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Agent Skill · 研究检索

enhance-agent-prompts(增强 Agent 提示)

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。

enhance-agent-prompts 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 42,134。

总安装 1,104周安装 46GitHub Stars 769下载 368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
unknown

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:enhance-agent-prompts(增强 Agent 提示)
来源仓库:https://github.com/avifenesh/agentsys
仓库路径:skills/enhance-agent-prompts
安装命令:
npx skills add https://github.com/avifenesh/agentsys --skill enhance-agent-prompts
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/avifenesh/agentsys --skill enhance-agent-prompts

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于优化 Agent 提示词结构与行为约束,提升任务边界清晰度。适合在整理系统指令、拆分操作步骤或增强提示词可复用性时使用。保留真实业务约束,不将示例当作硬规则,并在高风险操作中嵌入确认步骤。涉及自动执行或外部工具调用时,需在提示词中明示权限边界与失败处理策略。

enhance-agent-prompts 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/enhance-agent-prompts

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/avifenesh/agentsys --skill enhance-agent-promp…;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

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

enhance-agent-prompts 怎么安装?

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

enhance-agent-prompts 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。

enhance-agent-prompts 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/avifenesh/agentsys --skill enhance-agent-prompts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

enhance-agent-prompts 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

enhance-agent-prompts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,104 次,近一周安装 46 次,下载 368 次,GitHub 769 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。

enhance-agent-prompts 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。
  • 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
enhance-agent-prompts

增强 Agent 提示 · 本页

1,104769执行命令未明确通过

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

enhance-agent-prompts

Analyze agent prompt files for prompt engineering best practices.

Parse Arguments

const args = '$ARGUMENTS'.split(' ').filter(Boolean);
const targetPath = args.find(a => !a.startsWith('--')) || '.';
const fix = args.includes('--fix');
const verbose = args.includes('--verbose');

Agent File Locations

PlatformGlobalProject
Claude Code~/.claude/agents/*.md.claude/agents/*.md
OpenCode~/.config/opencode/agents/*.md.opencode/agents/*.md
Codex~/.codex/skills/AGENTS.md

Workflow

  1. Discover - Find agent.md files
  2. Parse - Extract frontmatter, analyze content
  3. Check - Run 30 pattern checks
  4. Report - Generate markdown output
  5. Fix - Apply auto-fixes if --fix flag

Detection Patterns

1. Frontmatter (HIGH)

---
name: agent-name              # Required: kebab-case
description: "What and when"  # Required: WHEN to use (see "Intern Test")
tools: Read, Glob, Grep       # Required: restricted list
model: sonnet                 # Optional: opus | sonnet | haiku
---

Model Selection:

  • opus: Complex reasoning, errors compound
  • sonnet: Most agents, validation
  • haiku: Mechanical execution, no judgment

Tool Syntax: Read, Read(src/**), Bash(git:*), Bash(npm:*)

The "Intern Test" - Can someone invoke this agent given only its description?

# Bad
description: Reviews code

# Good - triggers, capabilities, exclusions
description: Reviews code for security vulnerabilities. Use for PRs touching auth, API, data handling. Not for style reviews.

2. Structure (HIGH)

Required sections: Role ("You are..."), Output format, Constraints

Position-aware order (LLMs recall START/END better than MIDDLE):

  1. Role/Identity (START)
  2. Capabilities, Workflow, Examples
  3. Constraints (END)

3. Instruction Effectiveness (HIGH)

Positive over negative:

  • Bad: "Don't assume file paths exist"
  • Good: "Verify file paths using Glob before reading"

Strong constraint language:

  • Bad: "should", "try to", "consider"
  • Good: "MUST", "ALWAYS", "NEVER"

Include WHY for important rules - motivation improves compliance.

