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产品功能增强建议生成器

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Dec 10, 2025更新

本提示词旨在为特定类型的应用产品,提供基于其技术栈与优化目标的、具有潜在价值的功能增强建议。它通过结构化的变量输入,引导生成兼具创新性与可操作性的功能点,帮助产品经理或开发者拓展思路,明确迭代方向。

以下 5 个功能建议,围绕“长上下文理解、团队规范对齐、键盘优先体验、隐私可控”做差异化设计,并结合你现有技术栈给出可落地路径。每条均附潜在价值。

  1. 团队“代码风格与策略档案”+ AST 守护(优化核心功能效率/提升内容创作体验/强化个性化推荐)
  • 核心思路:将团队的编码风格、依赖白名单、命名规则、异常/日志模式、测试框架偏好等沉淀为一个可版本化的 profile(YAML/JSON)。生成前注入提示,生成后用 AST/LSP 自动校正(imports 顺序、命名风格、错误处理、空值分支、注释规范),并在 IDE 中以“轻提示”标注被修正点。
  • 技术落地要点:
    • 后端:PostgreSQL 存团队/个人 profile;Node.js 微服务负责 profile 解析与缓存;根据语言动态拼装 system prompt。
    • 插件侧:AST 变换器 + LSP code action,生成后本地快速 fix;对不合规调用(如禁止的库)给出替代建议。
    • 向量检索:将团队最佳实践/模板嵌入索引,作为检索候选的“规范 few-shot”。
  • 潜在价值:稳定输出风格、减少评审反复;把“团队规范”变成生成质量的强约束;降低隐私风险(规范与修复在本地完成)。
  1. 会话级“上下文图谱”与可置顶/冻结的上下文包(优化核心功能效率/简化用户操作流程)
  • 核心思路:结合 AST + LSP 建立跨文件符号图谱(定义/引用/调用链/测试映射),增强 FAISS 检索:按“图谱距离+近因性+光标位置”排序 top-k 片段。提供“置顶符号/文件”(Pin)与“上下文冻结”(Freeze)功能,稳定长对话不漂移;在行内提示上方显示“已注入上下文概览”(可一键移除无关项)。
  • 技术落地要点:
    • 后端:微服务维护增量索引(监听 Git 变更);向量检索 rerank 融合图谱特征。
    • 插件侧:快捷键 Pin/Unpin(如 Alt+P)、Freeze/Unfreeze(如 Alt+F);UI 用 WebView 弹出“上下文预算条”,实时展示 token 占用。
    • 上下文窗口管理:为“当前文件/置顶符号/团队规范/相关测试”设置配额,动态调节。
  • 潜在价值:显著减少上下文丢失与跨文件理解偏差;让用户“看见并掌控”上下文,提高可预期性与信任感。
  1. 计划→补丁(Plan→Diff→Apply)的两段式生成流 + 键盘宏(简化用户操作流程/提升内容创作体验)
  • 核心思路:所有非 trivial 请求(重构/新增能力/迁移)先返回结构化“变更计划”(受影响文件、函数、风险点、回滚策略),用户按键确认后生成统一 Diff,并通过 LSP 批量应用;支持一步创建分支/提交信息;提供“安全模式”仅生成计划不触达代码。
  • 技术落地要点:
    • 模型侧:采用两段 prompt(first pass 产出 plan JSON,second pass 产出多文件 diff);Node.js 协调器负责状态机与回滚。
    • 插件侧:内置“计划面板”与“Diff 预览”,支持 Cmd+Enter 一键应用、Cmd+Z 撤销;支持“仅生成测试/仅生成类型声明”等宏。
    • CI 钩子:可选自动跑最小化测试集(基于受影响图谱)做干跑验证。
  • 潜在价值:将“猜测-修改-回退”的往复变为可视化决策,极大减少打断式操作;对多文件变更更可控,评审门槛更低。
  1. 覆盖率驱动的测试合成与 Mock 规划器(提升内容创作体验/提升用户活跃度/优化核心功能效率)
  • 核心思路:读取 lcov/coverage-final.json,优先为低覆盖但高调用权重的函数生成测试草案;AST 静态分析副作用与外部依赖,自动给出 Mock/Stub 计划与数据样例;支持“属性/基准/边界”三类测试模板切换;为失败用例生成“最小复现”输入。
  • 技术落地要点:
    • 向量检索:FAISS 召回相似模块的历史测试作为 few-shot。
    • 插件侧:行内提供“补齐断言/生成 Mock/填充边界案例”三颗快捷按钮;内置“最小可执行测试沙箱”(不离开编辑器运行)。
    • 后端:根据覆盖率与改动图谱优先级调度建议队列;可选“每周低覆盖清单”推送(团队维度)。
  • 潜在价值:把“写测试”变成半自动化流水线,提升质量同时促进持续使用;优先把时间花在高价值用例,加快迭代。
  1. 个性化偏好蒸馏 + PR 评审伴侣(强化个性化推荐/提升用户活跃度/简化流程)
  • 核心思路:从“用户近 N 次接收/拒绝”的补全中学习个人风格签名(命名倾向、编程范式、错误处理习惯、库偏好),作为本地重排器对候选进行 rerank;另在 PR/本地变更集上提供“评审伴侣”:生成变更摘要、潜在回归点、团队规范偏离点和待补测试建议,可一键转为修复补丁。
  • 技术落地要点:
    • 个人化:本地统计轻量特征向量(不上传源码),存 PostgreSQL;Node.js 提供 rerank API,对模型多候选进行排序;快捷键在候选间循环切换。
    • 评审伴侣:Diff 驱动检索 + AST 分析;在 WebView 展示“风险热区”、“规范偏离”、“缺失断言”;支持一键生成修复补丁或 TODO。
    • 隐私:提供“本地优先模式”,个人签名仅用于本机重排;团队可设置采集白名单。
  • 潜在价值:显著提升接受率与一致性,减少打磨时间;把评审知识沉淀为可执行建议,形成高频复用闭环,提升活跃度。

