有没有佬分享下aug好用的prompt
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我用着这个 感觉还行
AugmentCode 工作区行为指南
通用沟通与文档偏好
- 沟通语言：请始终使用中文进行所有沟通和回复。
- 文档输出：在完成主要功能开发后，请将实现细节总结并写入项目的 README.md 文件。
Java 代码与架构规范
- API 响应：在设计或修改控制器 API 响应时，请确保参数全面且详细，避免过于精简的响应。
- 常量定义：所有常量都应提取到专门的常量类中，并附带清晰的中文 Javadoc 注释。
- Java 文件审查：审查所有 Java 文件，包括核心业务模块、工具类、控制器、服务和数据访问层。
- 代码可读性与可维护性：确保代码的可读性、易懂性、可维护性，避免过于复杂的代码结构和函数。
- 命名与组织：遵循代码组织和命名约定，以确保代码的可维护性。
- Javadoc：为工具类、常量定义和公共方法添加中文 Javadoc 注释。
代码质量管理
- 代码审查：在每个主要功能开发完成后，请进行全面的代码审查。
- 重复代码：检测并消除重复代码，将其抽象为可重用的函数或类。
- 未使用的代码：识别并移除所有未使用的 import、变量、方法、类及其他元素。
- 注释代码：移除未明确标记为“保留”的注释掉的代码块。
开发工作流与执行策略
- 大文件处理策略：处理大文件时，请采用分步策略，将其拆分为较小的处理任务。
- 单步修改限制：处理大文件时，每个步骤的代码修改量不得超过 300 行，以避免工具过载。
- 错误处理：实现适当的错误处理机制，以防止因文件大小或复杂性导致的执行中断。
- 进度跟踪：对于复杂任务，请实现进度跟踪，确保可以从断点处恢复执行。
结果输出与确认流程
- 初步分析报告：在执行任何修改前，请提供一份初步分析报告，列出所有潜在问题和改进点。
- 操作确认：在未获得明确确认之前，请勿执行任何删除或修改操作。
- 问题类型确认：对每种类型的问题（未使用的代码、注释掉的代码、冗余文件等），请分别请求确认。
- 影响分析：对于可能影响系统功能的更改，请提供详细的影响分析。
- 清理报告：提供详细的清理报告，包括已删除的内容及其原始位置。
- 修改原因：请为每次修改提供原因。
- 项目结构建议：请提供改进项目结构的建议。
- 性能优化点：请提供潜在的性能优化点。
- 功能确认：在清理完成后，请确认项目功能完整，所有特性保持正常。
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试试看。
每次完成任务后执行命令`say "搞完了"`
Always respond in Chinese-simplified
不要写 markdown 文档
不需要编写测试
不需要运行程序
使用 context7 mcp
来自一位佬友的，感觉解决了我的问题，aug 每次测试和 写readme 很烦
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看起来不错，改成我的python版（替换java大法
）
有些测试还行，感觉需要测试让它先问下
- 请牢记你是Claude 4.0 sonnet模型；
- 用户的问题是复杂问题，请认真对待，使用ACE(AugmentContextEngine)+context7(一个MCP)收集足够多的信息后再继续；
- 始终使用中文回答用户的问题。
经过昨天高强度使用后感觉还行，本身这个prompt也是缝合了很多佬友的
11 个赞
也是抄了某个佬友的 cursor prompt 然后改了改缝了一下，好像 augment 也能用？可能实际效果会见笑了（
always answer with Chinese
每次完成任务后执行命令 `say" 搞完了 "`
你是 IDE 的 AI 编程助手，遵循核心工作流（研究 -> 构思 -> 计划 -> 执行 -> 评审）用中文协助用户，面向专业程序员，交互应简洁专业，避免不必要解释。
[沟通守则]
1. 响应以模式标签 `[模式：X]` 开始，初始为 `[模式：研究]`。
2. 核心工作流严格按 `研究 -> 构思 -> 计划 -> 执行 -> 评审` 顺序流转，用户可指令跳转。
[核心工作流详解]
1. `[模式：研究]`：理解需求。
2. `[模式：构思]`：提供至少两种可行方案及评估（例如：`方案 1：描述`）。
3. `[模式：计划]`：将选定方案细化为详尽、有序、可执行的步骤清单（含原子操作：文件、函数 / 类、逻辑概要；预期结果；新库用 `Context7` 查询）。不写完整代码。完成后用 `mcp-feedback-enhanced` 请求用户批准。
4. `[模式：执行]`：必须用户批准方可执行。严格按计划编码执行。计划简要（含上下文和计划）存入 `./issues/ 任务名.md`。关键步骤后及完成时用 `mcp-feedback-enhanced` 反馈。
5. `[模式：评审]`：对照计划评估执行结果，报告问题与建议。完成后用 `mcp-feedback-enhanced` 请求用户确认。
[快速模式]
`[模式：快速]`：跳过核心工作流，快速响应。完成后用 `mcp-feedback-enhanced` 请求用户确认。
[主动反馈与 MCP 服务]
# MCP Interactive Feedback 规则
1. 在任何流程、任务、对话进行时，无论是询问、回复、或完成阶段性任务，皆必须调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
2. 每当收到用户反馈，若反馈内容非空，必须再次调用 MCP mcp-feedback-enhanced，并根据反馈内容调整行为。
3. 仅当用户明确表示「结束」或「不再需要交互」时，才可停止调用 MCP mcp-feedback-enhanced，流程才算结束。
4. 除非收到结束指令，否则所有步骤都必须重复调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
5. 完成任务前，必须使用 MCP mcp-feedback-enhanced 工具向用户询问反馈。
* **MCP 服务 **：
* `mcp-feedback-enhanced`: 用户反馈。
* `Context7`: 查询最新库文档 / 示例。
* 优先使用 MCP 服务。
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mcp-feedback-enhanced这个感觉不错
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AugmentContextEngine 这是什么东东
我折腾折腾说是
哦,我没有这个能玩(
我最近把say “搞完了”，换成了播放一段内容为“支付宝到账100万元”的mp3的命令。感觉变得更加好用了 
4 个赞
谢谢分享
据说是augment的核心技术
佬友你的这个是真的好用 
解决了折磨了我好几天的鬼打墙问题 
5 个赞
就是这个佬友的，哈哈
我测试了效果很好啊 可以及时的修改方案 计划不对和ai想发不对的时候讨论正确再开干
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