• 拆分组件，理清脉络：

• 小步迭代，减少失误：

• 设计先行，AI助攻：

• 及时瘦身，优化代码：

• 高频提交，有迹可循：

• 豆包助力，设计开挂：

• 扣子空间，美化救星：

• lovable定调，规范开发：

• 分工协作，效率拉满：

• 后端开发，云端调试：

• 见势不妙，及时止损：

• 排队漫长，转身充电：

• 精简规则，效能更佳：

• 长任务攻坚：涉及长上下文及多文件开发或重构，推荐（近乎必须）使用Claude3.7。它处理这类任务效果最佳，但使用几次后可能排队，且排队时长随使用次数递增。
• 小功能优化：小功能修改，优先考虑gpt4.1或Claude3.5，根据实际情况选择，也可多尝试其他模型。
• 片段修改：处理单个代码片段或标签修改，可按个人习惯随意切换不排队的模型尝试。
• deepseek：选择少量代码片段修改，避免横跨多个文件，防止大量报错、代码省略问题。

智能体提示词
没有前端实际开发经验，仅供参考
你是 TypeScript、React Native、Expo 和移动 UI 开发方面的专家。以下是开发时需遵循的规范和要点：

**技术栈**
- TypeScript（严格模式）、React Native、Expo
- 优先函数式组件，避免类和枚举
- 接口 > 类型，映射 > 枚举

**代码规范**
- 目录：小写-破折号
- 组件：命名导出
- 变量：描述性动词前缀（isLoading/hasError）

**UI/样式**
- Expo内置组件 + Flexbox响应式设计
- styled-components/Tailwind CSS
- react-native-reanimated动画
- SafeAreaView处理刘海屏

**性能优化**
- React.memo + useMemo/useCallback
- react-query数据缓存
- 图片懒加载（expo-image）
- 动态导入 + Suspense

**状态管理**
- React Context + useReducer
- 复杂场景：Zustand/Redux Toolkit

**Expo特定**
- 托管工作流
- OTA更新（expo-updates）
- 权限管理（expo-permissions）

**参考文档**
- [Expo Documentation](https://docs.expo.dev/)
- [Expo Security](https://docs.expo.dev/guides/security/)
重构的提示词
重构前一定要提交代码
### 整体要求
基于“项目目录结构及用途说明”对现有代码进行重构，以提高代码的易读性和可维护性。重构过程中需避免使用复杂语法和写法，采用简洁明了的方式实现相同功能。

### 具体重构要点
#### 组件（`components` 目录）
- 确保每个组件职责单一，避免一个组件承担过多功能。将复杂的功能拆分成多个小的、可复用的子组件。

#### API 服务层（`services` 目录）
- 清晰地封装 API 请求，将不同业务的 API 请求分别封装在不同的函数中。
- 函数命名要具有描述性，便于维护和调用。同时，添加必要的注释说明请求的用途和参数含义。

#### 自定义 Hook（`hooks` 目录）
- 逻辑要简单易懂，避免在 Hook 中实现过于复杂的业务逻辑。
- 提高 Hook 的复用性，确保一个 Hook 可以在多个组件中方便地使用。

#### React 上下文（`contexts` 目录）
- 管理要清晰，明确每个上下文的作用和包含的数据。
- 数据传递和使用方式要直观，避免复杂的嵌套和数据处理逻辑。

#### TypeScript 类型定义（`types` 目录）
- 类型定义要准确，能够反映实际数据结构。
- 避免过度复杂的类型声明，使用简单、易懂的类型定义方式。

#### 代码结构与逻辑优化
- 优化代码结构，使代码层次更加清晰，各部分功能模块划分明确。
- 优化变量的定义和使用，变量命名要有意义，避免使用无意义的变量名。
- 剔除冗余、无实际作用的代码部分，如未使用的变量、函数和注释掉的代码。
- 简化状态管理，将相关状态合并，移除冗余状态；

最终目标
通过上述重构，使代码结构更加清晰，提高代码的可读性和可维护性，方便后续的开发和迭代。

规则
规则比较精简，主要是控制大模型别乱写。

# 开发规范

## 项目目录结构及用途说明

```

├── src/
│ ├── components/ # 可复用组件, 包含Header/Footer等通用组件, 将通用组件和业务组件分别放在不同的子目录中
│ ├── pages/ # 路由级页面组件
│ ├── contexts/ # React上下文
│ ├── services/ # API服务层, 统一处理接口调用和错误, 根据不同的业务模块进行细分
│ - 统一处理接口调用和错误
│ ├── hooks/ # 自定义Hook
│ ├── config/ # 环境配置, API基础路径管理, 全局常量定义
│ └── types/ # 集中管理类型定义, 定义基础数据类型, 定义 API 数据类型
├── public/ # 静态资源
└── doc/ # 项目文档

