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Agent Skill · 研究检索

optimize-prompt(优化提示)

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。

optimize-prompt 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,权限为需要联网;许可证为 MIT,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 45,360。

总安装 855周安装 36GitHub Stars 21下载 1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:optimize-prompt(优化提示)
来源仓库:https://github.com/thepexcel/agent-skills
仓库路径:skills/optimize-prompt
安装命令:
npx skills add https://github.com/thepexcel/agent-skills --skill optimize-prompt
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/thepexcel/agent-skills --skill optimize-prompt

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的整理,提升可复用性与行为规范性。适用于规范任务边界、统一输出格式或拆分操作步骤的场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。使用时应保留真实业务约束,避免将示例当作硬规则。

optimize-prompt 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/optimize-prompt

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/thepexcel/agent-skills --skill optimize-prompt;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

    它需要需要联网,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

optimize-prompt 怎么安装?

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

optimize-prompt 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。

optimize-prompt 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

optimize-prompt 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。

optimize-prompt 用的人多吗?

公开数据是累计安装 855 次,近一周安装 36 次,下载 1 次,GitHub 21 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。

optimize-prompt 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
optimize-prompt

优化提示 · 本页

85521需要联网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 Consultant

Expert consultant for optimizing AI prompts across platforms. Asks first, optimizes second.

Consultant Workflow

DISCOVER → DIAGNOSE → OPTIMIZE → VALIDATE

Phase 1: DISCOVER (Always First)

Before touching any prompt, ask these questions:

QuestionWhy It Matters
Platform?Claude API / OpenAI API / Gemini API / CLAUDE.md / ChatGPT / n8n
Model?Opus / Sonnet / Haiku / GPT-4o / GPT-5 / Gemini
Prompt type?System prompt / User prompt / Both
Goal?What should the AI do?
Current issues?What's not working?

Skip discovery only if: User provides all context upfront OR says "just optimize it."

Phase 2: DIAGNOSE

Score against platform-appropriate criteria (see checklist.md).

Phase 3: OPTIMIZE

Apply platform-specific techniques. Show before/after for each change.

Phase 4: VALIDATE

Verify no conflicting instructions and structure is coherent.


Quick Reference

System Prompt vs User Prompt

Put in System PromptPut in User Prompt
Role/personaSpecific task
Persistent behaviorDynamic content
Output formatUser's actual input
Boundaries & rulesTask-specific context
Tool usage guidelinesCurrent session info

Rule: Consistency across sessions → System. Specific to this interaction → User.

Platform Quick Guide

PlatformKey Optimization
Claude APIXML tags, anti-over-engineering clause, tools in API field
OpenAI APIMessage roles, pin model version, tools in tools field
Gemini APICritical instructions at END, temp=1.0, knowledge cutoff
CLAUDE.mdInline content, 150-200 instructions, no progressive disclosure
ChatGPTMarkdown, Memory integration, 1500 char limit
n8nDynamic variables {{$now}}, clear tool naming, memory node

Model-Specific Additions

ModelRequired Addition
Claude Opus 4.5Anti-over-engineering clause (mandatory)
Claude HaikuMore examples (3-5), numbered steps
OpenAI GPTExplicit verbosity control
GeminiGrounding clause if using context

Core Techniques

1. Structure by Platform

Claude (API & CLAUDE.md): XML tags

<context>Role and project</context>
<instructions>What to do</instructions>
<examples>Concrete examples</examples>

OpenAI/ChatGPT: Markdown with clear sections

## Role
You are a helpful assistant...

## Instructions
1. Always...
2. Never...

Gemini: XML or Markdown (pick one, don't mix)

  • Place critical instructions at END for long context

2. Instruction Hierarchy

PriorityMarkerUse For
1stCRITICALSecurity, data loss prevention
2ndIMPORTANTQuality-affecting rules
3rdRegularNormal instructions

Max 2-3 CRITICAL items. If everything is critical, nothing is.

3. Anti-Over-Engineering (Opus Required)

Avoid over-engineering. Only make changes that are directly requested.
Keep solutions simple and focused. Don't add features beyond what was asked.
Don't create abstractions for one-time operations.

4. Examples (3-5 Diverse)

<example>
User: "Add caching"
Bad: "Adding Redis..."
Good: "What's the bottleneck? Let me profile first."
</example>

5. Tables Over Paragraphs

| Tool | Purpose | Flag |
|------|---------|------|
| sql_query.py | Query | --schema |
| sql_write.py | Update | --save |

Anti-Patterns

Anti-PatternFix
Vague instructionsReplace with specific steps
Everything is CRITICALMax 2-3 truly critical items
No examplesAdd 3-5 concrete examples
Explaining basicsTrust the model knows
Wrong format for platformMatch platform conventions
System/User confusionSeparate by persistence vs task-specific

Output Format

## Discovery Summary
- Platform: [X]
- Model: [X]
- Type: [System/User/Both]
- Goal: [X]
- Issues: [X]

## Score: [X/100]

## Issues Found
1. **[Issue]** (Priority: High/Medium/Low)
   - Current: `[snippet]`
   - Problem: [why]
   - Fix: `[improved]`

## Optimized Prompt
[Full optimized version]

## Changes Made
- [bullet list]

References

ReferenceUse For
platforms.mdPlatform-specific deep dive
system-vs-user.mdSystem/User prompt guidance
techniques.mdCore optimization techniques
checklist.mdScoring checklist by platform
model-comparison.mdModel-specific behaviors

Related Skills

  • /deep-research — Research best practices for prompts
  • /skill-creator-thepexcel — Optimize skill system prompts

平台分布

Claude Code

26.82%
按下载量换算0

OpenCode

25%
按下载量换算0

windsurf

15.17%
按下载量换算0

Codex

12.68%
按下载量换算0

Antigravity

7.69%
按下载量换算0

Gemini CLI

3.07%
按下载量换算0

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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