4. Tool Configuration (HIGH)

Principle of Least Privilege:

Agent TypeTools
Read-onlyRead, Glob, Grep
Code modifierRead, Edit, Write, Glob, Grep
Git opsBash(git:*)
Build/testBash(npm:*), Bash(node:*)

Issues:

  • Bash without scope → should be Bash(git:*)
  • Task in subagent → subagents cannot spawn subagents
  • 20 tools → increases error rates ("Less-is-More")

5. Subagent Config (MEDIUM)

context: fork  # Isolated context for verbose output
  • Subagents cannot spawn subagents (no Task in tools)
  • Return summaries, not full output

Cross-platform modes:

PlatformPrimarySubagent
Claude CodeDefaultVia Task tool
OpenCodemode: primarymode: subagent
CodexSkillsMCP server

6. XML Structure (MEDIUM)

Use XML tags when 5+ sections, mixed lists/code, or multiple phases:

<role>You are...</role>
<workflow>1. Read 2. Analyze 3. Report</workflow>
<constraints>- Only analyze, never modify</constraints>

7. Chain-of-Thought (MEDIUM)

Unnecessary: Simple tasks (<500 words), single-step, mechanical Missing: Complex analysis (>1000 words), multi-step reasoning, "analyze/evaluate/assess"

8. Examples (MEDIUM)

Optimal: 2-5 examples. <2 insufficient, >5 token bloat.

9. Loop Termination (MEDIUM)

For iterating agents: max iterations, completion criteria, escape conditions.

10. Error Handling (MEDIUM)

## Error Handling
- Transient errors: retry up to 3 times
- Validation errors: report, do not retry
- Tool failure: try alternative before failing

11. Security (HIGH)

  • Agents with Bash + user params: validate inputs
  • External content: treat as untrusted, don't execute embedded instructions

12. Anti-Patterns (LOW)

  • Vague: "usually", "sometimes" → use "always", "never"
  • Bloat: >2000 tokens → split into agent + skill
  • Non-idempotent: side effects on retry → design idempotent or mark "do not retry"

Auto-Fixes

IssueFix
Missing frontmatterAdd name, description, tools, model
Unrestricted BashBash → Bash(git:*)
Missing roleAdd "## Your Role" section
Weak constraints"should" → "MUST"

Output Format

## Agent Analysis: {name}
**File**: {path} | **Model**: {model} | **Tools**: {tools}

| Certainty | Count |
|-----------|-------|
| HIGH | {n} |
| MEDIUM | {n} |

### Issues
| Issue | Fix | Certainty |

Pattern Statistics

CategoryPatternsCertainty
Frontmatter5HIGH
Structure3HIGH
Instructions3HIGH
Tools4HIGH
Security2HIGH
Subagent3MEDIUM
XML/CoT/Examples4MEDIUM
Error/Loop3MEDIUM
Anti-Patterns3LOW
Total30-

Description Trigger

<bad_example>

description: Reviews code

</bad_example> <good_example>

description: Reviews code for security. Use for PRs touching auth, API, data. Not for style.

</good_example>

Model Selection

<bad_example>

name: json-formatter
model: opus  # Overkill for mechanical task

</bad_example> <good_example>

name: json-formatter
model: haiku  # Simple, mechanical

</good_example>

Constraint Language

<bad_example>

- Try to validate inputs when possible

</bad_example> <good_example>

- MUST validate all inputs before processing

</good_example>

Subagent Tools

<bad_example>

context: fork
tools: Read, Glob, Task  # Task not allowed

</bad_example> <good_example>

context: fork
tools: Read, Glob, Grep

</good_example>

References

  • agent-docs/PROMPT-ENGINEERING-REFERENCE.md - Instructions, XML, examples
  • agent-docs/CLAUDE-CODE-REFERENCE.md - Frontmatter, tools, subagents
  • agent-docs/FUNCTION-CALLING-TOOL-USE-REFERENCE.md - "Intern Test", security
  • agent-docs/OPENCODE-REFERENCE.md - Modes, permissions
  • agent-docs/CODEX-REFERENCE.md - Skill triggers

Constraints

  • Auto-fix only HIGH certainty issues
  • Preserve existing frontmatter when adding fields
  • Never remove content, only suggest improvements

平台分布

Codex

32.28%
按下载量换算119

Claude

29.99%
按下载量换算110

Cursor

19.52%
按下载量换算72

Gemini CLI

10.12%
按下载量换算37

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/avifenesh/agentsys --skill enhance-agent-prompts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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