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Agent Skill · AI 工具

prompt-optimization(及时优化)

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-optimization 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 1,542。

总安装 630周安装 26GitHub Stars 4下载 206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-optimization(及时优化)
来源仓库:https://github.com/89jobrien/steve
仓库路径:skills/prompt-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/89jobrien/steve --skill prompt-optimization
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/89jobrien/steve --skill prompt-optimization

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。

系统性优化提示词以提升 AI 响应质量。涵盖语言精简、意图明确、示例优化等方面。输出可直接使用的增强版提示模板。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。强调实用性而非理论完美性。

prompt-optimization 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于客服、写作、编程等多种应用场景。

来源仓库内路径:skills/prompt-optimization

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/89jobrien/steve --skill prompt-optimization;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-optimization 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/89jobrien/steve --skill prompt-optimization。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prompt-optimization 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-optimization 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-optimization 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-optimization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 630 次,近一周安装 26 次,下载 206 次,GitHub 4 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-optimization 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-optimization

及时优化 · 本页

6304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

This skill optimizes prompts for LLMs and AI systems, focusing on effective prompt patterns, few-shot learning, and optimal AI interactions.

When to Use This Skill

  • When building AI features or agents
  • When improving LLM response quality
  • When crafting system prompts
  • When optimizing agent performance
  • When implementing few-shot learning
  • When designing AI workflows

What This Skill Does

  1. Prompt Design: Creates effective prompts with clear structure
  2. Few-Shot Learning: Implements few-shot examples for better results
  3. Chain-of-Thought: Uses reasoning patterns for complex tasks
  4. Output Formatting: Specifies clear output formats
  5. Constraint Setting: Sets boundaries and constraints
  6. Performance Optimization: Improves prompt efficiency and results

How to Use

Optimize Prompt

Optimize this prompt for better results
Create a system prompt for a code review agent

Specific Patterns

Implement few-shot learning for this task

Prompt Techniques

Structure

Clear Sections:

  • Role definition
  • Task description
  • Constraints and boundaries
  • Output format
  • Examples

Few-Shot Learning

Pattern:

  • Provide 2-3 examples
  • Show input-output pairs
  • Demonstrate desired style
  • Include edge cases

Chain-of-Thought

Approach:

  • Break down complex tasks
  • Show reasoning steps
  • Encourage step-by-step thinking
  • Verify intermediate results

Examples

Example 1: Code Review Prompt

Input: Create optimized code review prompt

Output:

## Optimized Prompt: Code Review

### The Prompt

You are an expert code reviewer with 10+ years of experience.

Review the provided code focusing on:

  1. Security vulnerabilities
  2. Performance optimizations
  3. Code maintainability
  4. Best practices

For each issue found, provide:

  • Severity level (Critical/High/Medium/Low)
  • Specific line numbers
  • Explanation of the issue
  • Suggested fix with code example

Format your response as a structured report with clear sections.

### Techniques Used
- Role-playing for expertise
- Clear evaluation criteria
- Specific output format
- Actionable feedback requirements

Best Practices

Prompt Design

  1. Be Specific: Clear, unambiguous instructions
  2. Provide Examples: Show desired output format
  3. Set Constraints: Define boundaries clearly
  4. Iterate: Test and refine prompts
  5. Document: Keep track of effective patterns

Related Use Cases

  • AI agent development
  • LLM optimization
  • System prompt creation
  • Few-shot learning implementation
  • AI workflow design

平台分布

Claude Code

27.39%
按下载量换算56

Gemini CLI

25.02%
按下载量换算52

Antigravity

17.93%
按下载量换算37

Codex

14.19%
按下载量换算29

OpenCode

8.89%
按下载量换算18

windsurf

3.7%
按下载量换算8

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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