Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

prompt-optimizer(提示优化器)

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。

prompt-optimizer 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,权限为只读;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 73,543。

总安装 1周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 65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-optimizer(提示优化器)
来源仓库:https://github.com/twwch/openskills
仓库路径:skills/prompt-optimizer
安装命令:
npx skills add twwch/openskills --skill "prompt-optimizer"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add twwch/openskills --skill "prompt-optimizer"

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。

prompt-optimizer 辅助优化提示词与系统指令,提升 Agent 任务执行效率。适合需要统一输出格式、拆分复杂任务或增强可复用性的开发场景。通过 npx skills add twwch/openskills --skill "prompt-optimizer" 命令安装使用。

使用时需保留真实业务约束,避免将示例当作硬性规则,涉及执行时应明确确认步骤。建议结合具体用例测试优化效果,并参考源码了解模板库结构。

来源仓库内路径:skills/prompt-optimizer

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 twwch/openskills --skill "prompt-optimizer";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-optimizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add twwch/openskills --skill "prompt-optimizer"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prompt-optimizer 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-optimizer 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-optimizer 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-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1 次,近一周安装 8 次,下载 65 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。

prompt-optimizer 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT,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

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
prompt-optimizer

提示优化器 · 本页

1—只读MIT未收录

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
prompt-optimizer
description
Prompt engineering expert that helps users craft optimized prompts using 57 proven frameworks. Use when users want to optimize prompts, improve AI instructions, create better prompts for specific tasks, or need help selecting the best prompt framework for their use case.
license
LICENSE-CC-BY-NC-SA 4.0 in LICENSE.txt
anthor
悟鸣

Prompt Optimizer

A comprehensive prompt engineering skill that helps users craft high-quality, effective prompts using proven frameworks.

Workflow

When a user requests prompt optimization, follow these steps:

Step 1: Analyze User Input

Receive the user's request, which may be:

  • A raw prompt that needs optimization
  • A task description or requirement
  • A vague idea that needs to be turned into a prompt

Step 2: Match Scenario and Select Framework

Read the references/Frameworks_Summary.md file to:

  1. Identify the user's scenario from the application scenarios listed
  2. Match the most suitable framework(s) based on:

- Application scenario alignment - Task complexity (simple/medium/complex) - Domain category (marketing, decision analysis, education, etc.)

Framework Selection Guide by Complexity:

ComplexityRecommended Frameworks
Simple (≤3 elements)APE, ERA, TAG, RTF, BAB, PEE, ELI5
Medium (4-5 elements)RACE, CIDI, SPEAR, SPAR, FOCUS, SMART, GOPA, ORID, CARE, ROSE, PAUSE, TRACE, GRADE, TRACI, RODES
Complex (6+ elements)RACEF, CRISPE, SCAMPER, Six Thinking Hats, ROSES, PROMPT, RISEN, RASCEF, Atomic Prompting

Framework Selection Guide by Domain:

DomainRecommended Frameworks
Marketing ContentBAB, SPEAR, Challenge-Solution-Benefit, BLOG, PROMPT, RHODES
Decision AnalysisRICE, Pros and Cons, Six Thinking Hats, Tree of Thought, PAUSE, What If
Education & TrainingBloom's Taxonomy, ELI5, Socratic Method, PEE, Hamburger Model
Product DevelopmentSCAMPER, HMW, CIDI, RELIC, 3Cs Model
AI Dialogue/AssistantCOAST, ROSES, TRACE, RACE, RASCEF
Writing & CreationBLOG, 4S Method, Hamburger Model, Few-shot, RHODES, Chain of Destiny
Image GenerationAtomic Prompting
Quick Simple TasksZero-shot, ERA, TAG, APE, RTF
Complex ReasoningChain of Thought, Tree of Thought

Step 3: Load Framework Details

Once the best framework is identified, read the corresponding framework file from the references/frameworks/ directory:

  • File naming pattern: XX_FrameworkName_Framework.md
  • Example: For RACEF framework, read references/frameworks/01_RACEF_Framework.md

The framework file contains:

  • Framework overview and components
  • Detailed explanation of each element
  • Pros and cons
  • Best practice examples

Step 4: Clarify Ambiguities

Before generating the final prompt, verify with the user:

  1. Goal Clarity: Is the intended outcome clear?
  2. Target Audience: Who will receive the AI's response?
  3. Context Completeness: Is sufficient background information provided?
  4. Format Requirements: Are there specific output format needs?
  5. Constraints: Are there any limitations or restrictions?

Ask clarifying questions if any information is:

  • Missing
  • Ambiguous
  • Incomplete
  • Contradictory

Example clarifying questions:

  • "What specific outcome are you hoping to achieve?"
  • "Who is the target audience for this content?"
  • "Are there any format or length requirements?"
  • "What context should the AI consider?"

Step 5: Generate Optimized Prompt

Apply the selected framework to create the final prompt:

  1. Structure the prompt according to framework components
  2. Incorporate all clarified information
  3. Ensure clarity and specificity
  4. Include relevant examples if the framework requires
  5. Add any necessary constraints or guidelines

Step 6: Present and Iterate

Present the optimized prompt to the user with:

  1. The selected framework name and why it was chosen
  2. The complete optimized prompt
  3. Explanation of how each framework element was applied
  4. Suggestions for potential variations or improvements

If the user requests changes, iterate on the prompt while maintaining framework structure.

Framework Reference Files

All framework details are stored in the references/frameworks/ directory. Each file contains:

  • Application scenarios
  • Framework components with explanations
  • Advantages and disadvantages
  • Multiple practical examples

Quick Framework Selection

For users unsure which framework to use:

User SaysRecommended Framework
"I need a simple prompt"APE, ERA, TAG
"I want to persuade/sell"BAB, SPEAR, Challenge-Solution-Benefit
"I need to analyze/decide"RICE, Pros and Cons, Chain of Thought
"I want to teach/explain"ELI5, Bloom's Taxonomy, Socratic Method
"I need creative ideas"SCAMPER, HMW, SPARK, Imagine
"I want structured writing"BLOG, 4S Method, Hamburger Model
"I need step-by-step reasoning"Chain of Thought, Tree of Thought
"I'm generating images"Atomic Prompting
"I need a detailed plan"RISEN, RASCEF, CRISPE

平台分布

windsurf

30.84%
按下载量换算20

OpenCode

23.52%
按下载量换算15

Cursor

18.87%
按下载量换算12

kiro-cli

12.43%
按下载量换算8

Codex

7.94%
按下载量换算5

github-copilot

3.59%
按下载量换算2

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills