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提示即产品,出海赚美金

第一篇:认知篇

什么是 Vibe Coding为什么是 AI 编程一人公司心态AI 时代的独立开发者红利

第二篇:需求篇

Google Trends 需求挖掘新词策略长尾词挖掘与一词一站Reddit/X 痛点挖掘Product Hunt 竞品调研MVP 定义与边界

第三篇:工具篇

工具选型MCP 完全指南Playwright 浏览器自动化AI 编程实战技巧

第四篇:心法篇

从 Vibe Coding 到 Spec CodingOpenSpec 实操指南MBRY 提示词框架AI 不是聊天框

第五篇:弹药篇

Prompt 弹药库AI 编程规则全攻略

第六篇:建站篇

省钱技术栈On-Page SEO 基础外链建设与目录提交

第七篇:商业化篇

Stripe 与海外收款定价策略80/20 法则

第八篇:推广篇

社交媒体与 Build In Public冷启动:如何获得前 100 个用户邮件列表与 Newsletter

第九篇:避坑篇

避坑指南
AI自增长系统

第零篇:实验室

实验室:环境搭建

第一篇:认知篇 - 理解复利增长

什么是AI自增长系统线性增长 vs 复利增长飞轮效应详解麦克斯韦妖哲学

第二篇:引擎篇 - 四大核心模块

内容工厂自动化分发数据监测系统反馈回路:系统自进化

第三篇:SEO工厂 - 流量复利

pSEO基础与原理关键词矩阵设计滴灌发布策略即时生成发布(JIT)内链自动化站点矩阵与指纹隔离

第四篇:社交杠杆 - 截流与降维打击

社交媒体监听系统热点内容转化器自动回复截流内容格式套利

第五篇:病毒式增长 - 让用户帮你传播

病毒式产品设计可分享结果模式低摩擦转化设计游戏化分享机制

第六篇:知识套利 - 成为领域权威

信息差套利聚合即服务趋势预测引擎数据护城河

第七篇:组合策略 - 规模化系统

组合拳策略统一通行证交叉推广引擎资产复用引擎

第八篇:自动化终局

自动化终局变现堆栈为卖而生第二曲线

第九篇:实战案例

案例:SEO 工厂实战����������ʽ����ʵս����������ʵս

第十篇:人类优势

人类优势黑暗森林最终宣言
反直觉事实反直觉事实:终极选题规划 (No.068-100)

Writing Protocol

核心提示词:认知狙击手(场景驱动版)文章模板与命名规范

样例文章

反直觉事实(1):你怎么证明你不是虚空中刚刚诞生的一个大脑?反直觉事实(2):为什么"好人"都不在市场上?反直觉事实(3):看不懂的规矩,往往是用尸体换来的反直觉事实(4):为什么鼓吹"开放婚姻"的精英,自己都守身如玉?反直觉事实(5):你的愤怒,是别人脑子里的寄生虫在繁殖反直觉事实(6):你为什么更喜欢假的东西?因为真的已经不够刺激了反直觉事实(7):为什么瞪羚见到狮子不跑,反而原地起跳?反直觉事实(8):人类最伟大的成就,大部分都是进化的"废料"反直觉事实(9):"为了集体好",是世界上最大的谎言反直觉事实(10):你在办公室坐着,身体却以为你在逃荒反直觉事实(11):为什么在谈判桌上,最理性的策略是让对手觉得你是疯子?反直觉事实(12):为什么一群聪明的好人,会集体走向灾难?反直觉事实(13):"所有人都知道"和"所有人都知道所有人都知道",完全是两件事反直觉事实(14):在这个冷酷的宇宙里,善良是怎么活下来的?反直觉事实(15):为什么大家都更有钱了,却更焦虑了?反直觉事实(16):最有效的威胁,是一次性的:你只有一次机会反直觉事实(17):为什么你宁愿自己亏钱,也要让那个赚得多的人倒霉?反直觉事实(18):为什么越贵的废纸越值钱?反直觉事实(19):你觉得宇宙很完美,只是因为你还没死反直觉事实(20):愚蠢比邪恶更危险,因为愚蠢无法被反驳反直觉事实(21):如果他不为错误买单,他的建议就是垃圾反直觉事实(22):为什么老板总是提拔那个最蠢的人?反直觉事实(23):为什么专家会带头迫害那些说了实话的人?反直觉事实(24):日子越好,离死期越近反直觉事实(25):为什么把国家搞得越烂的独裁者,往往活得越久?反直觉事实(26):赚钱和创造财富,完全是两码事反直觉事实(27):免费的东西,往往是最贵的反直觉事实(28):为什么聪明人也会一条路走到黑?反直觉事实(29):即使你是个全能天才,你也需要也是个废物反直觉事实(30):为什么你邻座的机票比你便宜一半?反直觉事实(31):为什么努力毫无意义?反直觉事实(32):为什么富人越富,穷人越穷?反直觉事实(33):一群聪明人,为什么会变成一个蠢货?反直觉事实(34):为什么消费者打个喷嚏,工厂就地震?反直觉事实(35):为什么键盘的字母排列是乱的?反直觉事实(36):那个所有人都在喂养的恶魔反直觉事实(37):为什么每一个伟大的组织,最后都会变成僵尸?反直觉事实(38):皇帝的新装,每天都在你身边上演反直觉事实(39):为什么扎克伯格穿得像个修电脑的?反直觉事实(40):当你考核什么,你就会毁掉什么反直觉事实(41):如何把谎言变成真理?反直觉事实(42):你活在一个没有真相的地图里反直觉事实(43):你根本不知道自己想要什么反直觉事实(44):为什么千万别信"平均收益"?反直觉事实(45):越老的东西,越不容易死反直觉事实(46):为什么房间总会自动变乱?反直觉事实(47):那个虽然死了,但依然在向你收费的恶魔反直觉事实(48):为什么明天太阳升起不是一条新闻?
AI时代的财富真相

第一章:财富分配的隐藏物理学

AI时代的财富真相(01):为什么财富不平等是热力学定律?AI时代的财富真相(02):为什么"随机"也能产生极端不平等?AI时代的财富真相(03):为什么市场越"公平",不平等越严重?AI时代的财富真相(04):为什么你的出生邮编比智商更能预测你的收入?AI时代的财富真相(05):为什么运气的作用被系统性低估了90%?AI时代的财富真相(06):为什么"机会平等"是一个数学上不可能的状态?AI时代的财富真相(07):为什么穷人的"非理性"决策其实是最优解?AI时代的财富真相(08):为什么"中产"是一个二战后的历史异常?AI时代的财富真相(09):为什么经济增长和你的工资增长完全无关?AI时代的财富真相(10):为什么技术进步让普通人更穷?AI时代的财富真相(11):为什么"涓滴效应"从未发生过?AI时代的财富真相(12):为什么通货膨胀是一种隐形财富转移?AI时代的财富真相(13):为什么房价上涨让整个社会更穷?AI时代的财富真相(14):为什么金融化让实体经济萎缩?AI时代的财富真相(15):为什么你永远不可能"跑赢大盘"?

