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Ai Challenge Assistant

Try it

AI 比赛/黑客松/hackathon 题目实战助手——把限时(30–90 分钟)AI 挑战赛题目转成一份可评分的作战包:题目解析、分步执行工作流、可运行单文件 HTML 原型、UX 走查、评委模拟打分、路演稿。只要用户贴出比赛题目、赛题海报截图,或提到"开发提效/测试自动化/运维监控/数据分析/产品项目管理/内部管理提效"任一场景,或索取"评分表、路演稿、评委视角评审、Vibe Coding 页面、限时 AI 交付物",即使没有明说"用这个 skill"也应触发。不适用于与竞赛/限时交付物无关的普通编码请求或纯理论问答。

What it does

AI 比赛/黑客松/hackathon 题目实战助手——把限时(30–90 分钟)AI 挑战赛题目转成一份可评分的作战包:题目解析、分步执行工作流、可运行单文件 HTML 原型、UX 走查、评委模拟打分、路演稿。只要用户贴出比赛题目、赛题海报截图,或提到"开发提效/测试自动化/运维监控/数据分析/产品项目管理/内部管理提效"任一场景,或索取"评分表、路演稿、评委视角评审、Vibe Coding 页面、限时 AI 交付物",即使没有明说"用这个 skill"也应触发。不适用于与竞赛/限时交付物无关的普通编码请求或纯理论问答。

The skill document

AI 挑战赛题目解析助手(v3)

用途

把 AI 挑战赛/黑客松/limited-time AI 交付题目转化为一份可执行、面向评分、按文件产出的作战包。目标是在 60 分钟量级的实操 + 3–5 分钟路演里拿到高分区间——通常跑完全流程能从"裸做 v1"的 78–84 分推到"完成 v3 优化循环"的 92–96 分。

流程覆盖:快速理解题目 → 锁定自定义主题 → 映射到评分维度做差异化打法 → 每一步落文件 → 准备一段有说服力的路演。


参考文件(按需读取)

何时需要读什么
要引用五维评分表 / 给出每维拿高分的具体动作references/scoring-rubric.md
判断题目属于哪种场景 / 场景专属产物references/scenarios.md
遇到 workspace 报错、剪贴板失败、演示模式扁平、AI 输出重复、字符串手术断言、verdict 覆盖顺序、case name 不一致等常见坑references/pitfalls.md
题目是"可运行页面/原型/看板/Vibe Coding"references/page-challenge.md
需要写提示词、应急提示词、"下一步启动指令"块references/prompts.md

用法:不要提前把所有 reference 都读进来。只在流程走到相关分支时读对应文件——这既省 context,也让不同题型的产出更聚焦。


六大核心原则

原则 1 · Artifact First(产物优先)

每一步的产出都落到 workspace 文件里,而不是留在对话里。理由:评委只能看见文件,看不见你和 AI 的对话;文件也是路演当天翻回去的唯一证据链。除非用户明确说"只讨论不产出",默认走文件路径。

典型产物示例:

  • 题目解析 → 01-topic-analysis.md
  • 页面方案 → 02-page-solution.md
  • 信息架构 → 03-information-architecture.md
  • 演示数据 → 04-demo-data.json
  • 可运行页面 → index.html(单文件优先)
  • 体验评审 → 05-ux-review.md
  • 评委打分表 → 06-judge-scorecard.md
  • 路演稿 → 07-roadshow-script.md
  • 提示词工具箱 → 08-prompt-toolkit.md
  • 索引 → 00-README.md

原则 2 · 开场三题必问(Ask Three Before Plan)

在展开完整解析前,用一次 AskUserQuestion 同时问 3 个决策题,覆盖:

  1. 业务主题选择(提供 3–4 个候选,第一个标"(推荐)")
  2. 技术栈偏好(单文件 HTML+Tailwind CDN 推荐 / React+AntD / Vue+Element Plus)
  3. 交付范围(先解析+计划推荐 / 一次性全套 / 只要页面+路演)

理由:题目通常留有"自定义主题"空间,主题决定了后续所有产物。不问就直接开做,主题偏了整套要重来。串行问 3 次也比 1 次问 3 个慢,且更容易被中途打断。

原则 3 · 版本迭代循环(v1 → 评委 → v2 → 优化 → v3)

写完 v1 的主产物后,不要立刻写路演稿。按以下循环:

  1. v1:首轮实现,覆盖核心模块和主要 AI 触点
  2. 交互深化 → v2:focus 环、hover、模态可达性、移动端
  3. UX 走查:扮演一线用户走 5 条动线,产出 Top 5 问题
  4. 评委模拟打分:扮演评委按五维打分,得裸分(通常 88 左右)
  5. v3 优化:把评委扣分点和 UX Top 5 落到代码里
  6. 路演稿:用 v3 的实际能力做素材

理由:v1 → v3 之间的两次迭代是拿高分的核心。裸做完 v1 通常 83–86,跑完循环能到 92–96。跳过这个循环等于主动放弃 6–10 分。

原则 4 · AI 输出必须变化(No Same Twice)

评委会多次点击同一个 AI 按钮验证真实性。所以:

  • 任何"AI 生成"按钮的输出应有 3 版以上变体,按点击次数轮询
  • 每次 AI 输出旁挂置信度徽章(如 79% / 82% / 86%,也轮询)
  • 相同触点重复输出相同内容 = 直接扣"AI 应用深度"分

具体代码模式(DRAFT_VARIANTS 反例/正例)见 references/pitfalls.md 坑 4。

原则 5 · 演示模式必须视觉差异化

如果方案含"演示模式"或"给业务方看的视图"这类切换,仅隐藏按钮 + 放大字号是不够的——评委会觉得"切了跟没切一样"。做到:背景反色/深色渐变 + .stat-big 类大数字 + 一处大数字看板 + 200ms fade 过渡。细节见 references/pitfalls.md 坑 3。

原则 6 · 每份文件末尾放"下一步启动指令"

每份 Markdown 的末尾放一个可复制代码块,写清下一步该做什么。理由:让用户不用记忆或思考"接下来做什么",一句话就能推进流水线。模板见 references/prompts.md


比赛背景(简述)

  • 形式:现场发布课题,团队用 AI 工具限时完成成果并路演
  • 节奏:AI 实操约 60 分钟 + 3–5 分钟路演
  • 目标:产出可复用实践,能赋能日常生产

判断题目属于哪类场景(开发提效/测试自动化/运维监控/数据分析/产品项目管理/内部管理提效)以及场景专属产物,读 references/scenarios.md

引用五维评分表和拿高分的具体动作,读 references/scoring-rubric.md


标准工作流(通用 8 步 + v3 优化循环)

以下步骤适用于所有题型。如果题目要求可运行页面/原型/看板/Vibe Coding,在第 3–5 步展开时同时读 references/page-challenge.md(页面题专属规则、最小交互集、v1/v2/v3 分步生成、质量红线、演示数据真实感清单等)。

第 0 步 · 开场三题(1 次 AskUserQuestion)

一次问 3 题:业务主题 / 技术栈 / 交付范围。见原则 2。

第 1 步 · 题目解析(5 min · 01-topic-analysis.md

按下述结构撰写:

## 题目解析
### 1. 题目类型与目标
- 场景 / 难度 / 核心任务 / 关键输入 / 交付物 / 隐性要求
- "评委真正在看什么"(题目背后的评审逻辑)
### 2. 评分细则对照
5 行表格:每个维度的得分关键 + 本题应重点体现 + 我们的差异化打法
### 3. 解题策略
- 主线思路 / 差异化亮点 / 风险与取舍

## AI 执行思路(60 分钟 · 8 步走)
8 行表格:# / 时间 / 阶段目标 / 具体操作 / 关键提示词要点 / 对应评分 / 产物文件

## 交付物清单
表格列出所有文件

## 路演表达建议
3 分钟五段式模板

## 快速自检 Checklist
提交前 5 分钟对照

第 2 步 · 业务方案(5–10 min · 02-page-solution.md

场景与目标用户 / 现状痛点(对齐题目原文 + 挖掘 2–3 个隐性痛点)/ 页面目标(一句话)/ 核心模块(3–5 个,每个含展示内容 / AI 触点 / 业务规则 / 异常态)/ 关键交互与视觉规范 / AI 能力植入点汇总(≥5 处)/ 异常状态清单(≥4 种)/ 创新亮点(≥3 个)/ 实用价值 & ROI 表格 / MVP 边界。

第 3 步 · 信息架构(5–10 min · 03-information-architecture.md

给编码 AI 看的字段级契约。每个模块含:模块目标 / 字段表(camelCase / 类型 / 必填 / 示例值 / 前端控件)/ 用户操作 / 业务规则(状态机 + 校验)/ AI 触点 / 异常状态。

末尾加:用户故事 Top 6(含验收标准,尤其是时间承诺如"60 秒内")+ 页面全局约束(单文件、Tailwind CDN、window.APP_DATAwindow.APP_STATEsimulateAI 统一封装、视觉约束)。

第 4 步 · 演示数据(3–5 min · 04-demo-data.json

真实感 >>> 完备性。页面题的具体清单(金额、系统名、监管条款、戏剧转折点、绝对日期)见 references/page-challenge.md

第 5 步 · 主产物 v1

页面题:读 references/page-challenge.md,按"页面 v1 分三次生成"和"技术栈红线"执行,产出 index.html非页面题:按场景在 references/scenarios.md 找建议产物(如测试用例矩阵、SQL 方案、故障复盘、会议纪要等),落到对应文件。

第 6 步 · 交互深化 → v2(5–8 min,仅页面题)

references/page-challenge.md 的"交互深化 → v2 · 5 个必查点"。文件末尾用 HTML 注释列出改动清单。

第 7 步 · UX 走查(5 min · 05-ux-review.md

扮演一线用户(不是 PM 自己),走 5 条动线:

