按兴趣浏览，循来源深入。
GitHub 用户发布了一份 GPT Image 2.5 提示词实用手册，内容编译自 OpenAI 官方文档与作者实际使用经验，并注明非 OpenAI 官方发布。手册涵盖 API 两个模型 GPT Image 2.5 Flare（重速度的小模型）与 Sunburst（重质量的基础模型）的区别、API 参数与分辨率限制、参考图角色分配、角色一致性锁定、姿态迁移四层描述法、背景与风格控制、多轮编辑流程，以及常见失败对照表和五套提示词模板，附验收清单，采用 CC BY 4.0 许可，最后更新于 2026-10-18。
推荐理由：作者基于官方文档与实测整理了角色一致性、姿态迁移和多轮编辑的提示词写法，附可直接套用的模板与排查清单。
作者向 prompts.chat 提交了名为 Prompt Vault Manager 的系统提示词，把 prompt 当生产工具管理，每个 prompt 有稳定 ID、版本、状态和文件路径。规则包括两次使用即入库、一个 prompt 一个文件、Git 作为变更日志、INDEX.md 为唯一目录，并定义 STAND-UP、PROMOTE、VERSION、AUDIT 等 8 种操作模式；文件采用 Markdown 加 YAML frontmatter 的固定结构，回复限制最多 13 个内容块。
推荐理由：给出了完整可抄的系统提示词原文，用 Git 与 YAML frontmatter 管理 prompt 版本，方法可直接迁移到自己的提示词仓库。
AftabIbrahimKazi 在 GitHub 发布 MIT 协议的 ai-dev-kit，为 Claude Code、OpenCode、Codex 等读取 markdown 的编程智能体提供可移植 SKILL.md 技能库与分层编码规范，只需复制 skills/ 和 coding-standards/ 两个文件夹即可安装。套件包含按模型调优的协议（Claude 全系与 GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen3-Coder 等开源权重模型）、工作流纪律、跨会话记忆、code-audit 全项目审计（47 条可脚本检查规则），以及可选的免费/本地 MCP 工具（Stitch UI 原型、Qwen3-VL 本地读图、Gemini 与 Cloudflare FLUX.1 生图、Laya 本地文件预筛）。
推荐理由：作者给出可复用的 Agent 技能与分层编码规范套装，并附小样本成本对比，适合想规范 AI 编程会话的读者参考。
作者 @meodai 在 GitHub 开源 skill.color-expert，一个把编码 agent 变成色彩科学专家的 agent skill，可通过 npx skills add meodai/skill.color-expert 安装，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、OpenCode 等。
推荐理由：作者展示了把个人收藏沉淀为三层结构 agent skill 的做法，并用轻量 evals 让触发边界可书面评审，方法可迁移到其他领域知识库。
product-on-purpose 发布 thinking-framework-skills v0.18.6，一个包含 63 个思维框架的技能库，覆盖 12 个认知操作族，外加 4 个元技能工具和 9 个配方，每个技能输出风险登记表、选项矩阵等具体产物而非文字建议。每个方法按 S/M/P/V/A/C/X 七档证据等级标注，其中 11 个技能达到 S 或 S-M 档，SWOT、Five Whys、ACH 等 7 个知名但证据薄弱的方法被列为 contested lens 并以警示优先方式提供；库中明确标注几乎所有研究基于人类被试、尚未在 AI 智能体上验证。
推荐理由：这个技能库把每个思维方法都标了 S 到 X 七档证据等级，并明确区分人类研究证据与 AI 智能体上的迁移效果，方便按证据强度选方法。
MAGI-Systems-AI 发布开源项目 OpenTenet，一个纯 markdown 工作区，让 AI 编码助手在会话启动时读取硬规则宪法、六阶段算法和验证准则，解决无状态、幻觉路径和虚报完成的问题。它兼容 Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Codex、Aider 和 Copilot Chat，pre-commit 钩子扫描 16 种凭据模式，为 Claude Code 生成约 13k 精简上下文、为 Codex 和 Aider 生成约 57k 完整上下文，并支持 Ollama + Aider 离线本地模型。项目附本地 Web 控制台和可选团队模式，MIT 协议。
推荐理由：开源工作区把验证规则写进文件而非模型，给出六阶段算法与探针表，跨六种 AI CLI 可复用，方法可直接迁移。
yjh051108 发布 fengcha-2.0，一个 DeepSeek Harness 预设，在环境说明首尾各插入一句硬性规定，使思考块中「我们」类词占比从 3% 升到 81%。消融显示只放结尾仅 0.56、氛围描述 0.13、改写 13000 字系统提示词几乎无效，模型只认可逐条检查的硬规定。作者明确未测正确率、代码质量、延迟与费用，实验仅在 deepseek-v4.1-flash 上进行，位置实验每组仅 10 个样本。仓库含 50 多个可复跑脚本、脱敏数据与 8 张图表，Apache-2.0 许可。