第二章:大脑如何让你变穷

AI时代的财富真相(16):为什么你的大脑被设计成不会理财?AI时代的财富真相(17):为什么价格上涨反而让你买得更多?AI时代的财富真相(18):为什么"省小钱花大钱"是神经系统bug?AI时代的财富真相(19):为什么你会为"免费"付出更多?AI时代的财富真相(20):为什么损失1块钱的痛苦是赚1块钱快乐的2.5倍?AI时代的财富真相(21):为什么你总是在市场高点买入低点卖出?AI时代的财富真相(22):为什么"拍脑袋"的投资决策有时候更好?AI时代的财富真相(23):为什么专家的预测比随机还差?AI时代的财富真相(24):为什么你对小概率事件的判断是灾难性错误的?AI时代的财富真相(25):为什么"沉没成本"会吸干你的财富?AI时代的财富真相(26):为什么你会为"选择权"付出过高代价?AI时代的财富真相(27):为什么越穷的人越容易被骗?AI时代的财富真相(28):为什么赌场装修成那样是有原因的?AI时代的财富真相(29):为什么理财APP界面都长得很像?AI时代的财富真相(30):为什么"理性人"假设从根本上就是错的?

第三章:被设计的贫穷:系统如何收割你

AI时代的财富真相(31):为什么"最低还款额"是银行最赚钱的发明?AI时代的财富真相(32):为什么"分期免息"意味着你多付了20%?AI时代的财富真相(33):为什么保险精算师比你多活10年?AI时代的财富真相(34):为什么"保本理财"意味着必然亏损?AI时代的财富真相(35):为什么银行存款利率永远低于通胀率?AI时代的财富真相(36):为什么养老金系统是一个注定破产的庞氏?AI时代的财富真相(37):为什么"基金定投"的收益被夸大了10倍?AI时代的财富真相(38):为什么医疗破产是头号个人财务杀手?AI时代的财富真相(39):为什么高等教育正在变成一场对赌协议?AI时代的财富真相(40):为什么"买房刚需"是一个被建构的概念?AI时代的财富真相(41):为什么工资涨幅总是追不上房价?AI时代的财富真相(42):为什么出租车牌照值几十万?AI时代的财富真相(43):为什么"元认知"才是真正的阶层分层标志?AI时代的财富真相(44):为什么某些城市永远"限购"却不增加供给?AI时代的财富真相(45):为什么系统不希望你理解这些?

第四章:网络时代的财富黑洞

AI时代的财富真相(46):为什么"免费"互联网让你损失了数万美元?AI时代的财富真相(47):为什么推荐算法让穷人更穷富人更富?AI时代的财富真相(48):为什么每个"病毒式传播"背后都有人在收割?AI时代的财富真相(49):为什么直播带货的价格并不便宜?AI时代的财富真相(50):为什么"我们不卖数据"是最大的谎言?AI时代的财富真相(51):为什么"用户增长"比"盈利"更重要?AI时代的财富真相(52):为什么每一个"爆款"都是精心设计的收割?AI时代的财富真相(53):为什么平台"补贴大战"的最终买单人是你?AI时代的财富真相(54):为什么"私域流量"是一个即将破灭的泡沫?AI时代的财富真相(55):为什么加密货币泡沫和17世纪郁金香泡沫一模一样?AI时代的财富真相(56):为什么NFT不是"数字所有权"而是"数字郁金香"?AI时代的财富真相(57):为什么"元宇宙地产"可能是史上最荒谬的投机?AI时代的财富真相(58):为什么每一轮"技术革命"最先死的都是冲进去的散户?AI时代的财富真相(59):为什么"FOMO"被武器化了?AI时代的财富真相(60):为什么"深度工作"正在成为一种阶级特权?

第五章:AI时代的财富重分配

AI时代的财富真相(61):为什么AI会让"能力"变得不值钱?AI时代的财富真相(62):为什么"人机协作"的赢家仍然是资本?AI时代的财富真相(63):为什么AI时代最大的资产是"注意力主权"?AI时代的财富真相(64):为什么"数据劳动"没有被承认为劳动?AI时代的财富真相(65):为什么AI芯片比AI算法更值钱?AI时代的财富真相(66):为什么OpenAI的7万亿美元芯片计划是一个权力游戏?AI时代的财富真相(67):为什么"AI民主化"是一个谎言?AI时代的财富真相(68):为什么AI会让"品味"成为最后的护城河?AI时代的财富真相(69):为什么"个人品牌"在AI时代变得比公司更重要?AI时代的财富真相(70):为什么AI时代的"一人公司"比大公司更有优势?AI时代的财富真相(71):为什么"接口层"永远比"实现层"更值钱?AI时代的财富真相(72):为什么AI让"垂直"比"通用"更值钱?AI时代的财富真相(73):为什么AI时代"速度"比"完美"重要10倍?AI时代的财富真相(74):为什么真正的AI红利只属于资本持有者?AI时代的财富真相(75):为什么"技术性失业"和历史上的失业完全不同?

