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Agent Skill · AI 工具

prompt-optimizer(提示优化器)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

prompt-optimizer 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 645。

总安装 2,607周安装 112GitHub Stars 534下载 914核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prompt-optimizer(提示优化器)
来源仓库:https://github.com/chujianyun/skills
仓库路径:skills/prompt-optimizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill prompt-optimizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill prompt-optimizer

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

prompt-optimizer 帮助用户选择与优化提示词框架,提升指令清晰度与执行效率,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中规范化 Agent 行为。它先分析任务类型再匹配对应框架(如零样本、思维链),避免过度设计简单 prompt。

输出时会解释选择理由,并支持迭代优化直至满足具体场景需求。涉及高风险操作时应显式加入确认步骤与失败回退机制,确保可控性。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/prompt-optimizer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill prompt-optimizer;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

prompt-optimizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill prompt-optimizer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prompt-optimizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

prompt-optimizer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

prompt-optimizer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

prompt-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,607 次,近一周安装 112 次,下载 914 次,GitHub 534 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

prompt-optimizer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
prompt-optimizer

提示优化器 · 本页

2,607534只读MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Prompt Optimizer

帮助用户基于具体任务场景,选择合适的提示词框架,并生成更清晰、更可执行的 prompt。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Reviewer:先判断用户现有 prompt 或任务描述的问题
  • Inversion:信息不足时,先追问目标、受众、约束和格式
  • Generator:基于选定框架生成优化后的 prompt

Gotchas

  • 不要一上来就套框架,先判断任务是否真的需要复杂框架
  • 不要为了显得专业而过度设计简单 prompt
  • 如果用户只想快速润色一句 prompt,不要强行输出一整套长模板
  • 如果目标、受众、输出格式不清楚,先补最小必要问题
  • 说明为什么选这个框架,比堆很多框架名更重要

Workflow

Copy this checklist and track your progress:

  • Step 1: Analyze User Input
  • Step 2: Match Scenario and Select Framework
  • Step 3: Load Framework Details
  • Step 4: Clarify Ambiguities
  • Step 5: Generate Optimized Prompt
  • Step 6: Present and Iterate

When a user requests create or prompt optimization, follow these steps:

Step 1: Analyze User Input

Receive the user's request, which may be:

  • A raw prompt that needs optimization
  • A task description or requirement
  • A vague idea that needs to be turned into a prompt

Step 2: Match Scenario and Select Framework

Read the references/Frameworks_Summary.md file to:

  1. Identify the user's scenario from the application scenarios listed
  2. Match the most suitable framework(s) based on:

- Application scenario alignment - Task complexity (simple/medium/complex) - Domain category (marketing, decision analysis, education, etc.)

Framework Selection Guide by Complexity:

ComplexityRecommended Frameworks
Simple (≤3 elements)APE, ERA, TAG, RTF, BAB, PEE, ELI5
Medium (4-5 elements)RACE, CIDI, SPEAR, SPAR, FOCUS, SMART, GOPA, ORID, CARE, ROSE, PAUSE, TRACE, GRADE, TRACI, RODES
Complex (6+ elements)RACEF, CRISPE, SCAMPER, Six Thinking Hats, ROSES, PROMPT, RISEN, RASCEF, Atomic Prompting

Framework Selection Guide by Domain:

DomainRecommended Frameworks
Marketing ContentBAB, SPEAR, Challenge-Solution-Benefit, BLOG, PROMPT, RHODES
Decision AnalysisRICE, Pros and Cons, Six Thinking Hats, Tree of Thought, PAUSE, What If
Education & TrainingBloom's Taxonomy, ELI5, Socratic Method, PEE, Hamburger Model
Product DevelopmentSCAMPER, HMW, CIDI, RELIC, 3Cs Model
AI Dialogue/AssistantCOAST, ROSES, TRACE, RACE, RASCEF
Writing & CreationBLOG, 4S Method, Hamburger Model, Few-shot, RHODES, Chain of Destiny
Image GenerationAtomic Prompting
Quick Simple TasksZero-shot, ERA, TAG, APE, RTF
Complex ReasoningChain of Thought, Tree of Thought

Step 3: Load Framework Details

Once the best framework is identified, read the corresponding framework file from the references/frameworks/ directory:

  • File naming pattern: XX_FrameworkName_Framework.md
  • Example: For RACEF framework, read references/frameworks/01_RACEF_Framework.md

The framework file contains:

  • Framework overview and components
  • Detailed explanation of each element
  • Pros and cons
  • Best practice examples

Step 4: Clarify Ambiguities

Before generating the final prompt, verify with the user:

  1. Goal Clarity: Is the intended outcome clear?
  2. Target Audience: Who will receive the AI's response?
  3. Context Completeness: Is sufficient background information provided?
  4. Format Requirements: Are there specific output format needs?
  5. Constraints: Are there any limitations or restrictions?

Ask clarifying questions if any information is:

  • Missing
  • Ambiguous
  • Incomplete
  • Contradictory

Example clarifying questions:

  • "What specific outcome are you hoping to achieve?"
  • "Who is the target audience for this content?"
  • "Are there any format or length requirements?"
  • "What context should the AI consider?"

Step 5: Generate Optimized Prompt

Apply the selected framework to create the final prompt:

  1. Structure the prompt according to framework components
  2. Incorporate all clarified information
  3. Ensure clarity and specificity
  4. Include relevant examples if the framework requires
  5. Add any necessary constraints or guidelines

Step 6: Present and Iterate

Present the optimized prompt to the user with:

  1. The selected framework name and why it was chosen
  2. The complete optimized prompt
  3. Explanation of how each framework element was applied
  4. Suggestions for potential variations or improvements

If the user requests changes, iterate on the prompt while maintaining framework structure.

Framework Reference Files

All framework details are stored in the references/frameworks/ directory. Each file contains:

  • Application scenarios
  • Framework components with explanations
  • Advantages and disadvantages
  • Multiple practical examples

Quick Framework Selection

For users unsure which framework to use:

User SaysRecommended Framework
"I need a simple prompt"APE, ERA, TAG
"I want to persuade/sell"BAB, SPEAR, Challenge-Solution-Benefit
"I need to analyze/decide"RICE, Pros and Cons, Chain of Thought
"I want to teach/explain"ELI5, Bloom's Taxonomy, Socratic Method
"I need creative ideas"SCAMPER, HMW, SPARK, Imagine
"I want structured writing"BLOG, 4S Method, Hamburger Model
"I need step-by-step reasoning"Chain of Thought, Tree of Thought
"I'm generating images"Atomic Prompting
"I need a detailed plan"RISEN, RASCEF, CRISPE

平台分布

Claude Code

28.45%
按下载量换算260

OpenCode

22.52%
按下载量换算206

Gemini CLI

18.15%
按下载量换算166

Antigravity

12.31%
按下载量换算113

Codex

8.09%
按下载量换算74

Cursor

3.61%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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