hve-core
GitHub Copilot 超高速工程提示词库
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：hve-core。 它的用途是：GitHub Copilot 超高速工程提示词库 详细介绍见：https://321skill.com/skills/hve-core/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
'加载超高速工程提示词库，按照约定驱动的工作流帮我生成代码验证流程'，它会自动应用相关的提示词组合，引导你完成从需求分析到代码审查的完整流程，并输出结构化的验证工件。
介绍
这个Skill解决了在GitHub Copilot中缺乏系统性提示词管理的问题。实际开发中，开发者经常需要手动编写或搜索各种场景的提示词，导致工作流碎片化、效率低下。hve-core 提供了一套约定驱动的提示词库，能够自动适配编码、测试、文档生成等常见任务，减少重复性提示词编写工作。
使用方式很简单，你只需要将仓库克隆到本地，然后按照配置文件中的指引将提示词加载到GitHub Copilot的自定义指令中。之后就可以通过自然语言指令来触发约定工作流，例如“按超高速工程规范生成代码审查意见”或“启动验证工件流程”。系统会自动匹配对应的提示词模板，并输出结构化的验证结果。
它非常适合需要统一AI编码规范的团队或个人，尤其是那些已经在使用GitHub Copilot但希望提升协作效率的开发者。对于需要频繁进行代码审查、测试生成、文档编写的项目，这个提示词库可以显著降低上下文切换成本。运维工程师和项目经理也能通过它快速建立标准化的AI交互流程。
建议在团队初次引入Copilot时统一使用此工具，并定期根据实际反馈更新提示词模板。需要注意的是，它主要依赖GitHub Copilot的Custom Instructions功能，因此需要确保Copilot版本支持该特性。同时，提示词库中的约定可能与其他团队现有规范冲突，建议先进行小范围试点。
常见问题
如何将hve-core加载到Copilot中？
将仓库克隆到本地后，按照README中配置说明将提示词目录添加到Copilot的Custom Instructions路径中即可。
hve-core支持哪些编程语言？
主要针对TypeScript/JavaScript和Python，但约定框架可扩展至其他语言，需自行适配提示词模板。