前言¶
在 Agent 里写提示词，常见卡点不是「不会用模型」，而是意图说不清：脑子里有画面，落到对话里只剩一句「帮我做个海报」；或者你其实想要规划、分析、决策，却仍在堆形容词。自己手写结构化提示词又费时，还容易漏掉安全边界和输出格式。
下面介绍 SkillHub 上的 提示词翻译器-java版本（马甲系统 Java 版）。它在 Skill 形态下提供意图识别与领域规则；同包还附带可本地运行的 Java 实现，适合需要 REST API、RAG 与缓存的场景。
这是什么¶
一句话定位：马甲系统 —— AI 提示词翻译器，把脑海中的画面，变成专业提示词；并可根据意图扩展为建议、分析、规划或直接回答。
| 项 | 说明 |
|---|---|
| Skill 坐标 | @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java |
| SkillHub 版本 | 1.0.2 |
| 来源 | community（发布者 user_5d00e27d） |
| 分类 | ai-agent |
| 标签 | requires_api_key=true |
官方页面：SkillHub - 提示词翻译器-java版本
API 入口：https://api.skillhub.cn/user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java
核心功能¶
以下能力来自包内 SKILL.md 与 README.md，分 Skill 平台版 与 本地 Java 版 两层理解。
Skill 平台版（装进 Agent 后）¶
- 意图识别：按生成类、建议类、分析类、规划类、知识类等关键字做分类，并细分到文生图、职业规划、市场分析、学习路径等子类。
- 输出范围：提示词生成（文生图/视频/音频/代码）、可行性建议、多维度分析、流程规划、直接回答。
- 安全红线：内置一级拦截与二级警示规则（政治敏感、医疗法律投资建议等），在文档中明列。
- M1 模式：意图置信度低于 0.6 时，通过反问与选项澄清需求。
- 交互提示：可用「帮我规划…」「帮我分析…」「帮我决策…」等自然表述；输入「新手指南」查看完整功能说明。
Skill 平台版受平台限制：不支持文档中描述的自动 RAG 检索与完整缓存；完整能力需使用包内 Java 本地版。
本地 Java 版（同 Skill 包内源码）¶
- 代码层流水线：安全预检 → 意图分类 → RAG 检索 → 上下文压缩 → 模型生成。
- RAG：输出前从
storage/rules/、用户偏好与历史上下文检索（application.yaml中可配置top-k、min-score）。 - REST API：
POST /api/majia/process、GET /api/majia/search。 - 多模型 API：支持 openai、claude、deepseek、zhipu、moonshot 及自定义
base-url（需配置 API 密钥）。 - 技术栈：Java 17+、Spring Boot 3.x、Maven 构建，可打 JAR 独立运行。
安装与启用¶
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，按 SkillHub 安装文档 执行，例如完整安装：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
2. 安装本 Skill 到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须使用 --dir 指向当前客户端的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不会被识别。
Cursor 示例：
skillhub install @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java --dir ~/.cursor/skills/
Claude Code 示例：
skillhub install @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java --dir ~/.claude/skills/
Codex 示例（用户级或项目级二选一）：
skillhub install @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java --dir ~/.codex/skills/
# 或项目下：--dir .agents/skills/
官方页面亦说明：可将安装说明交给 AI，并参照 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java。安装后按所用客户端要求重启或刷新 Agent。
3. 本地 Java 版（可选）¶
若需要 REST、自动 RAG 与缓存，在已安装 Skill 的目录中进入 Java 工程根目录（含 pom.xml），按 README 部署：
编译打包：
mvn clean package
配置：编辑 src/main/resources/application.yaml，设置 majia.api（提供商、base-url、api-key、model、enabled 等）。密钥建议用环境变量，例如：
export API_KEY="your-api-key"
运行：
mvn spring-boot:run
# 或
java -jar target/majia-2.0.jar
默认服务端口为 8080（见 application.yaml 中 server.port）。
典型用法¶
在 Agent 里（Skill 模式）¶
用日常口语描述目标，系统侧按 SKILL.md 做意图识别与领域规则加载。例如：
- 「帮我规划一个三个月的 Java 学习路径」
- 「帮我分析一下这个细分市场的竞品差异」
- 「帮我决策：外包还是自建小团队」
需要完整能力列表时，在对话中发送：新手指南。
本地 HTTP 调用¶
处理用户输入：
POST /api/majia/process
Content-Type: application/json
{
"input": "最近工作压力大，心情不好",
"sessionId": "可选的会话ID"
}
检索规则：
GET /api/majia/search?keyword=工作压力
返回字段示例（见 README）：status、sessionId、domain、confidence、response、rulesLoaded。
配置 DeepSeek 等提供商时，可在 application.yaml 中设置：
majia:
api:
provider: "deepseek"
base-url: "https://api.deepseek.com/v1"
api-key: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
model: "deepseek-chat"
enabled: true
适用场景与注意¶
适合谁
- 希望在 Cursor、Claude Code、Codex 等环境里，用自然语言触发「提示词 + 建议/分析/规划」一体化流程的开发者。
- 需要在企业内网或自有服务中部署马甲逻辑，并通过 HTTP 接入业务系统的 Java 团队。
限制与注意
- SkillHub 标记
requires_api_key=true：启用自定义模型 API 时必须配置密钥；application.yaml中majia.api.enabled默认为false，本地调用大模型前需显式打开并填好配置。 - 平台版与本地版能力不一致：自动 RAG、缓存、规则扩展以本地 Java 版为准；仅装 Skill 时不要假设已具备 README 中的全部代码层优化。
- 安全与合规：文档列有医疗、法律、投资等二级警示场景，生产环境应结合自有合规策略，不要依赖单一 Skill 文案作为最终审核。
- 版本表述：SkillHub 展示版本为 1.0.2；包内 README 自述 Java 产品线为 2.0 功能版，
pom.xml中 artifact 版本为 1.0，以你实际构建产物为准。
截至 SkillHub 页面数据：评分 100000，下载 1454 次，安装 15 次（统计会随时间变化）。
结尾¶
提示词翻译器-java版本把「用户生活语言」和「模型可执行的专业表达」之间的翻译做成可安装的 Agent Skill，并在同一仓库提供 Java 本地实现，便于从对话试用扩展到 API 部署。需要安装或查阅更新时，请打开官方 Skill 页：https://www.skillhub.cn/skills/user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java。
