三家头部客户端殊途同归：Cherry 的预置助手（300+）、NextChat 的面具、Lobe 的 Agent，本质都是「系统提示 + 指定模型 + 预设参数」的打包。经验文教用户别贪多：按自己一周真实任务只固化 5–8 个助手（写作、翻译、代码、总结、客服话术等），每个写清输入格式与输出格式，远胜装满几百个从不用。来源侧：Cherry 功能页与评测一致称 300+ 预配置助手可自定义，NextChat README 称面具用于创建/分享/调试提示模板。
适用场景：个人效率固化；小团队把客服/运营的标准问法做成共享助手统一口径。
助手 面具 Agent 系统提示 工作流固化
操作步骤
- 盘点自己一周内重复问的任务只选出现 3 次以上的
- 每类新建一个助手：系统提示写清角色/输入要什么/输出格式/禁止事项四段
- 给每个助手固定最适合它的模型（用第 12 条横评结论）而不是全用默认贵模型
- 用两三个真实旧任务回测助手效果并改一轮提示
- 把助手导出/分享给团队并约定命名规则（部门-任务-版本）方便后续统一更新
配置说明
助手是客户端本地配置，换客户端/换设备要重新导入——专栏应提醒用户把系统提示原文另存在文档里，不要只存活在某个 App 里；团队共享时用导出的配置文件分发，不要共享含 Key 的整包配置。
注意事项
- ⚠️ 助手建了几十个但命名混乱最后全用默认聊天
- ⚠️ 系统提示只写人设不写输出格式导致每次格式漂移
- ⚠️ 分享配置时把自己的 API Key 一起打包发出去
来源：https://skillsllm.com/skill/cherry-studio （300+ assistants 与多模型同聊）；第 4 条 NextChat README 镜像（mask 功能描述）