推荐理由：仓库给出位置与措辞的消融数据和失败记录，读者可以据此判断这类思考口吻干预到底靠什么起作用。
SandBase Lab 在 GitHub 发布 awesome-deepseek-v4.1-flash-1017 仓库，收录用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 生成的88个视频，来自70位创作者，涵盖 Three.js/WebGL 3D 场景、动画、游戏等，其中14个附创作者原提示词，每日同步。仓库还提供含7种模式和填空模板的提示词指南、prompt 到 HTML 再到 MP4 的教程，以及与 Claude Opus 5.5、GPT-6、Gemini 4 Argon 的对比测试。
推荐理由：合集把88个示例按类别整理并标注哪些附原提示词，还给出7种提示词模式和补全模板，方便直接复用。
作者在 GitHub 发布 ultimate-prompt-engineering-playbook，收录 114 个交互式 Jupyter 笔记本，每个对应一种提示词工程技术，覆盖 CoT、Few-Shot、RAG、输出控制、安全攻防、多模态等 13 大类，支持 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型。每个笔记本可直接在 Google Colab 运行，附真实案例、失败案例分析和部分基准数据，项目采用 MIT 许可证。
推荐理由：114 个可在 Colab 直接运行的提示词技术笔记本，按技术逐个覆盖并附失败案例和多模型对比，适合系统学习。
hivecommons 发布 promptargs，一个为 AI 提示词做模板参数填充的开源工具，写 {{like_this}} 占位符后由工具填入实际值，如把 Review {{file}} for {{focus}} issues 展开成具体指令。
推荐理由：原文完整给出了模板语法、变量自动检测规则和数组迭代模式，读者可以直接照着在 Claude Code 或 Copilot 里复用这套提示词模板流程。
Kadajett 发布编码 Agent 技能 cockney，让 Claude Code、Codex、omp 等支持 AGENTS.md 的 Agent 以 Cockney 口音回复，同时强制写最小改动：复用现有代码、标准库优先、不加多余封装。作者用同一模型同任务对比：Opus 5.5 上输出 token 减 23.3%（p<0.001）、新增代码行减 36%，Sonnet 5.5 上输出 token 减 44% 但成本增 21.7%；规则集约 1,600 tokens，短任务上开销大于收益，ruleset 通过 hooks 注入，原因是 JetBrains 发现 SKILL.md 单独安装 10 个会话里自激活 0 次。完整评测方法与原始数据在 eval/ 目录。
推荐理由：作者用 2,128 次实测给出各档位的通过率、token 与成本变化，数据细到能看出口音规则在短任务和小模型上的代价。
GitHub 项目 DuoGrader 开源，用双盲双评加仲裁流程批改考研英语作文：两位 AI 阅卷员独立评分，同档取均值、差档由仲裁员二选一，配三级错误分级、确定性预检和机器校验。验证显示同篇作文 3 轮双评档位零波动，12 处预植错误句级查全率 100%、误报 0，35 处逐句批改人工审计把对的改错为 0；支持网页、安卓 App 和 Agent Skill 三种用法，API Key 与数据仅存本地，作者同时说明绝对档位校准和真实手写字迹仍是已知局限。
推荐理由：把考研阅卷的双盲双评和仲裁流程搬进 LLM 批改，验证数据公开、失败照报，方法对其他评分类项目可迁移。
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 发布了为其 GPT-5.6 Sol 控制器更新后的 GPT-6 版系统提示词，完整提示词放在 GitHub 和帖子末尾。作者认为 GPT-6 默认 RP 表现差，但在此控制器下明显更好；新增动机一致性部分，要求模型区分真正支持某种解释的证据与仅兼容的特征，并先确定角色看重自己参与结果的什么，再决定行为和是否开口。作者提醒更新仍需回归和阴性对照测试，测试环境为 ChatGPT 中 GPT-6 High。
推荐理由：作者给出完整可复制的系统提示词，并解释了新增动机一致性模块如何纠正模型套用俗套结局的问题，方法可直接迁移。
xiaobai66-web 在 GitHub 发布 ai-intent-skills 仓库，提供两个让 AI 在行动前理解用户真实意图的 skill。Intent Clarification 列出 2-4 种可能解读并提问确认形成可修正的临时目标，Causal Factor Analysis 拆解决定性因素、区分事实与假设并给出最小验证计划；支持复制到 .claude/skills/ 目录或用 /intent-clarification、/causal-factor-analysis 手动调用，MIT 协议开源。
推荐理由：作者拆分了意图澄清与因果分析两个 skill，并给出安装方式、触发条件和真实对话示例，做法可直接迁移到 Claude Code。