第六章:博弈论、信息论与财富战争

AI时代的财富真相(76):为什么"柠檬市场"让诚实人吃亏?AI时代的财富真相(77):为什么"信号"比"能力"更决定你的收入?AI时代的财富真相(78):为什么面试是一场双方都在撒谎的博弈?AI时代的财富真相(79):为什么"内推"比海投有效100倍?AI时代的财富真相(80):为什么谈判中"锚定效应"价值百万?AI时代的财富真相(81):为什么"沉默"是谈判中最强大的武器?AI时代的财富真相(82):为什么"委托-代理问题"让你在每个关系中被收割?AI时代的财富真相(83):为什么"激励相容"是设计任何系统的关键?AI时代的财富真相(84):为什么"公地悲剧"正在互联网上重演?AI时代的财富真相(85):为什么"囚徒困境"解释了大部分社会问题?AI时代的财富真相(86):为什么"先发优势"有时候是诅咒?AI时代的财富真相(87):为什么"慢变量"比"快变量"更决定你的命运?AI时代的财富真相(88):为什么"反馈延迟"让你无法学习?AI时代的财富真相(89):为什么"复杂系统"让专家预测一文不值?AI时代的财富真相(90):为什么"黑天鹅"正在变得越来越频繁?

第七章:终极认知:财富的哲学与虚无

AI时代的财富真相(91):为什么你在玩"有限游戏"而富人在玩"无限游戏"?AI时代的财富真相(92):为什么金钱可能是人类发明的最大"共识幻觉"?AI时代的财富真相(93):为什么"经济增长"可能是一个即将终结的游戏?AI时代的财富真相(94):为什么GDP增长没有让人类更幸福?AI时代的财富真相(95):为什么"成功"可能是一种精心设计的社会控制?AI时代的财富真相(96):为什么越有钱的人越焦虑?AI时代的财富真相(97):为什么"躺平"可能是一种理性的反抗?AI时代的财富真相(98):为什么"意义感"不能被金钱购买?AI时代的财富真相(99):为什么最富有的人往往捐掉大部分财产?AI时代的财富真相(100):如果财富最终毫无意义,你为什么还要追求它?
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Prompt 弹药库

付费文章

复制即用的 Prompt 模板集合,覆盖开发全流程

Prompt 弹药库

前面讲了 MBRY 框架,讲了各种提示词技巧。这一章直接给你武器——一系列实战验证过的 Prompt 模板,复制就能用。

这些模板都遵循 MBRY 的原则:目标先行、结构清晰、可判分。你可以直接复制,也可以根据自己的需要调整。

项目起步:架构师 Prompt

场景:你有一个产品想法,要从零开始搭建项目。不知道该用什么技术栈,不知道怎么组织代码结构。

这个 Prompt 让 AI 扮演一个资深架构师,帮你做技术规划:

我要构建一个 [用一两句话描述你的产品]。

目标用户:[谁会用这个产品,什么场景下用]
核心功能:[最重要的 2-3 个功能,不要贪多]
技术约束:[你已经确定要用的技术,比如 Next.js、Supabase、已有的代码库等]
我的水平:[诚实说明你的技术背景,比如"熟悉前端,后端一般"]

作为资深全栈架构师,请帮我规划:

1. 技术栈推荐:考虑开发速度优先、成本控制、一人可维护
2. 项目目录结构:给出完整的项目树
3. 数据模型:用 TypeScript interface 描述核心实体
4. API 设计:列出主要接口的路径、方法和功能简述
5. 开发里程碑:MVP 做什么、V1 做什么、V2 做什么
6. 潜在风险:可能会遇到什么坑,怎么规避

先给规划,我确认后再开始实现。

这个 Prompt 的好处是让 AI 先规划再动手,避免一上来就写代码然后方向错了。"先给规划,我确认后再开始实现"这句话很重要,它约束 AI 不要直接出代码。

Prompt 设计原则🎯 目标先行📋 结构清晰✓ 可判分🔄 先规划后执行

救火队:Debug Prompt

场景:代码报错了,你尝试了几种方法都没解决,越改越乱。这时候需要 AI 帮你冷静分析。

这个 Prompt 的关键是让 AI 先分析不要直接写代码:

进入 Debug 模式。规则:先分析原因,不要直接写代码。

## 错误信息
[粘贴完整的错误信息,包括堆栈跟踪]

## 相关代码
[粘贴你认为相关的代码,不要太多也不要太少]

## 我已经尝试过
[列出你试过的方案,避免 AI 给出重复建议]
- 方案 A:xxx,结果是 xxx
- 方案 B:xxx,结果是 xxx

## 上下文
[可选:框架版本、运行环境等可能相关的信息]

---

请分析并回答:

1. 直接原因:这个错误信息在告诉我什么?
2. 根本原因:为什么会触发这个错误?
3. 影响范围:这个问题可能影响到哪些其他功能?
4. 解决方案:列出 2-3 种可行的解决思路,各有什么优缺点
5. 推荐方案:你推荐哪种,理由是什么?

等我选定方案后,再给出具体的代码修改。

为什么要"我已经尝试过"这一项?因为 AI 很容易给出你已经试过的方案。把你试过的列出来,可以避免浪费时间。

为什么要"先分析再动手"?因为 Debug 最重要的是找对根因。如果根因找错了,改代码只会越改越乱。

代码重构 Prompt

场景:某个文件太长太乱了,几百行代码揉在一起,看着头疼。需要拆分重构。

这个 Prompt 强调渐进式重构和保持功能不变:

这个文件需要重构,请帮我规划。

## 当前状态
- 文件路径:[xxx.ts]
- 行数:[xxx 行]
- 主要问题:[描述你觉得乱的地方,比如:职责太多、重复代码、逻辑嵌套太深]

## 重构原则
1. 功能完全不变,重构后行为要和现在一样
2. 渐进式修改,每一步都要能跑通,方便回滚
3. 保持现有 API 接口不变,避免影响调用方

## 当前代码
[粘贴完整代码]

---

请先给出重构计划:

1. 会创建哪些新文件?每个文件的职责是什么?
2. 现有代码会怎么拆分?哪些去哪个文件?
3. 文件之间的依赖关系?
4. 建议的执行顺序?先改什么后改什么?
5. 有没有什么风险需要注意?

等我确认计划后,再开始逐步重构。每完成一步要确保代码可运行。

重构最怕的是改着改着把功能改坏了。所以这个 Prompt 强调"每一步都要能跑通"和"渐进式修改"。

代码审查 Prompt

场景:写完一个功能,上线之前想做一次自我检查。让 AI 扮演资深工程师帮你 Review。

请审查以下代码。你是有 10 年经验的高级工程师,对代码质量要求严格。

## 审查重点

安全性:
- SQL 注入、XSS、CSRF 风险
- 敏感信息是否泄露(API Key、密码等)
- 权限校验是否完整

性能:
- 是否有 N+1 查询问题
- 是否有不必要的重渲染(React)
- 是否可能导致内存泄漏

可维护性:
- 命名是否清晰
- 函数是否太长
- 是否有重复代码可以抽象

边界情况:
- 空值处理是否完善
- 错误处理是否到位
- 并发情况是否考虑

## 代码
[粘贴你要审查的代码]

---

请按严重程度分类输出:

