我给 AI 配了 80 个“专家马甲“，现在让AI干活输出更专业了！

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。

这些人设有多详细？

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：

基础信息

--- 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

身份定义

## 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 

核心职责（不是泛泛而谈）

## 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 

还有代码模板

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 

沟通风格示例

## 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（量化的）

## 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 

和普通 prompt 的区别

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"。

有哪些角色

英文原版 80+ 个角色，覆盖 8 个领域：

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

怎么用

方法 1：直接复制到对话

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

方法 2：配合 Claude Code

# 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" 

方法 3：作为自己写人设的参考

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

项目地址

• 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。

适合谁用

• 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。

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