PROMPT 模板库
场景化提示词，快速生成业务逻辑
什么是 PROMPT 模板？
PROMPT 模板是针对特定开发场景设计的结构化提示词，帮助你快速让 AI 生成准确的业务逻辑代码。
为什么需要 PROMPT 模板？
问题
直接提问，AI 生成的代码质量不稳定：
你：帮我写一个调度算法
AI：好的，我来写...（但不知道你的具体需求）
结果：代码可能不符合实际需求，需要多次修改 ❌解决方案
使用结构化 PROMPT 模板，AI 生成更准确：
你：【使用调度算法 PROMPT 模板，填入具体参数】
AI：我理解了你的场景和规则，开始生成...
结果：一次性生成符合需求的代码 ✓模板列表
业务规则提取 →
适用场景：
- 从客户描述提取业务规则
- 将需求文档转为结构化逻辑
输出：
- 规则表格
- 流程图（Mermaid）
- 伪代码与待确认问题清单
调度算法设计 →
适用场景：
- 医院运送调度
- 设备租赁调度
- 服务人员派单
- 车辆路线规划
输出：
- 调度规则（表格）
- 流程图（Mermaid）
- 伪代码
- TypeScript 实现
容忍规则判断 →
适用场景：
- 重量/数量差异判断
- 时间延迟容忍
- 金额误差处理
输出：
- 判断逻辑代码
- 类型定义
- 单元测试
如何使用 PROMPT 模板？
步骤 1：选择合适的模板
根据你的开发场景，选择对应的 PROMPT 模板。
步骤 2：填入参数
复制模板，填入你的具体参数：
- 业务场景描述
- 业务规则
- 特殊要求
步骤 3：粘贴到 AI 对话
将填好的 PROMPT 粘贴到 Cursor 或 Claude 对话中。
步骤 4：获得代码
AI 会根据模板生成准确的代码。
PROMPT 模板的结构
一个完整的 PROMPT 模板包含：
markdown
# 模板名称
## 适用场景
[描述这个模板适用的场景]
## 模板内容
你是一个 [角色定义] 专家。请根据以下信息生成代码。
### 业务场景
[在这里填入你的场景描述]
### 业务规则
[在这里填入你的规则]
### 输出要求
1. [要求1]
2. [要求2]
请生成代码。
## 使用示例
[展示如何填写和使用]
## 预期输出
[展示 AI 生成的典型输出]编写自己的 PROMPT 模板
步骤 1：识别常见场景
识别你经常遇到的开发场景：
- ✓ 需要重复编写的逻辑
- ✓ 有固定模式的代码
- ✓ 需要结构化输出的场景
步骤 2：设计模板结构
按照 PROMPT 模板的结构，设计你的模板。
步骤 3：测试效果
使用这个模板让 AI 生成代码，验证效果。
步骤 4：持续优化
根据实际使用效果，不断优化模板。
PROMPT 模板 vs Cursor Skills
区别
| 对比 | Cursor Skills | PROMPT 模板 |
|---|---|---|
| 目的 | 让 AI 理解业务规则 | 生成特定代码 |
| 使用方式 | 长期加载，背景知识 | 单次使用，直接提问 |
| 内容 | 业务规则描述 | 结构化提问 |
| 适用 | 整个项目 | 特定功能 |
配合使用
Cursor Skill（背景知识）+ PROMPT 模板（具体提问）= 最佳效果示例：
- 加载
fresh-loss-control.md作为 Cursor Skill - 使用"容忍规则判断"PROMPT 模板提问
- AI 基于 Skill 的业务规则，按照 PROMPT 的要求生成代码