由于平时经常接触到一些优质的AI项目，但有时它们短期内用不到，直接启动并不方便记录，因此我特意创建了一个仓库 SmileX-AI-Prompt，专门用于存储这些项目。在这里，我将分享一下我使用的 repo-collector，只需简单地让AI收录指定项目到某个目录即可。
示例：收录xxxx.git到xx目录
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这个思路很好，收纳机制的自动化能省很多事。我补一个在使用端很容易踩的坑：
Prompt 仓库最怕的不是存得不够多，而是存了之后再也不打开。
很多时候我们花了时间把优质 Prompt 收集起来，但真到用的时候还是直接问 AI，不会去翻仓库——因为翻仓库的路径比直接问还长。
所以一个 Prompt 仓库要真正被用起来，关键不是“收录”，而是在使用路径上埋入口。几个我用过比较有效的做法：
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分类维度要按使用场景，而不是按技术类型
比“LLM提示词”“绘图提示词”更有用的是：“写代码用哪些”“写文案用哪些”“分析数据用哪些”。按场景分的理由很简单：真要用的时候，脑子里想的是任务，不是工具类型。 -
每个 Prompt 要带 1 句“什么时候用”这个信息
光有 Prompt 不够，还要有一句话描述它最适合什么场景。这样在搜索时能有上下文，不至于看到标题也不知道该不该用。 -
定期“激活”而不是一次性收录
每个月抽 10 分钟把上个月没打开过的 Prompt 过一遍，删除明显不合适的，保留真正反复在用的。这个节奏比一次性建库更值得投入。
所以你的 repo-collector 解决的是入口问题，后续这几个做法解决的是“用了并且用对”的问题。两个结合起来的价值会更大。
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有实际使用方法吗
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还是这个作者的项目，可能满足你的需求，https://github.com/yunshu0909/CodePal
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按使用场景分类+标注适用场景这个方法绝了，完美解决翻仓库找不到、找着也不会用的问题，感谢分享！也蹲一波大家实际用的小技巧～
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这个我最近也在考虑，一方面是优化收录的方式，避免原数据源的失效，另一方面是对收录数据进行分析，并整理其中包含的方向，后续使用才能更快筛查出可用好用的skill
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引入skill后， 直接对chat说收录xxx.git到某某仓库，后续也会开放更多支持
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确实是挺有意思的
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太牛了吧 