🔴 严重问题(必须修复,否则可能出事)
🟡 警告(建议修复,影响质量或维护)
🟢 建议(可选优化,锦上添花)

每个问题请说明:
1. 具体是哪行代码
2. 问题是什么
3. 为什么是问题
4. 怎么修复

有人觉得"10 年经验"这种描述没用。实测下来它确实会影响 AI 输出的严格程度。不妨一试。

UI 美化 Prompt

场景:功能写好了,但界面丑。你不是设计师,想让 AI 帮你美化一下。

请优化这个组件的视觉效果,让它看起来更专业。

## 设计规范
- 框架:[React + Tailwind CSS / Vue + UnoCSS / 其他]
- 风格:[现代简洁 / 活泼鲜艳 / 商务正式]
- 参考:[如果有,放一个你喜欢的网站截图或描述]

## 优化要求

交互状态:
- hover / focus / active 状态要有反馈
- 过渡动画自然不生硬

视觉层次:
- 主要信息突出,次要信息弱化
- 间距、对齐要舒服

响应式:
- 手机端要能正常显示和操作

细节:
- 圆角、阴影、颜色要协调
- 不要过度设计,保持简洁

## 当前代码
[粘贴你的组件代码]

---

请直接给出优化后的完整代码,并简要说明你做了哪些改动。

这个 Prompt 不需要"先规划后执行",因为 UI 优化直接看效果更直观。

文档生成 Prompt

场景:代码写完了,需要补文档。自己写太累。

为以下代码生成文档。

## 文档类型
[选择一种:API 参考文档 / 组件使用文档 / README]

## 格式要求
- Markdown 格式
- 代码示例必须可运行
- 每个参数/Props 要有类型说明和描述
- 如有必要,加上使用注意事项

## 风格要求
- 面向 [初学者 / 中级开发者]
- 语言:[中文 / 英文]
- 简洁但完整,不啰嗦

## 代码
[粘贴你的代码]

---

请生成完整的文档。

文档是最适合让 AI 写的东西之一,因为它需要的是准确描述已有的代码,而不是创造新东西。

测试用例生成 Prompt

场景:写了一个函数,想要完善的测试覆盖。

为这个函数生成完整的测试用例。

## 测试框架
[Jest / Vitest / Mocha / 其他]

## 函数代码
[粘贴函数代码]

## 测试要求

覆盖范围:
- 正常输入的预期输出
- 边界情况(空值、极值、特殊字符等)
- 异常输入的错误处理
- 如果涉及异步,要测试成功和失败情况

测试风格:
- 使用 describe/it 组织结构
- 测试描述用自然语言,清晰说明在测什么
- 每个测试只验证一件事

---

请生成完整的测试文件代码。

好的测试要覆盖边界情况,这正是 AI 擅长的——它可以想到你没想到的边界条件。

需求分析 Prompt

场景:用户给了一个模糊的需求,你需要把它转化为明确的功能规格。

帮我分析这个需求,转化为可执行的功能规格。

## 原始需求
[用户或老板说的原话,通常是模糊的]

## 产品背景
[简单描述产品是什么、目标用户是谁]

---

请帮我:

1. **需求澄清**:这个需求可能有哪些歧义?列出你的理解和假设
2. **用例拆分**:拆分成具体的用户故事(作为...我想要...以便于...)
3. **边界定义**:什么在范围内,什么在范围外
4. **验收标准**:每个用例怎么判断"做完了"
5. **技术考量**:实现这个需求需要注意什么
6. **待确认问题**:有哪些问题需要回去和需求方确认

输出为 Markdown 格式。

这个 Prompt 帮你把模糊需求变成明确规格。"待确认问题"特别重要,它帮你发现需求里没说清楚的地方。

学习解释 Prompt

场景:遇到一段不理解的代码或概念,想让 AI 解释。

请解释这段代码,像给一个聪明但不熟悉这个领域的程序员讲解。

## 代码
[粘贴代码]

## 我的背景
[说明你熟悉什么、不熟悉什么]

---

请解释:

1. 这段代码整体在做什么?(一句话概括)
2. 逐行/逐块解释每部分的作用
3. 为什么要这样写?有没有其他写法?
4. 这段代码有什么巧妙之处或常见陷阱?
5. 如果我想自己写类似的代码,关键点是什么?

