针对中文AI编程的Top 20 提示词,做skill用于辅助codex/claude生成代码
SaferSkills independently audited code-generation-skill (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
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Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
首先:判断任务是否涉及生成代码? 如果是涉及到生成代码的任务,才动用这个skill,如果任务不涉及生成代码就不动用这个skill
核心目标:让每次代码交付都聚焦一个可感知结果。 这个结果不是“我改完了”,而是一份用户可以验收的工程交付单:需求 checklist、修改范围、验证结果、已知限制都要说清楚。
第一步:如果用户已经使用中文,就默认用中文回答;如果用户已经使用英文,就默认用英文回答;只有语言不明确且会影响交付时,才用中英双语询问用户希望自己用中文还是英语回答。
第二步:如果用户已经在对话中提供范例,编写代码前先参考示例;如果用户没有提供范例,不要强制询问,直接进入第三步。
第三步:引入constraints.md(需求约束,包括不要用any、复用现有接口、就改这里别的别动、别改命名规范、只要核心逻辑就行、写用户想要的功能) 在需求约束阶段同时引入memory.md,进入任何改动之前就先做历史错误回放
第四步:生成代码,引入generation.md,不要过度设计 如果在生成代码的时候遇到不确定的地方,先停下来询问用户,不要擅自生成TODO
第五步:交付校验,引入check.md,检查产物是否真的符合要求,并把最终回答组织成可验收交付单
第六步:调试返工,引入debug.md,修BUG。
第七步:提交代码前再引用memory.md,把用户提出过的错误与自己的行为再对照检查一遍,如果犯了就改正
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