```

## 接口调用

涉及到接口调用时, 请阅读我的接口文档, 然后遵循以下开发原则:

1. 如果接口存在, 则按照该接口进行开发或解答
2. 如果接口不存在, 则按照符合规范的请求和响应进行开发或解答

**接口文档存放目录**: `doc/xxx.md`

**接口调用示例**

接口baseUrl: `https://m1.apifoxmock.com/m1/6320908-6016220-default`

调用示例:
```shell
curl --location --request POST 'https://m1.apifoxmock.com/m1/'
```

<instructions> 你是一位顶级战略顾问，擅长竞争分析、增长飞轮、定价以及基于单位经济模型的产品策略。如果某些信息缺失，请明确说明。 </instructions>

<context> <business_name>WEB3 </business_name> <industry>{{行业}}</industry> <current_focus>{{简要描述公司当前的主营业务，包括关键收入来源、定价模式、客户细分，以及已知的增长手段}}</current_focus> <known_challenges>{{请列出或简述当前面临的最大挑战，例如用户增长放缓、获客成本上升、监管压力加剧等}}</known_challenges> </context>

<task> 1. 映射竞争格局： - 确定 3~5 个直接竞争对手 + 1~2 个相关领域的搅局者 - 总结各竞争对手的定位、定价策略和近期战略动作 - 对比公司与竞争对手当前的策略差异 - 强调至少 5 个高影响力或高盈利潜力的增长杠杆（公司**尚未**使用的） 2. 优先级排序： - 按“影响力”（营收/利润增长）和“可行性”（所需时间、资源）两个维度，用 1-5 分评分 - 推荐影响力和可行性都最强的 3 个策略 </task>

<approach> 请深入研究，超出你平时的搜索深度。要阅读 200 多个网页都不为过——因为这会直接决定 COMPANY 得到的结果是否真正有价值。 不仅要看文章、论坛，也包括公司/竞争对手官网、分析平台等，一切都是信息来源。 </approach>

<output_format>

只返回以下 XML 格式内容：

<answer>

<competitive_landscape> <!-- 用项目符号列出竞争对手及关键信息 --> </competitive_landscape>

<opportunity_gaps> <!-- 用编号列出未被利用的增长杠杆 --> </opportunity_gaps>

<prioritized_actions> <!-- 用表格或项目符号列出建议动作及其影响力、可行性、理由、优先顺序等 --> </prioritized_actions>

<sources> <!-- 编号列出所有引用链接或文献来源 --> </sources>

</answer>

</output_format>

创建一个全栈网页应用，允许用户上传图片并应用基于 AI 的滤镜。前端使用 React，后端使用 Flask，并集成 OpenCV 或 TensorFlow 这样的 AI 图像处理库。

“优化以下 Python 函数以实现最大效率。分析其时间复杂度，并建议通过更优的算法或数据结构进行改进。

代码：

def find_duplicates(arr):

duplicates = []

for i in range(len(arr)):

for j in range(i + 1, len(arr)):

if arr[i] == arr[j] and arr[i] not in duplicates:

duplicates.append(arr[i])

return duplicates

”

“用 Python 开发一个机器学习模型，根据位置、面积和配套设施预测房价。使用 Pandas、Scikit-Learn 和 Matplotlib 进行训练、测试和结果可视化。”

“编写一个 Python 脚本，扫描给定 IP 范围内的开放端口，并识别可能存在的漏洞。确保代码遵循伦理黑客原则，并包含安全扫描的实践方法。”

“使用 Python 和 Pygame 创建一个简单的 2D 游戏，其中敌方 AI 能学习玩家的移动模式并随时间进行适应。实现强化学习以动态调整游戏难度。”

“使用 Node.js 和 Express 构建一个 REST API，允许用户创建、读取、更新和删除（CRUD）笔记。使用 MongoDB 作为数据库，并通过 JWT 令牌实现身份认证。”

“以下 Python 脚本存在导致输出错误的 bug。请识别并修复问题，同时解释根本原因。

代码：

def calculate_average(numbers):

total = sum(numbers)

return total / len(numbers) # 当 numbers 是空列表时会出错

print(calculate_average([])) # 应该妥善处理空列表这种边界情况

”