补充说明(与痛点对齐)

  • 风格不稳定:功能 1 + 5 的“团队档案 + 个性化重排”双保险;生成后 AST 自动校正。
  • 上下文丢失/跨文件弱:功能 2 的图谱驱动检索 + 冻结/置顶,确保关键上下文常驻。
  • 隐私与规范落地难:功能 1/5 的本地化执行、可配置上传策略;规范以“可执行修复”落地而非纯文档。
  • 键盘优先与行内高频:功能 2/3/4/5 均提供常用快捷键与行内微交互,尽量不跳出编辑器。

下面给出3个兼顾创新性与可落地性的功能建议,并简要说明潜在价值与实施要点。

  1. 自适应“任务图”与同侪学习圈(Mission Graph + Peer Circles)
  • 核心机制:基于错题、知识点与代码向量构建个人能力图谱;使用多臂老虎机/贝叶斯Bandit在“易/适中/挑战”间动态分配题目,使通过率保持在目标区间;按向量近邻将用户聚成“小圈子”,展示进度、徽章、同题不同解,支持轻量问答/点赞。
  • 潜在价值:强化个性化推荐,显著缓解难度不匹配;通过同水平同侪对比与互动提升参与度与留存。
  • 实施要点:知识图谱数据落地MySQL(节点=知识点/题目/错误模式,边=掌握度/相似度),错题与代码向量入库;Java微服务提供推荐与圈子匹配,gRPC流式下发任务;React可视化任务图与圈子动态;混合推理中,本地小模型负责错因标签与难度预测,远程模型用于复杂题目重写与多语言模版生成。
  1. 讲解卡片式“边学边解”(Hint Ladder + Visual Trace + Minimal Fix Diff)
  • 核心机制:将解析拆分为可点开的讲解卡片:关键概念卡、失败测试定位卡、执行轨迹可视化卡、最小修复Diff卡与对照测试卡;用户按需逐步获取提示,避免长篇大论与剧透。执行轨迹对Python/JS在沙箱内插桩,生成变量时间线/调用图;最小修复Diff基于AST差异生成最小可通过补丁。
  • 潜在价值:提升内容创作与学习体验,更聚焦、更可控的提示降低挫败感;对初学者更友好,显著提高题目完成率与复习效率。
  • 实施要点:判题沙箱增加插桩模式(记录IO、栈帧、关键变量),生成JSON轨迹;AST层面生成Diff Patch与受影响测试点;前端React渲染时间轴/调用图/代码Diff;本地模型生成简短提示卡与错因标签,远程模型生成完整参考解与跨语言模版,延迟高时先回提示卡再补齐详解。
  1. 可分享的“调试快照”与安全回放(Snapshot & Secure Replay)
  • 核心机制:一键生成可复现的调试快照(题目版本、依赖清单、测试种子、输入、容器镜像Digest、系统/编译器版本),生成短链分享至同侪圈/讨论区;查看者在只读隔离回放环境中复现、批注与给出建议。配套“安全闸门”:SAST/AST规则+依赖漏洞扫描+沙箱动态监控(seccomp/eBPF)拦截危险系统调用/网络访问,对模型生成代码做安全审计与资源配额。
  • 潜在价值:增强社交互动(同伴远程协助、教师复现评阅),并显著提升系统安全与稳定性;解决“环境受限、复现困难”的痛点。
  • 实施要点:容器侧使用只读文件系统+固定镜像Digest+确定性种子;快照元数据签名并存储对象存储,短链带TTL与最小权限Token;Java微服务编排回放任务,gRPC传输快照与回放日志;审计日志与异常指纹入库用于稳定性监控;模型服务输出经安全过滤与资源预算控制后再下发。

以上三个功能分别侧重于:个性化与社交(1)、内容创作与学习过程体验(2)、安全与稳定性并联动社交协作(3),共同解决题目匹配、解析冗长、调试困难与互动弱等核心痛点。

示例详情

解决的问题

帮助开发者和产品经理通过生成功能优化建议,探索更加创新、有价值的功能设计,从而提升应用的用户体验和市场竞争力。

适用用户

产品经理

快速获得创新的功能建议,优化产品体验,为用户提供更加实用的功能方案,同时提升产品市场竞争力。

初创企业创始人

在有限资源下,通过精准功能建议明确优化方向,快速挖掘核心竞争力,打造差异化产品。

开发团队负责人

根据推荐建议,合理分配开发资源与技术架构,为团队提供更加高效的功能实现路径参考。

特征总结

根据应用类型与目标,量身定制功能优化建议,确保更加贴合实际需求。
一键生成创新性功能想法,激发产品改进灵感,助力快速迭代升级。
支持具体领域和用户需求场景的深度设计,为产品差异化提供可靠方案。
自动输出功能潜在价值说明,让业务目标更具说服力,赢得团队与用户认可。
灵活适配多种开发语言与技术栈,为不同技术团队提供无缝支持。
智能洞察用户体验痛点,从优化细节入手,全面提升应用使用感知。
用清晰明确的建议,帮助团队快速抓住产品短板并制定高效的改进计划。
适合不同使用场景的灵活参数定制,满足从初创到企业级用户的多元需求。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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