人工把关的委托简报 —— 规划、起草、核验
精选五条可复用提示词,将你的原始笔记转化为结构化、可审阅的简报。这些工具强制执行人工审批关口,通过标记缺失数据防止幻觉,并严格区分规划与执行,适用于订位、调查、文件整理和表单填写等任务。
人工把关的委托简报 —— 规划、起草、核验 是 TokRepo 精选主题包之一 — 把 5 个 AI 资产打包成一条命令就能装齐的整套方案。每个资产都经过验证(公开状态、最新版本可下载),按主类型归类,并确保互相搭配能跑通。
在终端跑 `tokrepo install pack/tokrepo-editorial-agent-6d27aee8666f`,或者把这条命令丢给你的 AI agent — Claude Code / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI / GitHub Copilot / Cline / Roo Code / Windsurf 全部支持。TokRepo Node CLI 会从注册表抓取每个资产,把 skill 文件放到 `.claude/skills/`,prompt 放到你的 prompt 目录,MCP server 写进客户端配置,最后给你一份安装清单。
如果不打包,你得一个一个找、验、装这 5 个资产 — 通常每个 30 到 60 分钟。主题包把这步压成一条命令,并且会跟着底层资产更新而保持鲜活。任何资产被设为私有或下架,包会在下次安装时自动跳过那条 — 不会出现「半截装」。
如何使用这个专题
## 任务目标 本集合提供了一套以安全为先的工作流,用于将任务委托给 AI 智能体或人类助手。与其让智能体立即行动,不如使用这些提示词生成一份书面合同(即简报),明确界定智能体可以做什么、必须询问什么,以及你在何处必须介入。 ## 前提条件 - 一个能接受长文本粘贴的标准 LLM 聊天界面。 - 不需要终端、API 密钥或特殊软件安装。 - 你必须愿意仔细阅读输出,并填补标记为 `[NEEDS MY INPUT]` 或 `MISSING` 的空缺。 ## 推进步骤 1. **决策与规划**:从 **人工与 AI 助手任务方案对比器** 开始。定义你的任务、输入、约束和风险容忍度。这一步生成一个对比表,显示哪些步骤你应该手动完成,哪些可以安全委托。它建立了你稍后需要的权限检查点。 2. **低风险练习**:使用 **餐厅订位委托简报** 在一个可逆、低风险的任务上练习委托格式。提示词将你的笔记转换为约束表、带有备选方案的订位话术和确认清单。注意:这不会进行任何预订;它为助手准备了一份脚本。 3. **处理敏感数据**:转向 **只起草的调查邀请函**。这增加了严格的排除规则和审批关口。它确保没有收件人被悄悄遗漏,并且敏感列表得到谨慎处理。智能体仅起草邀请函;你必须亲自发送。 4. **文件系统安全**:将纪律应用于本地文件,使用 **图片整理安全说明**。此提示词要求你在移动任何文件之前定义根文件夹、禁区以及撤销方案。它将删除默认设置为“否”,并要求试运行报告。 5. **高风险验证**:最后使用 **表单填写测试与核验简报**。这为实时网页表单创建了示例数据测试包和验证表。它包含针对提交和密码的硬性停止规则,确保智能体在没有你明确、手动审查的情况下永远不会提交真实数据。 ## 关键限制 - **无执行能力**:这些提示词均不执行操作。它们不浏览、不发送邮件、不移动文件或提交表单。它们只产出文档。 - **无事实验证**:提示词无法验证未在你输入中提供的事实。如果信息缺失,它们会将其标记为 `MISSING` 而不是猜测。 - **隐私警告**:除非你接受这些数据存储在聊天记录中,否则不要在这些提示词中粘贴敏感个人数据(如真实账号密码或私人地址)。请使用占位符代替。
5 个资产打包就绪
收录理由:入口件:强制定义任务、输入、约束和风险容忍度。返回带权限检查点的分步对比表,帮助你决定任务的哪些部分可以安全委托,哪些需要手动执行。
收录理由:低风险演练:将粗略笔记转化为结构化的餐厅订位简报,包含约束、话术和备选方案。教导用户如何结构化委托请求,而不授予智能体访问实时预订系统的权限。
收录理由:敏感数据处理:为调查邀请增加排除规则和人工审批关口。确保每个被点名的收件人都出现在排除表中,并防止智能体直接发送邮件。
收录理由:文件系统安全:为图片整理任务定义严格边界,包括根文件夹、禁区和撤销方案。将删除默认设置为否,并在任何文件更改发生前要求试运行报告。
收录理由:高风险验证:使用示例数据为表单填写智能体创建测试与核验简报。包含针对提交和密码的硬性停止规则,确保智能体在没有人工监督的情况下不与实时表单交互。