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Agent Skill · 研究检索

smart-prompt-builder(智能提示生成器)

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。

smart-prompt-builder 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,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 27,939。

总安装 3,305周安装 135GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,069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-0
版本
2.0.0

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:smart-prompt-builder(智能提示生成器)
来源仓库:https://github.com/yuzhihui886/smart-prompt-builder
安装命令:
openclaw skills install smart-prompt-builder
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install smart-prompt-builder

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。

智能提示构建器 - 根据语料库检索结果生成优化的写作提示。当需要为小说创作场景生成结构化提示词时使用,支持描写/对话/动作/情感 4 种场景类型,可注入 Voice Profile 和上下文信息。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install smart-prompt-builder;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

smart-prompt-builder 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install smart-prompt-builder。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

smart-prompt-builder 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

smart-prompt-builder 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。

smart-prompt-builder 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

smart-prompt-builder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,305 次,近一周安装 135 次,下载 1,069 次。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。

smart-prompt-builder 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
smart-prompt-builder

智能提示生成器 · 本页

3,305—只读MIT-0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

name
smart-prompt-builder
description
智能提示构建器 - 根据语料库检索结果生成优化的写作提示。当需要为小说创作场景生成结构化提示词时使用,支持描写/对话/动作/情感 4 种场景类型,可注入 Voice Profile 和上下文信息。

Smart Prompt Builder - 智能提示构建器

Overview

根据语料库检索结果和上下文信息,生成结构化的写作提示词,包含系统提示、用户提示和约束条件。支持 Voice Profile 注入,确保生成内容符合作者风格。

使用场景:

  • 需要为小说章节生成写作提示
  • 需要保持作者风格一致性(Voice Profile)
  • 需要结合语料库检索结果进行创作
  • 需要结构化提示词用于后续生成任务

场景类型

支持 4 种写作场景:

场景类型参数值用途
描写description环境/场景描写,营造氛围
对话dialogue人物对话,展现性格
动作action动作场景,展现紧张感
情感emotion心理描写,刻画内心世界

CLI 使用

# 基本用法 - 描写场景
python3 scripts/build_prompt.py --scene-type description \
  --context '{"scene": "雨中的街道"}'

# 使用 Voice Profile
python3 scripts/build_prompt.py --scene-type dialogue \
  --style-file assets/style.yml \
  --context '{"characters": {"主角": "侦探"}}'

# 结合语料库结果
python3 scripts/build_prompt.py --scene-type action \
  --corpus-results '[{"title": "范例", "content": "...", "relevance_score": 0.9}]'

# 输出到文件
python3 scripts/build_prompt.py --scene-type emotion \
  --output prompt.txt

参数说明

参数必填说明
--scene-type✅场景类型:description/dialogue/action/emotion
--context❌上下文信息(JSON 格式)
--style-file❌Voice Profile 配置文件(YAML)
--corpus-results❌语料库检索结果(JSON 数组)
--output❌输出文件路径

Context JSON 格式

{
  "summary": "前文摘要",
  "scene": "当前场景",
  "characters": {
    "角色名": "角色状态/身份"
  }
}

Corpus Results JSON 格式

[
  {
    "title": "语料标题",
    "content": "语料内容",
    "relevance_score": 0.95
  }
]

Voice Profile (style.yml) 格式

voice_profile:
  style_tags: ["温柔", "叙事性", "略带忧伤"]
  speech_rate: 0.9
  tone: "亲切的讲述者语气"
  emotion: 0.3
  anti_ai_rules:
    - "避免过度使用形容词"
    - "减少'的'字频率"

输出结构

生成的提示词包含 4 部分:

  1. 系统提示 - 定义 AI 角色和专长
  2. 用户提示 - 具体写作需求 + 上下文 + 语料参考
  3. 约束条件 - 写作规范和技巧要求
  4. 元数据 - 场景类型、语料数量等

依赖

  • Python 3.8+
  • rich (终端渲染)
  • PyYAML (配置文件解析)

安装依赖:

pip install -r scripts/requirements.txt

示例输出

============================================================
【系统提示】
============================================================
你是一名专业的环境描写大师,擅长通过细腻的笔触营造氛围。

============================================================
【用户提示】
============================================================
请根据以下描述需求生成一段富有画面感的环境描写:

[角色状态]
- 主角:疲惫的侦探

[当前场景]
雨中的街道

[Voice Profile]
风格标签:温柔,叙事性,略带忧伤,缓慢节奏
语速:0.9
语气:亲切的讲述者语气
情感倾向:0.3

============================================================
【约束条件】
============================================================
• 使用五感描写法(视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉)
• 包含至少 3 个具体的细节描写
• 使用比喻或拟人手法增强表现力
• 保持描写节奏的层次感

与其他技能集成

与 corpus-search 集成

# 1. 检索语料库
python3 ../corpus-search/scripts/search_corpus.py \
  --corpus xuanhuan-full \
  --query "环境描写" \
  --top-k 5 \
  --output corpus_results.json

# 2. 构建提示词
python3 scripts/build_prompt.py \
  --scene-type description \
  --corpus-results "$(cat corpus_results.json)" \
  --style-file assets/style.yml

与 novel-writer 集成

# 1. 构建提示词
python3 scripts/build_prompt.py \
  --scene-type dialogue \
  --context '{"scene": "咖啡馆", "characters": {"林风": "侦探"}}' \
  --output prompt.txt

# 2. 使用提示词生成内容(由 novel-writer skill 执行)

注意事项

  • 上下文 JSON 必须有效,否则报错退出
  • Voice Profile 文件必须存在且为有效 YAML
  • 语料库结果为 JSON 数组格式
  • 输出文件会自动创建(如不存在)

平台分布

OpenClaw

96.92%
按下载量换算1,036

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

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。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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