前言¶
在 Agent 裏寫提示詞，常見卡點不是「不會用模型」，而是意圖說不清：腦子裏有畫面，落到對話裏只剩一句「幫我做個海報」；或者你其實想要規劃、分析、決策，卻仍在堆形容詞。自己手寫結構化提示詞又費時，還容易漏掉安全邊界和輸出格式。
下面介紹 SkillHub 上的 提示詞翻譯器-java版本（馬甲系統 Java 版）。它在 Skill 形態下提供意圖識別與領域規則；同包還附帶可本地運行的 Java 實現，適合需要 REST API、RAG 與緩存的場景。
這是什麼¶
一句話定位：馬甲系統 —— AI 提示詞翻譯器，把腦海中的畫面，變成專業提示詞；並可根據意圖擴展爲建議、分析、規劃或直接回答。
| 項 | 說明 |
|---|---|
| Skill 座標 | @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java |
| SkillHub 版本 | 1.0.2 |
| 來源 | community（發佈者 user_5d00e27d） |
| 分類 | ai-agent |
| 標籤 | requires_api_key=true |
官方頁面：SkillHub - 提示詞翻譯器-java版本
API 入口：https://api.skillhub.cn/user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java
核心功能¶
以下能力來自包內 SKILL.md 與 README.md，分 Skill 平臺版 與 本地 Java 版 兩層理解。
Skill 平臺版（裝進 Agent 後）¶
- 意圖識別：按生成類、建議類、分析類、規劃類、知識類等關鍵字做分類，並細分到文生圖、職業規劃、市場分析、學習路徑等子類。
- 輸出範圍：提示詞生成（文生圖/視頻/音頻/代碼）、可行性建議、多維度分析、流程規劃、直接回答。
- 安全紅線：內置一級攔截與二級警示規則（政治敏感、醫療法律投資建議等），在文檔中明列。
- M1 模式：意圖置信度低於 0.6 時，通過反問與選項澄清需求。
- 交互提示：可用「幫我規劃…」「幫我分析…」「幫我決策…」等自然表述；輸入「新手指南」查看完整功能說明。
Skill 平臺版受平臺限制：不支持文檔中描述的自動 RAG 檢索與完整緩存；完整能力需使用包內 Java 本地版。
本地 Java 版（同 Skill 包內源碼）¶
- 代碼層流水線：安全預檢 → 意圖分類 → RAG 檢索 → 上下文壓縮 → 模型生成。
- RAG：輸出前從
storage/rules/、用戶偏好與歷史上下文檢索（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 及自定義
base-url（需配置 API 密鑰）。 - 技術棧：Java 17+、Spring Boot 3.x、Maven 構建，可打 JAR 獨立運行。
安裝與啓用¶
1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時，按 SkillHub 安裝文檔 執行，例如完整安裝：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
2. 安裝本 Skill 到當前 Agent 的 skills 目錄¶
安裝時必須使用 --dir 指向當前客戶端的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/ 可能不會被識別。
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（用戶級或項目級二選一）：
skillhub install @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java --dir ~/.codex/skills/
# 或項目下：--dir .agents/skills/
官方頁面亦說明：可將安裝說明交給 AI，並參照 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安裝 @user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java。安裝後按所用客戶端要求重啓或刷新 Agent。
3. 本地 Java 版（可選）¶
若需要 REST、自動 RAG 與緩存，在已安裝 Skill 的目錄中進入 Java 工程根目錄（含 pom.xml），按 README 部署：
編譯打包：
mvn clean package
配置：編輯 src/main/resources/application.yaml，設置 majia.api（提供商、base-url、api-key、model、enabled 等）。密鑰建議用環境變量，例如：
export API_KEY="your-api-key"
運行：
mvn spring-boot:run
# 或
java -jar target/majia-2.0.jar
默認服務端口爲 8080（見 application.yaml 中 server.port）。
典型用法¶
在 Agent 裏（Skill 模式）¶
用日常口語描述目標，系統側按 SKILL.md 做意圖識別與領域規則加載。例如：
- 「幫我規劃一個三個月的 Java 學習路徑」
- 「幫我分析一下這個細分市場的競品差異」
- 「幫我決策：外包還是自建小團隊」
需要完整能力列表時，在對話中發送：新手指南。
本地 HTTP 調用¶
處理用戶輸入：
POST /api/majia/process
Content-Type: application/json
{
"input": "最近工作壓力大，心情不好",
"sessionId": "可選的會話ID"
}
檢索規則：
GET /api/majia/search?keyword=工作壓力
返回字段示例（見 README）：status、sessionId、domain、confidence、response、rulesLoaded。
配置 DeepSeek 等提供商時，可在 application.yaml 中設置：
majia:
api:
provider: "deepseek"
base-url: "https://api.deepseek.com/v1"
api-key: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
model: "deepseek-chat"
enabled: true
適用場景與注意¶
適合誰
- 希望在 Cursor、Claude Code、Codex 等環境裏，用自然語言觸發「提示詞 + 建議/分析/規劃」一體化流程的開發者。
- 需要在企業內網或自有服務中部署馬甲邏輯，並通過 HTTP 接入業務系統的 Java 團隊。
限制與注意
- SkillHub 標記
requires_api_key=true：啓用自定義模型 API 時必須配置密鑰；application.yaml中majia.api.enabled默認爲false，本地調用大模型前需顯式打開並填好配置。 - 平臺版與本地版能力不一致：自動 RAG、緩存、規則擴展以本地 Java 版爲準；僅裝 Skill 時不要假設已具備 README 中的全部代碼層優化。
- 安全與合規：文檔列有醫療、法律、投資等二級警示場景，生產環境應結合自有合規策略，不要依賴單一 Skill 文案作爲最終審覈。
- 版本表述：SkillHub 展示版本爲 1.0.2；包內 README 自述 Java 產品線爲 2.0 功能版，
pom.xml中 artifact 版本爲 1.0，以你實際構建產物爲準。
截至 SkillHub 頁面數據：評分 100000，下載 1454 次，安裝 15 次（統計會隨時間變化）。
結尾¶
提示詞翻譯器-java版本把「用戶生活語言」和「模型可執行的專業表達」之間的翻譯做成可安裝的 Agent Skill，並在同一倉庫提供 Java 本地實現，便於從對話試用擴展到 API 部署。需要安裝或查閱更新時，請打開官方 Skill 頁：https://www.skillhub.cn/skills/user_5d00e27d/majia-prompt-translator-java。
