外观
💻 技术与研发 · 5 条提示词模板
技术人用 AI 最容易犯的错，是直接要代码。 更好的用法是：要判断、要拆解、要验证路径。这几条都是这个思路。
本行三句话骨架
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我在做【项目 / 技术栈 / 版本】，现在的状态是【…】。
帮我产出【任务清单 / 审查意见 / 排查步骤】，形式【…】。
不确定的地方标"待验证"，不要直接给我一个没依据的结论。1 · 一句话需求 → 可排期的任务清单
什么时候用：产品/老板甩来一句话需求，你要把它变成能估时、能排期的东西。
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需求原话：【原样粘贴】
背景：【为什么要做 / 谁提的 / 什么时候要 / 现有系统是什么样】
已知约束：【技术栈 / 不能动的部分 / 时间 / 人力】
帮我拆：
① 先写出"需求背后真正要解决的问题"（一句话），以及 2 个我该回去确认的疑问
② 拆成任务清单，每个任务标注：类型（前端/后端/数据/测试/运维）、依赖关系、粗估工作量（人天，给区间）
③ 标出"风险最高的 3 个任务"及风险点
④ 给一个最小可用版本（MVP）范围：先做什么就能上线给用户看
⑤ 列出"这个需求里没说清、但会影响工期的 5 个问题"，写成可以直接发给提需求的人的句子
规矩：不了解的技术细节标"待评估"，不要凭空估一个数。它给你：任务清单 + MVP 范围 + 追问清单。
2 · 代码审查（按严重程度，说清为什么要改）
什么时候用：要给同事的代码提意见，或者自查一段自己不放心的地方。
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语言与框架：【…】，这段代码的作用是：【…】
代码：
【粘贴代码】
请按三个级别审查：
① 必须改（会导致 bug / 安全问题 / 数据错误）——引用具体行，说明"什么情况下会出问题"
② 建议改（可读性、性能、可维护性）——说明改动带来的收益
③ 可以不管（风格偏好类）——简单带过
另外：
- 指出我自己可能没意识到的边界情况（空值、并发、超长输入、权限）
- 如果这段代码有更简单的写法，给我一个对比版本，并说明代价
规矩：不确定的地方标"需要看上下文"；不要重写我的整体架构，只针对这段。它给你：分级审查意见 + 边界情况 + 可选简化写法。
3 · 报错排查（给假设，不是给答案）
什么时候用：一个报错卡了两小时，你已经开始乱改代码了。
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环境：【语言 / 版本 / 系统 / 依赖管理工具】
报错信息（完整粘贴，包括堆栈）：
【粘贴】
我做了什么导致它出现：【…】
我已经试过：【123（照实写，包括失败的那些）】
相关代码 / 配置：
【粘贴】
帮我：
① 先用一句话解释这个报错"通常在说什么"
② 给我 3 个最可能的原因，按可能性排序，每个都要说明"如果是这个原因，会有什么额外现象"
③ 每个原因给我一个"最小验证步骤"（怎么用最少改动确认是不是它）
④ 告诉我"哪些信息还需要我提供"（日志、版本、配置片段）
⑤ 提醒我：在确认原因之前，不要动哪些东西
规矩：不要一上来就给我一大段重写后的代码；先定位，再改。它给你：原因假设 + 验证步骤。"先定位再改"能避免你把问题改得更深。
4 · 技术方案（连取舍一起写出来）
什么时候用：要写方案文档、要评审、要在两个技术路线之间选一个。
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要解决的问题：【…】
现状：【系统/代码/流程现在是什么样，痛点在哪】
约束条件：【时间 / 人力 / 现有技术栈 / 预算 / 合规】
我倾向的方案：【…】，我担心的点：【…】
帮我写一份技术方案：
① 问题陈述（一页以内，不带解决方案）
② 2-3 个候选方案，每个写：怎么做、优点、代价、风险、适用前提
③ 按"交付时间 / 维护成本 / 扩展性 / 风险"做对比表
④ 给出推荐，并说明"什么条件下我会改推荐另一个"
⑤ 落地步骤（分阶段，每阶段的验收标准）
⑥ 我可能忽略的隐患（运维、监控、回滚、数据迁移）
规矩：不确定的性能数字标"需实测"；不要用"高可用""可扩展"这种没定义的词。它给你：一份能拿去评审的方案草稿。第④条"什么条件下改推荐"是评审时最加分的部分。
5 · 写文档（README / 接口文档 / 变更说明）
什么时候用：代码写完了，文档还没写；或者要给同事/客户说明这次改了什么。
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要写的是：【README / 接口文档 / 上线变更说明 / 使用指南】
读者是谁：【新同事 / 老同事 / 外部对接方 / 客户】
要覆盖的内容：
【1. … 2. …（或者直接粘贴代码/配置文件，我来整理）】
帮我写：
① 开头 3 句话：这是什么、解决什么问题、谁该看
② 正文（结构清晰，能用表格就用表格，给可复制的示例）
③ 常见问题 FAQ（我会遇到的 5 个，含报错和处理办法）
④ 一段"这次变更要特别注意的地方"（给变更说明用：影响范围、要不要停机、怎么回滚）
规矩：只写真实存在的功能和参数；我没提供的配置项不要编；不确定的写"待补充"。它给你：一份能直接放进仓库/发出去的文档。
⚠️ 这一行的三条提醒
- 粘贴代码前先看有没有密钥：token、密码、内网地址、客户数据——粘之前删掉。
- AI 给的库和 API 可能是"看起来很像真的"的假货：版本号、参数名、函数名，跑之前一定核对官方文档。这是它最典型的坑。
- 让它做判断，不是替你做决定：架构选型、上线时机、要不要重构——它给取舍，你签字。
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