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。
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]
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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
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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]
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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]
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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]
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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。
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