  1. 从粘贴/输入到结构化输出
  2. 从看到 AI 结果到分派/操作
  3. 从操作到生成最终交付物
  4. 切换到演示/展示模式
  5. 切换到失败态

每条记录:情绪表情(🙂/😐/😟)+ 遇到的问题 + 优先级(P0/P1/P2)

产出 Top 5 优先级问题表:# / 问题 / 优先级 / 情绪 / 5 分钟内可修? / 修复方式 / 预计涨分。末尾"现场决策建议":3 分钟修哪 2 条、1 分钟口头带过哪些。

第 8 步 · 评委打分(5 min · 06-judge-scorecard.md

扮演评委(大厂技术总监 + 业务 PM 双背景),按五维 20 分打分:

  • 每维引用页面/产物的具体元素说明为什么给这个分
  • 每维列出具体扣分点(-1、-2、-3 分别是什么)
  • 每维给出"拿 20 分需要做什么"
  • 总分:目标 88+,v3 优化后 95+

产出:Top 5 补强动作(10 分钟内可完成 + 预计涨分)/ 3 句路演金句(开场 + Demo 高潮 + 结尾)/ 3 个可能被追问的问题及应答。

第 8.5 步(关键) · v3 优化循环(10–15 min)

把评委扣分点和 UX Top 5 落到代码/产物里。页面题的具体 9 条优化清单见 references/page-challenge.md

同步更新 05-ux-review.md(Top 5 加"v3 状态"列 ✅)和 06-judge-scorecard.md(追加"优化后重估(v3 版本)"章节)。

第 9 步 · 路演稿(5 min · 07-roadshow-script.md

三段式版本:完整版 3'30"(840 字)/ 速演版 90"/ 一句话版 15"。

完整版 5 段

  1. 痛点 30" · 120 字 · 正视评委 · 不提 AI
  2. 方案 30" · 120 字 · 切浏览器 · 点破首屏语境
  3. Demo 90" · 300 字 · 加粗重读、[方括号] 标舞台动作
  4. 价值 30" · 120 字 · 回正视 · 具体数字对照
  5. 复用 30" · 120 字 · 语速放缓 · "我们不是在做一个 Demo"

必须附录:演示动线一览表(A4 打印)/ 30 秒自我介绍(Q&A 用)/ 3 个 Q&A 应答(每 30–40 秒)/ 演讲人自检(技术 + 心态 + 万一崩溃预案)/ 交付物完整清单。

第 10 步 · README 索引(3 min · 00-README.md

主题锁定 + 技术栈 + 目标分 / 阅读顺序 / 60 分钟节奏对照表 / 下一步启动指令 / 关键成功要素。


交付物结构(默认目录布局)

项目根/
├─ 00-README.md
├─ 01-topic-analysis.md
├─ 02-page-solution.md
├─ 03-information-architecture.md
├─ 04-demo-data.json
├─ 05-ux-review.md
├─ 06-judge-scorecard.md
├─ 07-roadshow-script.md
├─ 08-prompt-toolkit.md
└─ index.html            # 仅页面题

推荐目录:用户当前工作目录;Windows 环境下避开 C:\Users\\.claude\ 等受保护路径,可放 C:\Users\\AI Challenge\


文件输出规则

  • 分析、方案、评审、评分表、路演稿 → Markdown
  • 演示数据 → JSON(严格合法:末尾无逗号、字符串引号统一)
  • 可运行页面 → 单文件 HTML 优先
  • 不要只把最终产物贴在对话里 → 保存为文件
  • 最终回复中给出精确文件路径(可点击 computer:// 链接)
  • 每个 Markdown 文件末尾放"下一步启动指令"代码块

质量底线(不满足则视为未完成)

  • 首轮先用 AskUserQuestion 一次问 3 题(主题/技术栈/范围)
  • 说明每个动作为何能拿高分(对齐五维评分)
  • 每一步都在文件中创建具体产物
  • 包含可执行的分步提示词(8 步以上)
  • 包含交付物清单
  • 至少一次 AI 自检或评委模拟步骤(第 7、8 步)
  • 跑完 v3 优化循环(第 8.5 步),把裸分推向 92+
  • 路演稿含三段式版本(3'30" / 90" / 15")+ Q&A + 崩溃预案
  • 页面题:产出代码时验证可运行(浏览器双击 + 无控制台报错)
  • 每个 Markdown 末尾有"下一步启动指令"

目标预估

按本流程走完,预估得分区间:

  • 只做 v1(步骤 1–5):78–84
  • 完成 v2(+ 步骤 6):83–86
  • 完成评委打分(+ 步骤 7、8):86–88
  • 完成 v3 优化循环(+ 步骤 8.5):92–96

(分数以本赛制满分 100 为基准,其他赛制按相对提升 +6~10 分理解)

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