搜罗全球最顶尖的内容作品与工作成果，拆到每一个细枝末节，作为可复刻的范式沉淀
81 个收录案例 · 17 个行业分类 · 持续搜罗中
医疗行政、商业地产、保险、物流/制造/能源运营等传统行业的工序级 AI 提示词库。
Healthcare Agents — 51 Specialist AI Agents for US Healthcare Administration · ajhcs
用51个窄域专家替代一个泛化"医疗助手":覆盖美国医疗收入循环、合规、质量、互操作等10大行政域的可安装长篇提示词包
ajhcs/healthcare-agents(v1.5.0,2026年5月活跃发版)收录51个美国医疗行政专科agent全文提示词,按10大域组织:收入循环(拒付防控/ICD-10编码/340B/payer合同建模)、事前授权、利用审查(InterQual/Two-Midnight规则)、HIPAA与OIG合规、HEDIS/Stars质量指标、HL7v2-FHIR/Epic互操作、人力规划、人口健康、药事、战略与应急。每个agent为30-50KB长篇Markdown,含YAML frontmatter官方监管数据源清单(CMS/HRSA/X12分免费/付费层)、角色身份与经验记忆、操作工作流、交付物模板(申诉包/审计册/payer矩阵)、输出模式与跨agent交接规则,可安装进Claude Code/Codex/Cursor等工具,附冻结评分rubric的自改进评测套件。源库2.0MB超限,staging精选10大域各1个旗舰agent全文+51条完整索引。
CRE Agent Skills — 50 Commercial Real Estate AI Analysis Skills · Avi Hacker, J.D. / The AI Consulting Network (GitHub: ahacker-1)
把商业地产收购全流程(尽调→承销→融资→法务→交割→资管)拆成50个带公式与量化阈值的可执行AI技能文件
作者Avi Hacker(执业律师/AI咨询)将自研的多agent商业地产收购编排器拆解为50个独立技能文件,覆盖尽调(7)、承销(3)、融资(3)、法务(6)、交割(2)、文档摄取(4)、工业地产(8)、经纪投资销售(8)、资产管理(9)九大工作流,另附15个知识库(承销公式全集、lender放贷标准、风险评分、多户型基准等)。每个技能含When-to-Use、所需输入、Mission、分步Strategy(带真实公式与量化阈值)、输出格式、质检规则与红旗清单,直接投喂Claude Code/ChatGPT/Cursor即用。全库约1.1MB,staging文件精选收录22个代表性技能+承销计算知识库全文,并附65文件完整目录索引。
Evos Agent Skills — Industry Operations Expert Capabilities (Logistics / Retail / Manufacturing / Energy) · evos (GitHub org: ai-evos)
把四大传统行业 10-20 年老兵的运营判断力固化成 8 个标准 Agent Skills,每个技能自带可复跑的 201 场景评测证据(裸模型 81.4%→93.2%)
ai-evos/agent-skills 将物流、零售、制造、能源四个传统行业资深从业者的运营专长固化为 8 个标准 Agent Skills:物流异常管理、承运商关系管理、关务贸易合规、库存需求计划、退货逆向物流、生产排产、质量不符合品处理、能源采购。每技能 = SKILL.md 核心指令(含 Carmack 修正案索赔时限、COGSA 责任限额等具体监管阈值与判断框架)+ 3 个 references 深域文件 + 20-30 场景自动化评测。官方双跑对照:同模型(Claude Sonnet 4)裸跑均分 81.4%,加载技能后 93.2%,平均 +11.8pp。Apache-2.0 开源,兼容 Claude Code/Cursor/OpenClaw 等平台。本次全文收录 8 个 SKILL.md(约 194KB)+ 完整目录索引。
Prompt Engineering in Clinical Practice: Tutorial for Clinicians (JMIR 2025) · Jialin Liu, Fang Liu, Changyu Wang, Siru Liu(华西医院/医学信息学团队),发表于 Journal of Medical Internet Research
JMIR 同行评审的临床提示词工程教程:15 条嵌入真实患者参数与权威指南的全文提示词 + 7 技术框架,CC-BY 4.0 开放复用
JMIR 2025 年同行评审教程,面向临床医生的提示词工程完整指南。按「定义临床目标→5 大原则→7 种技术→实施框架」四步展开,给出 15 条可直接复制的全文提示词,均嵌入真实患者参数(年龄、合并症、eGFR、EF 值、孕周)与权威指南锚点(ADA/KDIGO/ACC/AHA/NCCN/ATS-IDSA/ACOG),覆盖出院小结、胸痛鉴别诊断、患者教育、再入院风险分层、用药替代方案等高频场景;并附去标识化、HIPAA/GDPR 合规与 EHR 工作流集成工序。CC-BY 4.0 开放许可,正文已完整收录。
Insurance LLM Framework — Prompt Templates for Underwriting, Claims, Compliance & Customer Service · Oktay Ozturk (ozturkoktay)
保险公司六大业务场景(保单摘要/对比、理赔批复/拒赔、风险评估、合规检查、客服咨询、培训材料)的变量化提示词模板+策略组装工序+配套评测量规,MIT 可商用。
保险领域提示工程与评估框架的提示词资产全量收录:8 个 JSON 变量化模板(每条含完整 prompt、变量定义与官方示例输入)+library.py 额外 4 个内置变体(详细摘要/few-shot 理赔/简答客服/CoT 风险评估),覆盖核保-理赔-合规-客服-培训六任务族;附 4 种提示策略组装工序(zero-shot/few-shot/chain-of-thought/ReAct 的示例注入规则)和 4 套任务级人工评测量规(每套 4 维、1-5 分逐级锚定描述,可直接改造为 LLM-judge 评分提示词)。模板设计面向开源 7B 级模型(llama2-7b-chat/mistral-7b-instruct)即可运行。