用简单的语言,避免术语堆砌。如果必须用术语,要解释。

这个 Prompt 的关键是"我的背景"。告诉 AI 你的水平,它可以调整解释的深度。

浏览器自动化 Prompt

场景:想让 AI 用 Playwright MCP 帮你操控浏览器完成任务。

目标:我要去 [网站名称] [完成什么任务]

背景:
- 项目文件夹里有 [相关资料文件,比如 content.md、images/]
- [任何特殊情况说明]

方法:使用 Playwright MCP 控制浏览器

执行规则:
- 如果需要登录,使用谷歌登录
- 如果需要上传图片,使用 images/ 文件夹里的图片
- 如果遇到付款页面,停下来通知我
- 如果遇到验证码,停下来通知我
- 完成后截图保存结果

请开始执行。

这个 Prompt 把规则说清楚,避免 AI 在敏感操作上自作主张。

深度思考 Prompt

场景:遇到复杂问题,需要 AI 深入分析而不是给出表面回答。

请深度分析以下问题。

不要给表面的、泛泛的回答。我需要的是:
- 本质洞察,而非表象罗列
- 深入分析,而非广度覆盖
- 独特观点,而非常规复述

允许你表达不确定性。如果某些方面你不确定,可以说"这方面我不确定,但可能是..."

问题:
[你的问题]

---

请先理清问题的结构,然后逐层深入分析。

"允许你表达不确定性"这句话很重要。很多时候 AI 会给过于自信的回答,允许它说"不确定"反而能得到更诚实的分析。

代码翻译 Prompt

场景:要把代码从一种语言/框架翻译到另一种。

请把这段代码从 [原语言/框架] 翻译到 [目标语言/框架]。

## 原代码
[粘贴代码]

## 翻译要求
- 功能和行为要完全一致
- 使用目标语言/框架的惯用写法(idiomatic)
- 保持代码结构清晰
- 如果原代码有问题,也一起修复

## 目标环境
- 版本:[目标语言/框架的版本]
- 其他约束:[如有]

---

请给出翻译后的完整代码,并说明翻译过程中做了哪些调整。

代码翻译是 AI 的强项,但要注意指定目标版本,避免生成过时的语法。

怎么使用这些模板

这些模板不是死板的公式,而是起点。

第一,直接复制使用。把 [括号内容] 替换成你自己的情况,发给 AI 就可以了。

第二,根据需要调整。有些部分可能不适用于你的场景,删掉或修改。有些你需要更多细节,加上。

第三,保存你常用的版本。用多了你会有自己的偏好,把调整后的版本保存下来,形成你自己的 Prompt 库。

第四,持续优化。每次用完看看效果,想想哪里可以改进。好的 Prompt 是迭代出来的。


这些模板覆盖了开发过程中最常见的场景。如果你还有其他场景的需求,用 MBRY 框架自己组织一个,或者在之前章节学到的技巧基础上调整。

下一章讲 AI 编程过程中常见的坑和怎么避免。

目录

Prompt 弹药库
项目起步:架构师 Prompt
救火队:Debug Prompt
代码重构 Prompt
代码审查 Prompt
UI 美化 Prompt
文档生成 Prompt
测试用例生成 Prompt
需求分析 Prompt
学习解释 Prompt
浏览器自动化 Prompt
深度思考 Prompt
代码翻译 Prompt
怎么使用这些模板