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古适模版模版
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Prompt模板

古适模版模版

基于 Python · 专业级提示词模板,解锁 AI 的真实潜力
英文名:agent-style
⭐ 498 Stars 🍴 25 Forks 💻 Python 📄 未公布协议 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
promptai-agentsllmprompt-engineeringstyle-guidetechnical-writingpython
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:古适模版模版 是一款优质的Prompt模板。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Prompt模板解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

古适模版模版 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程(Prompt Engineering)是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能,而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计:明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件,这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。古适模版模版 提供的模板经过反复迭代和用户验证,能够有效减少 AI 的"幻觉"(Hallucination)和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI,优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件,根据具体场景调整参数后反复使用,形成自己的 AI 提效工作流。

📋 工具概览

古适模版模版的类型模版。古适模版模版的类型模版。

古适模版模版 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 498
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Prompt模板
Forks
25

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

古适模版模版的类型模版。古适模版模版的类型模版。

古适模版模版 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架,快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换,灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构,显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装,直接复制使用
# 支持:Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/yzhao062/agent-style
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行,获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构:

你是一位 [角色],擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务:

任务背景:[描述背景]
具体要求:[详细说明]
输出格式:[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# agent-style 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "agent-style"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
agent-style --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export AGENT_STYLE_API_KEY="your-key"
export AGENT_STYLE_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 44/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<a id="readme-top"></a>

or: npm install -g agent-style # Node users

or: npx --yes agent-style@0.3.6 <subcommand> # no install needed

```

Skill-host path (Claude Code / Anthropic Skills): install once, then /style-review <file>

agent-style enable style-review # auto-detects active skill-capable surfaces

3. Bundled via [anywhere-agents](https://github.com/yzhao062/anywhere-agents) (zero-config)

If your project already uses anywhere-agents — a maintained agent configuration for Claude Code, Codex, and other AGENTS.md-compliant tools — agent-style is the default rule pack: no enable step needed. The anywhere-agents bootstrap fetches agent-style's canonical rules at a pinned git tag and composes them into your project's AGENTS.md automatically on every run.

pipx run anywhere-agents   # Python path
npx anywhere-agents        # Node.js path

Opt out by adding rule_packs: [] to agent-config.yaml at your project root; pin to a specific ref or swap for a fork via rule_packs: - name: agent-style\n ref: <tag>. See anywhere-agents rule-pack composition docs for the full contract.

CLI path (works anywhere pip/npm runs; no skill host needed):

agent-style review DESIGN.md # human-readable audit agent-style review DESIGN.md --audit-only # machine-readable JSON agent-style review --compare a.md b.md # A/B delta per rule


**What happens on `/style-review DESIGN.md`** (skill path):

1. Deterministic audit of the file against all 21 rules.
2. Skill asks: *"produce a polished draft at `DESIGN.reviewed.md`?"*
3. On yes: writes a revised copy beside the original and shows the diff. **Source file is never touched.**

**What you get from `agent-style review DESIGN.md`** (CLI path): the same deterministic audit — mechanical + structural detectors for em-dashes, jargon, transition openers, clichés, contractions, sentence length, bullet overuse, same-starts, paragraph closers. Semantic rules (vague claims, unsupported claims, etc.) return `status: "skipped"` because they need a skill host's model. No polish from the plain CLI.

See the [Does It Work?](#does-it-work) section above for measured mechanical-violation reductions on Claude Opus 4.7 and OpenAI GPT-5.4.

<details>
<summary><b>Skill workflow in detail (what the SKILL.md tells Claude Code to do)</b></summary>
<br>

1. Shells out to `agent-style review --audit-only DESIGN.md` for the deterministic audit (same JSON as the CLI path).
2. Adds semantic judgment via the host model for the 7 rules that need context-aware reasoning: RULE-01 curse of knowledge, RULE-03 vague language, RULE-04 needless words, RULE-08 uncalibrated claims, RULE-11 stress position, RULE-F term drift, RULE-H citation discipline.
3. Merges deterministic + semantic scorecard; reports per-rule counts and first 5 violations each.
4. Asks the user: *"produce a polished draft at DESIGN.reviewed.md?"*
5. On yes, composes a revision prompt using `references/revision-prompt.md` with hard invariants:
   - **No new facts, metrics, citations, links, or code behavior** not in the source.
   - Preserve Markdown structure (code fences, tables, frontmatter, links, heading levels, list nesting).
   - Preserve meaning and length budget.
6. Writes `DESIGN.reviewed.md` alongside `DESIGN.md`.
7. Re-audits the revised draft; shows before → after scorecard and `diff DESIGN.md DESIGN.reviewed.md`.

Source file is never touched. You merge hunks from the `.reviewed.md` by hand.

</details>

<details>
<summary><b>Uninstall</b></summary>
<br>

Per-tool disable:
bash agent-style disable claude-code # or any other tool you enabled agent-style disable style-review # manifest-based safe removal

For `style-review`, disable reads `.agent-style/skills/style-review/manifest.json`, removes only files whose current sha256 still matches (leaves user-edited files alone and reports them as `drifted`), and cleans up empty directories. Never touches `.agent-style/RULES.md` or other-tool adapters.

Full cleanup of the shared `.agent-style/` data (after disabling every tool you enabled):
bash rm -rf .agent-style/ # POSIX Remove-Item -Recurse -Force .agent-style # PowerShell ```

</details>

<details> <summary><b>Self-verification probe</b></summary> <br>

After running agent-style enable <tool>, ask your agent:

Is agent-style active?

Expected reply:

agent-style v0.3.6 active: 21 rules (RULE-01..12 canonical + RULE-A..I field-observed); full bodies at .agent-style/RULES.md.

For style-review specifically, ask:

Is style-review active?

Expected reply:

style-review active: audit 21 rules (deterministic: RULE-B, D, G, I, 12, 05, 06, A, C, E; semantic via host: RULE-01, 03, 04, 08, 11, F, H); workflow at skills/style-review/SKILL.md.

If the version string or rule count is missing, the file is on disk but not in your agent's active context. Check that your tool's instruction-file reload behavior picked up the new content (some tools require a session restart).

</details>

<details> <summary><b>Complementary Post-Hoc Linting</b></summary> <br>

This repo is read at generation time. For a linter that runs over committed prose in CI, see ProseLint; per-rule check-ID mappings are in enforcement/proselint-map.md. Vale users can plug ProseLint via its existing style-pack ecosystem.

</details>

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-13

古适模版模版的类型模版。古适模版模版的类型模版。古适模版模版的类型模版。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
最佳实践
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
⭐ 最佳实践
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户

🎯 使用场景

  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +无需安装,立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
  • +经社区验证的最佳实践
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • 不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • 复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

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❓ 常见问题 FAQ

agent-style 是一款Python开发的AI辅助工具。开源Prompt模板:21 writing rules for AI coding and writing agents. Drop-in for Claude Code, Code。⭐498 · Python 主要应用场景包括:古适模版模版的用步场址。古适模版模版的用步场址。。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,古适模版模版 是一款质量良好的Prompt模板,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
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🌐 原始信息
原始名称 agent-style
原始描述 开源Prompt模板:21 writing rules for AI coding and writing agents. Drop-in for Claude Code, Code。⭐498 · Python
Topics promptai-agentsllmprompt-engineeringstyle-guidetechnical-writingpython
GitHub https://github.com/yzhao062/agent-style
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/yzhao062/agent-style

收录时间:2026-06-13 · 更新时间:2026-06-16 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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