Repository
kangarooking/system-prompt-skills agent skills
- skills
- 15
- GitHub stars
- 208
GitHub description: “从 165 个顶级 AI 产品系统提示词中蒸馏出的 15 个可执行 Agent skill”
- Stars
- 208 (45 forks)
- Licence
- MIT
- Last push
- May 2026
- Created
- May 2026
- agent-design
- ai-agents
- cangjie-skill
- context-management
- prompt-engineering
- prompt-injection
- system-prompt
- tool-use
- agent-skills
Install all skills
npx skills add kangarooking/system-prompt-skillsAdd --skill <name> for a single skill and -a <agent> to choose the agent (see the agent guides).
Skills in kangarooking/system-prompt-skills, ranked
Ranked by score. Sort bymost stars,trending,newest,recently updated
| # | Skill | Repository | Stars | Used in | Tokens | Auto-check | Licence | Updated |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 当需要为 AI 设计记忆存储、检索、应用和更新机制时调用此 skill。典型场景包括：设计持久化记忆架构（用户偏好、历史上下文、项目知识）、定义记忆的创建/读取/更新/删除生命周期、实现静默记忆应用（不在回复中透露记忆内容）、管理敏感记忆边界。 | kangarooking/ | 208 | — | ~1.2k | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 2 | 当需要为 AI 产品定义核心身份、角色声明和能力边界时调用此 skill。典型场景包括：设计新 AI 产品的 system prompt 首段、为不同场景创建差异化角色（如教学助手 vs 编程代理）、重新定义 AI 与用户的关系框架。 | kangarooking/ | 208 | — | ~956 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 3 | 当需要在基础身份之上叠加可切换的人格风格层时调用此 skill。典型场景包括：为同一产品提供多种人格选项（如 GPT-5.1 的 friendly/professional/quirky 模式）、设计人格切换机制、防止人格泄露到用户内容中。 | kangarooking/ | 208 | — | ~1k | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 4 | 当需要为 AI 系统设计多层安全防线、内容过滤策略和伦理边界时调用此 skill。典型场景包括：设计拒绝策略与升级机制、防御 prompt 注入攻击、实现领域特定安全规则（教育、医疗、金融等）、定义 AI 的价值观锚点。 | kangarooking/ | 208 | — | ~1.2k | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 5 | 当需要为 AI 定义工具接口、设计调用规范、实现工具发现与编排机制时调用此 skill。典型场景包括：设计 AI agent 的工具集、定义 JSON Schema/XML/TypeScript 格式的工具描述、实现工具权限控制与并行调度、设计子代理委托架构。 | kangarooking/ | 208 | — | ~1.1k | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 6 | 当系统提示词需要设计多代理协作架构、子代理专业化分工、代理间上下文隔离与传递机制、任务生命周期管理时调用此 Skill。适用于 AI Agent 平台、多工具编排系统、代码审查流水线、跨应用协作场景等。不适用于：单代理系统（无委派需求）、简单工具调用（无子代理概念）、纯 API 编排（无 AI 决策）。当需求聚焦于"单代理内的对话路由"而非"多代理间的任务分配"时，应该用… | kangarooking/ | 208 | — | ~897 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 7 | 当系统提示需要设计引用格式、信息溯源机制、来源标注系统时调用。适用于文档问答、搜索增强生成（RAG）、代码引用、浏览器辅助等需要让用户追溯信息来源的场景。不适用于纯创作类输出（如故事、诗歌），不适用于无需溯源的常识问答，也不适用于注入防御（虽然两者都涉及内容可信度）。 | kangarooking/ | 208 | — | ~655 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 8 | 当系统提示面向编程代理（Coding Agent）场景时调用。适用于构建代码编辑、文件操作、Git 工作流、自动化编程助手的系统提示。不适用于代码解释或教学场景（无文件修改），不适用于 DevOps 基础设施配置（非代码层），不适用于纯对话式代码问答（无工具调用）。 | kangarooking/ | 208 | — | ~769 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 9 | 当系统提示词需要设计 token 预算分配、上下文压缩策略、延迟加载机制、记忆持久化方案时调用此 Skill。适用于长对话 AI 助手、代码编辑器集成、研究型 Agent、多会话系统等需要精细管理上下文窗口的场景。不适用于：单轮交互系统（无上下文管理需求）、纯无状态 API（无对话历史）、简单的 prompt 模板设计。当需求聚焦于"如何搜索外部信息"而非"如何管理已有信息"时，应该用… | kangarooking/ | 208 | — | ~834 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 10 | 当系统提示词需要定义 AI 如何分类用户意图、路由到不同处理流程、决定澄清策略和自主度级别时调用此 Skill。