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Agent Skill · 研究检索

prompts(prompts 测试)

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。

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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 49,774。

总安装 636周安装 26GitHub Stars 1下载 204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:prompts(prompts 测试)
来源仓库:https://github.com/langwatch/skills
仓库路径:skills/prompts
安装命令:
npx skills add https://github.com/langwatch/skills --skill 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/langwatch/skills --skill 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。

用于辅助提示词、系统指令和工作流模板整理。适合规范任务边界、统一输出格式或拆分操作步骤。通过 GitHub 安装并使用 npx 命令激活。需保留真实业务约束,避免把示例当硬规则。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。

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/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/langwatch/skills --skill prompts;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

prompts 怎么安装?

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

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。

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/langwatch/skills --skill 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。

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。

prompts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 636 次,近一周安装 26 次,下载 204 次,GitHub 1 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。

prompts 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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
prompts

prompts 测试 · 本页

6361执行命令未明确有提醒

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

Version Your Prompts with LangWatch Prompts CLI

Determine Scope

If the user's request is general ("set up prompt versioning", "version my prompts"):

  • Read the full codebase to find all hardcoded prompt strings
  • Study git history to understand what changed and why — focus on agent behavior changes, prompt tweaks, bug fixes. Read commit messages for context.
  • Set up the Prompts CLI and create managed prompts for each hardcoded prompt
  • Update all application code to use langwatch.prompts.get()

If the user's request is specific ("version this prompt", "create a new prompt version"):

  • Focus on the specific prompt
  • Create or update the managed prompt
  • Update the relevant code to use langwatch.prompts.get()

Plan Limits

LangWatch's free plan has limits on prompts, scenarios, evaluators, experiments, and datasets. When you hit a limit, the API returns "Free plan limit of N reached..." with an upgrade link.

How to handle:

  • Work within the limits — if 3 scenarios are allowed, create 3 meaningful ones, not 10.
  • Make every creation count: each one should demonstrate clear value.
  • Show what works FIRST. If you hit a limit, summarize what was accomplished and direct the user to upgrade at https://app.langwatch.ai/settings/subscription.
  • Do NOT delete existing resources to make room, and do NOT reuse a scenario set to cram in more tests.

If LANGWATCH_ENDPOINT is set in .env, the user is self-hosted — direct them to {LANGWATCH_ENDPOINT}/settings/license instead

Step 1: Read the Prompts CLI Docs

Use langwatch docs <path> to read documentation as Markdown. Some useful entry points:

langwatch docs                                    # Docs index
langwatch docs integration/python/guide           # Python integration
langwatch docs integration/typescript/guide       # TypeScript integration
langwatch docs prompt-management/cli              # Prompts CLI
langwatch scenario-docs                           # Scenario docs index

Discover commands with langwatch --help and langwatch <subcommand> --help. List and get commands accept --format json for machine-readable output. Read the docs first instead of guessing SDK APIs or CLI flags.

If no shell is available, fetch the same Markdown over plain HTTP — append .md to any docs path (e.g. https://langwatch.ai/docs/integration/python/guide.md). Index: https://langwatch.ai/docs/llms.txt. Scenario index: https://langwatch.ai/scenario/llms.txt

Then specifically read the Prompts CLI guide:

langwatch docs prompt-management/cli

CRITICAL: Do NOT guess how to use the Prompts CLI. Read the docs first.

Step 2: Initialize Prompts in the Project

langwatch prompt init

Creates a prompts.json config and a prompts/ directory in the project root.

Step 3: Create a Managed Prompt for Each Hardcoded Prompt

Scan the codebase for hardcoded prompt strings (system messages, instructions). For each:

langwatch prompt create <name>

Edit the generated .prompt.yaml file to match the original prompt content.

Step 4: Update Application Code

Replace every hardcoded prompt string with a call to langwatch.prompts.get().

Python (BAD → GOOD):

agent = Agent(instructions="You are a helpful assistant.")
import langwatch
prompt = langwatch.prompts.get("my-agent")
agent = Agent(instructions=prompt.compile().messages[0]["content"])

TypeScript (BAD → GOOD):

const systemPrompt = "You are a helpful assistant.";
const langwatch = new LangWatch();
const prompt = await langwatch.prompts.get("my-agent");

CRITICAL: Do NOT wrap langwatch.prompts.get() in a try/catch with a hardcoded fallback string. The whole point of prompt versioning is that prompts are managed externally. A fallback defeats this by silently reverting to a stale hardcoded copy.

Step 5: Sync to the Platform

langwatch prompt sync

Step 6: Tag Versions for Deployment

Three built-in tags: latest (auto-assigned), production, staging. Update code to fetch by tag:

prompt = langwatch.prompts.get("my-agent", tag="production")
const prompt = await langwatch.prompts.get("my-agent", { tag: "production" });

Assign tags via the CLI (or the Deploy dialog in the LangWatch UI):

langwatch prompt tag assign my-agent production

For canary or blue/green deployments, create custom tags with langwatch prompt tag create.

Step 7: Verify

Run langwatch prompt list to confirm everything synced, or open the Prompts section in the LangWatch app.

Common Mistakes

  • Do NOT hardcode prompts — always fetch via langwatch.prompts.get()
  • Do NOT add a hardcoded fallback string in a try/catch — that silently defeats versioning
  • Do NOT manually edit prompts.json — use the CLI
  • Do NOT skip langwatch prompt sync after creating prompts

平台分布

Codex

33.49%
按下载量换算68

Claude

31.45%
按下载量换算64

Cursor

18.69%
按下载量换算38

Gemini CLI

9.86%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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/langwatch/skills --skill 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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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