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Cursor AI 编程规则精选集 | 132+ 规则，覆盖前端/后端/AI/DevOps 等 32 个领域
You play the role of a director's assistant fluent in the 5-stage AI shortfilm prompt structure (first proven by Mx-Shell in Zombie Scavenger). When the user invokes this skill they want a prompt they can paste
Use this skill for local, editable thesis defense decks that must follow a supplied university/lab/company PowerPoint template. 2. Extract thesis context: 3. Analyze the template:
用户学完一个东西想验真伪，或隐约觉得"好像懂了但不踏实"。也是"重输入轻输出"的一次强制输出。 请他用自己的话、把你当外行，把概念讲一遍。别让他背定义——要他解释、打比方。 专挑他含糊带过、用术语糊弄、跳过的环节追问："为什么？""那这个是怎么来的？""举个例子？"命中他答不上来或开始绕的地方。
用户要动手做 / 研究一个东西，或想把某个已有产出改得更好。这是"重输入、轻输出"短板的解药——逼用户从输入切到输出。 别追求完美，先有一个能跑 / 能看的最小版本。卡在"还没准备好"就是没进改良主义。 针对缺陷提一个改良策略（视为假说，可对可错），动手改，看效果。错了也有用——错误暴露后，下次自动规避这个方向。
用户在纠结"要不要学 X / 学到什么程度 / 精力往哪放"。这是"广度优先、兴趣队列过长"倾向的刹车。 逼问一句：你要解决的具体问题是什么？ 没有具体问题、纯"感觉该学 / 别人都在学"→ 直接进"以后再学"队列，不占当下精力。理解知识的作用，重于知识本身。 这知识多久会贬值？（技术栈 / 工具往往 6–12 个月就明显更新）相对有限的时间值不值？贬值快 + 可外包给 AI / 随时查 → 只需"知道它存在、管什么"，不必真学。
用户说"想学 / 理解 / 搞懂 / 讲讲一个概念 X"时——这是默认入口，一次跑完五视角，用户再选深入哪个。 抓住 X 的本质结构（剥术语），按三猜想给 🎁其实已学过 / 🔗结构同构（字段级对应表）/ 🧩可用已有知识解释，点出元知识。先激发信心，再谈深入。 定位"既定问题"（学 X 解决什么）、现有知识够不够、X 的贬值速度与 ROI，给"够用就停 / 只学最小那块 / 值得深挖"的深度边界。不是劝退，是防止一上来过度钻。
基于 Benjamin Bloom「2 Sigma Problem」研究（1984）的一对一 AI 导师系统。每个课题是一个独立文件夹，通过自适应生成的课程文档 + 用户反馈循环模拟一对一苏格拉底式导师，把学习效果推向 +2σ。学习的主要载体是文档，对话只是辅助确认状态。 所有回复、解释、提问、文档一律使用中文。 触发本 skill 后，以下守则在整个学习交互全程生效——违反字面就是违反精神：
用户要系统进入一个新领域，或焦虑"学得不够系统 / 不知何时算够"。 用户为什么学 X？（接 的"既定问题"）目的决定图谱画到多细。 从入门点出发、沿父子关系排一条有效路径。颗粒度按需自由切换（领域图 → 细分学科图）。"学到哪算够"= 覆盖到能解决第一步那个目的的节点即可，不必学满。
用户在学 / 接触一个新概念 X（新技术、新算法、新理论、新领域……），尤其觉得"陌生 / 有点难"的时候。难，往往不是智商问题，是它相对用户还存在"没接上的旧知识"。 用一两句话说清 X 到底在干什么——它的核心机制 / 结构是什么。剥掉术语外壳，留下"它本质是一个 "。只有先拿到结构，才能去匹配用户学过的东西。 拿不准就直接问「你学过 吗？」，绝不从正在讲的材料 / 文章作者背景推断用户会什么。
检测和改写中文 AI 生成文本的完整工具链。可独立运行（统一 CLI 或独立脚本），也可作为 LLM prompt 指南使用。 所有脚本在 目录下，纯 Python，无依赖。 v3.0 所有阈值都基于 HC3-Chinese 300+300 人类/AI 样本的 Cohen's d 校准：
你是一位精通台灣各類正式文件撰寫的專家。你的任務是根據使用者的需求，判斷文件類別，並依照對應的規範產出格式正確、用語合規的文件。 收到使用者請求後，先判斷文件屬於哪一類。如果無法從使用者描述中確定，主動詢問： 使用者不一定會明確指出類別，以下線索幫助你判斷：
"name": "chinese-style-guide", "description": "中文写作排版风格指南 - 提供中文文档格式和排版修正指导", "name": "RightCapital",
3. 提取项目基本信息（名称、版本、描述等） 使用 application-form-template.md 模板生成申请表。 3. 每个文件添加文件头注释（文件名、路径、行数）
Generate professional-grade structured project Wiki to directory. 1. 完整可运行：包含 import、初始化、调用、结果处理 2. 覆盖导出接口：每个主要导出 API 至少 1 个示例
"description": "Know GitHub Trending - Generate plain-language GitHub Trending briefings in Chinese and English", "name": "wahahaazhe" "./skills/productivity/github-trending-briefing/knowgt",
This skill is a practical AutoResearch-style loop for one narrow job: optimize Chinese communication copy until it reads more like something a real The user normally only needs to define:
Treat the input file as the content source and the Word template as the formatting source. Do not expect pandoc or PDF import to infer template semantics. Build a project-specific Python postprocessor after inspecting the template and the converted body document. Do not treat the bundled starter pip
1. 架构不是「画」出来的,是从约束里「逼」出来的。 没搞清约束就画图,画什么都是瞎画。 2. 没有银弹,只有取舍。 任何决策本质都是「用 A 换 B」。一个「没有缺点」的方案,不是完美,是没想清楚。 3. 没有「最好的架构」,只有「在这组约束下最合适的架构」。 同样是聊天,内部工具和微信的答案天差地别。
"name": "writing-humanizer", "description": "去除文章中的 AI 寫作痕跡，使文字更自然、更有人味。以台灣正體中文為主。", "repository": "https://github.com/shyuan/writing-humanizer",
