AI编程工具中文提示词合集,包含Cursor、Antigravity、VSCode Agent等多种AI编程工具的提示词,为中文开发者提供AI辅助编程参考资源。持续更新中文编程Rules和最新AI编程提示词。适用于中文开发者,提升编程效率,支持多种AI编程工具。
git clone https://github.com/CreatorEdition/system-prompts-and-models-of-ai-tools-chinese.gitAI编程工具中文提示词合集,包含Cursor、Antigravity、VSCode Agent等多种AI编程工具的提示词,为中文开发者提供AI辅助编程参考资源。持续更新中文编程Rules和最新AI编程提示词。适用于中文开发者,提升编程效率,支持多种AI编程工具。
[{"step":"选择AI编程工具并设置中文环境","action":"在Cursor、Antigravity或VSCode Agent中配置中文语言环境(如设置系统语言为中文,或在提示词中明确要求中文输出)。","tip":"确保工具的UI或文档支持中文,避免因语言障碍影响理解。"},{"step":"输入具体的项目需求","action":"在提示词中填入[PROJECT_TYPE]、[PROGRAMMING_LANGUAGE]和[TASK_DESCRIPTION],并补充技术栈细节(如框架、数据库等)。","tip":"越详细的需求(如性能要求、代码规范)能生成更精准的代码。"},{"step":"验证和优化生成的代码","action":"将AI生成的代码复制到本地项目中,运行测试并检查逻辑是否符合预期。","tip":"结合中文编程规范(如变量命名、注释风格)手动调整代码,确保一致性。"},{"step":"持续更新提示词库","action":"将有效的提示词保存到本地提示词库中,并定期更新以适应新的技术栈或业务需求。","tip":"关注中文开发者社区(如GitHub中文仓库、知乎技术专栏)获取最新提示词模板。"}]
No install command available. Check the GitHub repository for manual installation instructions.
git clone https://github.com/CreatorEdition/system-prompts-and-models-of-ai-tools-chineseCopy the install command above and run it in your terminal.
Launch Claude Code, Cursor, or your preferred AI coding agent.
Use the prompt template or examples below to test the skill.
Adapt the skill to your specific use case and workflow.
使用以下[AI_TOOL](如Cursor、Antigravity或VSCode Agent)为中文项目生成高效的编程提示词。提示词需包含:[PROJECT_TYPE](如Web前端、后端API、数据分析脚本等)、[PROGRAMMING_LANGUAGE](如Python、JavaScript、Go等)、[TASK_DESCRIPTION](具体需求,如实现用户登录功能、优化SQL查询等)。确保提示词符合中文开发者的习惯,并包含对代码质量、性能或可维护性的要求。
假设你使用Cursor为一个中文电商平台的后端API项目(Python + FastAPI)生成提示词,要求实现「用户订单状态管理」功能。Cursor返回的提示词如下:
**提示词模板:**
"请为中文电商平台的后端API项目(Python + FastAPI)生成一个「用户订单状态管理」模块。要求:
1. 设计数据库表结构(使用SQLAlchemy ORM),包含订单ID、用户ID、订单状态(如待支付、已支付、已发货、已完成、已取消)、创建时间、更新时间等字段;
2. 实现订单状态变更的API接口(/orders/{order_id}/status),支持GET(查询订单状态)和PUT(更新订单状态)操作;
3. 状态变更需触发对应的业务逻辑(如支付成功后自动发货、超时订单自动取消);
4. 添加单元测试,覆盖至少80%的代码路径;
5. 代码需符合中文注释规范,变量名使用中文或拼音(如order_status),并确保接口文档(使用FastAPI的Swagger UI)支持中文。
6. 性能要求:查询接口响应时间<200ms(1000并发下)。
请提供完整的代码实现和部署说明。"
**Cursor的输出示例(部分):**
```python
# models.py
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, Enum
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from enum import Enum as PyEnum
Base = declarative_base()
class OrderStatus(PyEnum):
PENDING = "待支付"
PAID = "已支付"
SHIPPED = "已发货"
COMPLETED = "已完成"
CANCELLED = "已取消"
class Order(Base):
__tablename__ = "orders"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
user_id = Column(Integer, nullable=False)
status = Column(Enum(OrderStatus), default=OrderStatus.PENDING, nullable=False)
created_at = Column(DateTime, nullable=False)
updated_at = Column(DateTime, nullable=False)
# api.py
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from .models import Order, OrderStatus
from datetime import datetime
app = FastAPI()
@app.get("/orders/{order_id}/status")
async def get_order_status(order_id: int):
order = await Order.get(order_id)
if not order:
raise HTTPException(status_code=404, detail="订单不存在")
return {"status": order.status.value}
@app.put("/orders/{order_id}/status")
async def update_order_status(order_id: int, new_status: str):
valid_statuses = [s.value for s in OrderStatus]
if new_status not in valid_statuses:
raise HTTPException(status_code=400, detail="无效的订单状态")
order = await Order.get(order_id)
if not order:
raise HTTPException(status_code=404, detail="订单不存在")
order.status = OrderStatus(new_status)
order.updated_at = datetime.now()
await order.save()
return {"message": "订单状态更新成功"}
```
**部署说明:**
1. 使用PostgreSQL作为数据库,创建orders表;
2. 通过Docker部署FastAPI应用,配置.env文件管理环境变量;
3. 使用Nginx作为反向代理,并启用Gzip压缩优化响应。Free code editor with IntelliSense, Git, and debugging
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