适用于多任务型 AI 助手、客服机器人、编程工具、研究助手等需要结构化对话管理的场景。不适用于：纯问答型系统（无任务执行）、单轮交互（无对话状态）、简单的 prompt 模板（无路由逻辑）。当需求仅涉及"输出什么格式"而非"如何决定输出什么"时，应该用… | kangarooking/ | 208 | — | ~788 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 11 | 当系统提示需要防御提示注入、越狱攻击、社会工程、内容信任边界突破等安全威胁时调用此 Skill。适用于构建 AI Agent、聊天机器人、文档处理助手等任何接受外部输入的系统提示。不适用于纯内部工具调用场景或已完全隔离的沙箱环境，也不适用于 UI 布局或响应格式设计。 | kangarooking/ | 208 | — | ~635 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 12 | 当系统提示面向移动端（手机、平板）场景时调用。适用于 iOS/Android 应用内 AI 助手、移动端聊天界面、响应式输出的系统提示设计。不适用于桌面端优先的场景，不适用于移动端 UI 开发（非提示层），不适用于语音场景（语音场景使用 voice-optimization）。 | kangarooking/ | 208 | — | ~665 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 13 | 当系统提示词需要为 AI 输出定义格式规范、长度约束、风格指南或反"AI味"策略时调用此 Skill。适用于聊天机器人、CLI 工具、移动端助手、设计生成器等需要自适应输出的场景。不适用于：纯内容生成（无格式要求）、内部推理链设计、安全策略制定。当需求仅涉及"用什么格式返回数据"而非"如何控制输出的风格与密度"时，这不是最佳 Skill。 | kangarooking/ | 208 | — | ~694 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 14 | 当系统提示词需要定义 AI 模型何时搜索、如何搜索、搜索哪些数据源、以及如何处理搜索结果时调用此 Skill。适用于所有涉及实时知识检索的 AI 产品设计——聊天机器人、研究助手、企业知识库问答等。不适用于：纯离线场景（无搜索能力的环境）、已完全内化的知识问答（如数学推导）、创意生成任务。当需求仅涉及"从本地文件读取内容"而非"联网检索外部信息"时，这不是最佳 Skill。 | kangarooking/ | 208 | — | ~747 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
| 15 | 当系统提示面向语音交互场景（语音助手、语音搜索、有声回答、电话客服 AI）时调用。适用于需要将文本输出优化为口语表达的系统提示设计。不适用于纯文本聊天界面，不适用于语音合成（TTS）技术选型，不适用于图像/视频多模态场景。 | kangarooking/ | 208 | — | ~642 | Automated safety check: Pass | MIT | 5 mo ago |
Questions, answered from the data.
What is the best skill in kangarooking/system-prompt-skills?
Memory System from kangarooking/system-prompt-skills ranks first of the 15 skills in kangarooking/system-prompt-skills listed here, with the highest score: its repository has 208 GitHub stars, its SKILL.md loads about 1.2k tokens and it passes the automated safety check with no findings. Next come Persona Design and Personality System.
Are the skills in kangarooking/system-prompt-skills official?
None yet. All 15 skills in kangarooking/system-prompt-skills listed here come from community repositories; a skill counts as official when the product's own GitHub organization publishes it.
How do I install all skills from kangarooking/system-prompt-skills?
Run npx skills add kangarooking/system-prompt-skills in your project: the open-source skills CLI installs the repository's skills into your coding agent's skills folder. To install a single skill, open its page here for the exact command.
How are these skills ranked?
By Skill Navigator score, which combines the GitHub stars of the skill's repository (shared across that repo's skills and discounted for large collections), how many other GitHub owners carry a copy of the skill, and automated SKILL.md quality checks, minus penalties for safety-check warnings and for each further skill from the same repository. Skills that fail the safety check are not listed.