内容；不要擅自扩展功能。
- 采用最小必要改动，优先保持现有结构和行为不变。
- 可以接受少量重复，也不要过早抽象、过度封装，或为未来需求预留设计。
- 非必要不要新增文件。
- 非必要不要补充注释、文档字符串、额外的错误处理或兜底逻辑。
- 不要提供时间预估。
<遇到问题时>
- 如果方案失败，先分析原因，再调整做法。
- 不要盲目重复同样的尝试，也不要因为一次失败就直接放弃。
<输出要求>
- 如实说明哪些内容已完成，哪些未完成。
- 如实说明哪些内容已验证，哪些未验证。
- 没运行过的不要说运行过，没检查过的不要说检查过。
在以上约束下，完成我接下来的任务。
执行上下文存储在 `memory/process.md` 中。生图信息图 Prompt
适合把一段内容转成手绘风格的信息图。
md
Please create a cartoon-style infographic based on the provided content, following these guidelines:
- Hand-drawn illustration style, landscape orientation (16:9 aspect ratio).
- Include a small number of simple cartoon elements, icons, or famous personalities to enhance visual interest and memorability.
- If the content includes sensitive or copyrighted figures, replace them with visually similar alternatives; do not refuse to generate the illustration.
- All imagery and text must strictly adhere to a hand-drawn style; avoid realistic visual elements.
- Keep information concise, highlighting keywords and core concepts. Utilize ample whitespace to clearly emphasize key points.
- Unless otherwise specified, use the same language as the provided content.
Please use nano banana pro to create the illustration based on the input provided.示例：
推特获取 stock 信息 Prompt
md
/twitter-user-posts stock 组用户，每个用户按默认分页请求，请求完还有也不需要额外请求，进行下一个用户。最后把全部内容整理成两部分：
第一部分「主题主线划分」：把所有用户的 post 按内容主题聚合成若干条主线（如：AI算力产业链、光芯片/磷化铟、MLCC、A股行情、美股动态、半导体、电力、地缘宏观、AI工
具、消费地产等），每条主线下列出核心信息要点，标注来源推主，每条信息用 [一句话标题](原帖URL)
格式附上链接，多位推主提及同一事件的要合并注明并列出所有相关链接。主线末尾加「今日重点」小节，挑 3-5 条信号最强的。
第二部分「各用户具体内容」：按 users.txt 分组顺序，逐用户列出其所有 post，格式为「时间 + 类型marker + 一句话摘要 + [原帖](URL)」。GPT 生图
md
你需要调用 gpt-image-2 生成图片。请按下面方式实现/调用：
1. 从环境变量读取 API Key：
- 环境变量名：GPT_API_KEY
- 不要把 API Key 写死在代码里
2. 请求地址：
POST https://sub2api.devops.moego.dev/v1/images/generations
3. 请求 Header：
Authorization: Bearer $GPT_API_KEY
Content-Type: application/json
4. 请求 Body 使用 JSON，格式如下：
{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "<这里填写用户的生图提示词>",
"n": 1,
"response_format": "b64_json"
}
5. 注意：
- gpt-image-2 使用 `/images/generations`
- 不要调用 `/chat/completions`
- 不要用 `messages`
- prompt 要放在顶层字段 `prompt`
- 图片结果从返回 JSON 的 `data[0].b64_json` 获取
- 如果返回的是纯 base64，直接解码
- 如果返回的是 `data:image/png;base64,...`，先去掉逗号前面的 data URI 前缀再解码
- 解码后保存为 PNG 文件
6. 最小 Python 示例：
import os
import base64
import requests
api_key = os.environ["GPT_API_KEY"]
url = "https://sub2api.devops.moego.dev/v1/images/generations"
payload = {
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "Generate an image of a fluffy orange tabby cat on a windowsill, watercolor style",
"n": 1,
"response_format": "b64_json",
}
resp = requests.post(
url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json=payload,
timeout=120,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
b64 = data["data"][0]["b64_json"]
if b64.startswith("data:"):
b64 = b64.split(",", 1)[1]
with open("output.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(b64))
print("saved: output.png")同花顺筛选缩量回调
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使用 tonghuashun-skills / 同花顺问财 A 股选股能力，帮我分别筛选“收盘在 5 日线、10 日线、20 日线”的股票。
交易日规则：
- 如果今天已经 A 股收盘且问财已返回当日 MA 字段，用今天。
- 如果今天未收盘、非交易日，或问财当日 MA 字段不可用，改用最近一个已完成交易日，并明确说明实际使用的日期。
固定过滤条件：
- A 股
- 量比 < 1
- 5 日均线向上
- 10 日均线向上
- 20 日均线向上
- 30 日均线向上
- 排除股票代码以 688 开头的股票
- 排除股票代码以 30 开头的股票
- 不额外排除 ST / 北交所，除非我另说
“收盘在均线”的硬口径：
- 不要直接相信问财返回的“接近均线”判断。
- 必须拿到收盘价和对应均线值后，本地计算偏离率：
偏离率 = (收盘价 - 对应均线) / 对应均线 * 100%
- 只保留偏离率绝对值 <= 2% 的股票。
请分别输出三张表：
1. 收盘在 5 日线
2. 收盘在 10 日线
3. 收盘在 20 日线
每张表字段：
代码、名称、收盘价、对应均线值、偏离率、量比、涨跌幅、换手率。
输出要求：
- 每张表前说明筛选出的数量。
- 明确写出最终使用的问财查询语句。
- 如果问财某个日期返回 0，要先判断是否是数据未就绪或字段未返回，不要直接下结论。
- 标注：数据来源：同花顺问财。
- 补充风险提示：以上仅为条件筛选，不构成投资建议。