Agent Skill · AI 工具

llm-application-dev-prompt-optimize（LLM application DEV prompt optimize 工具）

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。

llm-application-dev-prompt-optimize 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 1,923。

总安装 404周安装 17GitHub Stars 693下载 141核验 2026-05-01

AI 工具只读 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计通过 Codex Claude Cursor Gemini CLI

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：llm-application-dev-prompt-optimize（LLM application DEV prompt optimize 工具）
来源仓库：https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills
仓库路径：skills/llm-application-dev-prompt-optimize
安装命令：
npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill llm-application-dev-prompt-optimize
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/rmyndharis/antigravity-skills --skill llm-application-dev-prompt-optimize

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。

llm-application-dev-prompt-optimize 用于辅助提示词和工作流模板的整理，适合规范任务边界和输出格式。它能拆分操作步骤、优化提示词可复用性，并统一行为约束。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装，具体用法请参考原始 README。

使用时需保留真实业务约束，不要把示例当硬规则；涉及自动执行时应明确确认步骤和失败处理方式。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/llm-application-dev-prompt-optimize

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill llm-appl…；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
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

llm-application-dev-prompt-optimize 怎么安装？

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

llm-application-dev-prompt-optimize 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。

llm-application-dev-prompt-optimize 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。

llm-application-dev-prompt-optimize 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。

llm-application-dev-prompt-optimize 用的人多吗？

公开数据是累计安装 404 次，近一周安装 17 次，下载 141 次，GitHub 693 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。

llm-application-dev-prompt-optimize 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	1,515,336	173,110	只读	MIT	通过
verification-before-completion 完成前的验证 · Codex、Claude	1,319,472	173,121	权限未标注	MIT	通过
subagent-driven-development 子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude	1,312,416	173,138	只读	MIT	通过
copy-editing 复制编辑 · Codex、Claude	1,209,576	25,632	只读	MIT	通过
paywall-upgrade-cro 付费专区升级 cro · Codex、Claude	1,030,176	25,617	只读	MIT	通过
llm-application-dev-prompt-optimize LLM application DEV prompt optimize 工具 · 本页	404	693	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 Optimization

You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs through advanced techniques including constitutional AI, chain-of-thought reasoning, and model-specific optimization.

Use this skill when

Working on prompt optimization tasks or workflows
Needing guidance, best practices, or checklists for prompt optimization

Do not use this skill when

The task is unrelated to prompt optimization
You need a different domain or tool outside this scope

Context

Transform basic instructions into production-ready prompts. Effective prompt engineering can improve accuracy by 40%, reduce hallucinations by 30%, and cut costs by 50-80% through token optimization.

Requirements

$ARGUMENTS

Instructions

Clarify goals, constraints, and required inputs.
Apply relevant best practices and validate outcomes.
Provide actionable steps and verification.
If detailed examples are required, open resources/implementation-playbook.md.

Resources

resources/implementation-playbook.md for detailed patterns and examples.

平台分布

Claude Code

29.35%

按下载量换算41

Codex

24.84%

按下载量换算35

windsurf

19.05%

按下载量换算27

trae

13.01%

按下载量换算18

Gemini CLI

8.44%

按下载量换算12

Antigravity

3.59%

按下载量换算5

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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