面向职业院校技能大赛的全流程备赛AI助手。覆盖赛前项目方向生成、PPT大纲策划、 展示剧本编排、训练计划制定四大模块。当用户提到技能大赛、备赛、参赛准备、 训练计划、PPT答辩、展示剧本、竞赛指导、选拔选手等关键词时触发。 适用于人工智能应用、数字艺术设计、软件开发、工业互联网、智能制造、 电商运营等各类赛项,以及双创竞赛、挑战杯等综合类赛事。
编程
Ai Challenge Assistant
试用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。
它能做什么
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。
技能文档
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:
- 业务主题选择(提供 3–4 个候选,第一个标"(推荐)")
- 技术栈偏好(单文件 HTML+Tailwind CDN 推荐 / React+AntD / Vue+Element Plus)
- 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:
- v1:首轮实现,覆盖核心模块和主要 AI 触点
- 交互深化 → v2:focus 环、hover、模态可达性、移动端
- UX 走查:扮演一线用户走 5 条动线,产出 Top 5 问题
- 评委模拟打分:扮演评委按五维打分,得裸分(通常 88 左右)
- v3 优化:把评委扣分点和 UX Top 5 落到代码里
- 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_DATA、window.APP_STATE、simulateAI 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)
见 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:
- 从粘贴/输入到结构化输出
- 从看到 AI 结果到分派/操作
- 从操作到生成最终交付物
- 切换到演示/展示模式
- 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:
- 痛点 30" · 120 字 · 正视评委 · 不提 AI
- 方案 30" · 120 字 · 切浏览器 · 点破首屏语境
- Demo 90" · 300 字 · 加粗重读、
[方括号]标舞台动作 - 价值 30" · 120 字 · 回正视 · 具体数字对照
- 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)
相关技能
首届上海'人工智能+消费'创新大赛报名助手。基于用户项目信息,从第一性原理出发通过对抗式审查提供赛道选择与报名填写专业建议。当用户参加AI+消费创新大赛、选择赛道或填写报名表时调用。
根据不同的测试目标和上下文,选择最佳的提示词模式来驱动AI生成高质量的测试用例。当AI输出的测试用例质量不够好、太泛泛、或者深度不够时,问题往往不在AI而在提示词。此技能提供结构化提示词模板,注入前面步骤产出的分析结果,输出包含角色定义、输出格式规范和约束条件的优化提示词。⚠️ 作为工作流的必过步骤,不得跳过。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
Use this skill when the user asks to research a market, industry, or competitive landscape. Also triggers on 行业调研, 竞品分析, 市场分析, 桌面调研, research this market, 调研一下, 帮我调研, 查一下XX市场. It enforces a structured credibility-scored research protocol (source tiering, cross-validation, graded conclusions) instead of ad-hoc web searching.
把AI模型任务失败修复需求变成可执行工作流、可运行代码与可交付内容
将前面所有分析步骤(需求解构、场景树、边界清单、风险评估等)打包成一个结构化的AI上下文包,确保AI在生成测试用例时拥有完整的业务上下文、功能上下文和技术上下文。当已经完成了需求分析、场景构建和深度设计,即将进入提示词生成阶段时,必须经过此步骤。上下文包的完整度直接决定了AI生成用例的质量——输入垃圾,输出也是垃圾。当上游分析缺失时,本技能会读取用户上传的需求文件或fetch用户提供的URL以补充上下文,并对原始描述做结构化解析后并入上下文包,但不会替代上游分析步骤——缺失项仍需标注并建议回退补充。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills