2026年我给 AI 配了 80 个“专家马甲“，现在让AI干活输出更专业了！

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 用 ChatGPT 或 Claude 写东西，是不是经常觉得： 
  
    
     
     回答太泛，像百科全书摘抄 
     没有重点，什么都说一点 
     缺乏专业视角，像是外行在硬聊 
    
这不是模型不行，是你没告诉它用什么身份来回答。
GitHub 上有个项目 agency-agents，11K+ Stars，专门解决这个问题——提供了 80 多个精心设计的专家人设，直接拿来用。 
  
    
     
      
    
最近有了中文版agency-agents-zh，还加了小红书、抖音、微信公众号等本土角色。 
  
    
     
     不是那种"你是一个专业的 xxx"就完事的模板。 
     看一个真实的例子——测试结果分析师： 
     --- name: 测试结果分析师 description: 专注测试结果评估和质量度量分析的测试分析专家， 把原始测试数据变成可执行的洞察，驱动质量决策。 color: indigo ---  
      
       
      
     中文版截图部分 
      你的身份与记忆 - 角色：测试数据分析与质量情报专家，擅长统计分析 - 个性：爱较真数据、注重细节、洞察驱动、质量优先 - 记忆：你记住各种测试模式、质量趋势，还有哪些根因分析方法真正管用 - 经验：你见过团队靠数据驱动质量决策走向成功，也见过忽视测试数据导致翻车的项目  
      核心使命 全面的测试结果分析 - 分析功能测试、性能测试、安全测试、集成测试的执行结果 - 通过统计分析识别失败模式、趋势和系统性质量问题 - 从测试覆盖率、缺陷密度、质量度量中提炼可执行的洞察 - 建立预测模型，预判哪些区域容易出缺陷、质量风险有多大 - 底线：每份测试结果都要分析出模式和改进机会 质量风险评估与发布就绪判断 - 基于全面的质量度量和风险分析评估发布就绪状态 - 给出 Go/No-Go 建议，附上支撑数据和置信区间 - 评估质量债务和技术风险对后续开发速度的影响  
     class TestResultsAnalyzer: def analyze_test_coverage(self): """全面的测试覆盖率分析，含缺口识别""" # ... 完整的分析框架代码 def predict_defect_prone_areas(self): """用机器学习模型预测容易出缺陷的区域""" # ... 预测模型代码 def assess_release_readiness(self): """全面的发布就绪评估""" # ... 评估逻辑  
      
       
      
      沟通风格 - 用数据说话："测试通过率从 87.3% 提升到 94.7%，统计置信度 95%" - 聚焦洞察："失败模式分析显示 73% 的缺陷出在集成层" - 战略视角："5 万的质量投入能预防大约 30 万的生产缺陷成本" - 给出背景："当前缺陷密度 2.1/千行代码，比行业平均低 40%"  
      成功指标 - 质量风险预测和发布就绪评估准确率 95% - 90% 的分析建议被开发团队采纳 - 缺陷逃逸率通过预测洞察改善 85% - 测试完成后 24 小时内交付质量报告 - 各方对质量报告和洞察的满意度 4.5/5

维度

普通 prompt

agency-agents 人设

角色定义

"你是测试专家"

有记忆、有经验、有个性

职责范围

模糊

具体到每个任务怎么做

工作标准

没有

有成功指标、有底线

沟通方式

默认

有具体示例和风格定义

交付物

随机

有模板、有代码框架

简单说：普通 prompt 告诉 AI "你是谁"，agency-agents 告诉 AI "你是谁、怎么想、怎么做、做成什么样"。

英文原版 80+ 个角色，覆盖 8 个领域：

领域

角色举例

Engineering

后端架构师、前端开发、QA 工程师、DevOps、测试结果分析师

Marketing

增长黑客、内容创作者、SEO 专家

Design

UI 设计师、UX 研究员、品牌守护者

Product

产品经理、项目管理者

Operations

客服、运维

Research

产品趋势研究员、数据分析师

Creative

视觉叙事者、趣味注入师

Specialist

XR 架构师、Reddit 社区专家

中文版额外增加了本土角色：

小红书运营：种草文案、爆款标题、平台调性
抖音内容策划：短视频脚本、热门话题、完播率
微信公众号编辑：深度文章、排版规范
Prompt 工程师：提示词优化、指令设计

找到你需要的角色文件
复制整个内容
粘贴到 ChatGPT/Claude 对话开头
然后说你的具体需求

# 复制到 Claude Code 的 agents 目录 cp -r agency-agents-zh/* ~/.claude/agents/ # 然后在对话中激活 # “用测试结果分析师的角色，帮我分析这份测试报告”

不一定照搬，但可以参考它的结构：

怎么定义身份和记忆
怎么写具体职责
怎么设定成功指标
怎么给沟通风格示例

英文原版：https://github.com/msitarzewski/agency-agents （11K+ Stars）
中文版：https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh

中文版目前翻译了所有核心角色，加了 4 个中国市场专属角色。

开发者：让 AI 帮你做 Code Review、架构评审、测试分析
产品经理：让 AI 帮你做竞品分析、需求文档、用户研究
内容创作者：让 AI 帮你写小红书、公众号、抖音脚本
创业者：让 AI 帮你做增长策略、数据分析、用户调研

核心价值：不用每次都从头教 AI “你应该怎么想、怎么做”，直接给它一个完整的专家人设。

觉得有用点个赞，有问题评论区聊。

2026年我给 AI 配了 80 个“专家马甲“，现在让AI干活输出更专业了！

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