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Agent Skill · 开发

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 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 20,462。

总安装 220周安装 9GitHub Stars 1下载 71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
unknown

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/zackbart/skills
仓库路径:skills/optimize-prompt
安装命令:
npx skills add https://github.com/zackbart/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。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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zackbart/skills --skill optimize-prompt

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

提升提示词质量与执行效率优化器。结构化分解复杂任务为原子步骤。统一输出格式与错误处理约定。optimize-prompt 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。禁止将示例当作硬性规则套用。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。

高风险操作必须加入人工确认环节。

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/zackbart/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

optimize-prompt 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zackbart/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。

optimize-prompt 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

optimize-prompt 用的人多吗?

公开数据是累计安装 220 次,近一周安装 9 次,下载 71 次,GitHub 1 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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
optimize-prompt

优化提示 · 本页

2201只读未明确通过

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 Drafting Assistant

The user wants to craft an effective prompt. Their intent: $ARGUMENTS

Your Process

Step 1: Understand the Goal

Based on the user's description, determine:

  • What type of prompt is needed (system prompt, task/user prompt, agentic/tool-use prompt)
  • What the prompt needs to accomplish
  • What context or constraints exist

If the description is too vague to draft a good prompt, ask 2-3 focused clarifying questions before proceeding. Keep questions specific — do not ask open-ended "tell me more."

Step 2: Draft the Prompt

Write a complete, ready-to-use prompt based on the user's intent. Follow these principles:

Structure

  • Use XML tags to separate concerns for prompts over 15 lines
  • Put role/persona first, capabilities second, constraints third, output format last
  • Keep it minimal — every line is a constraint, unnecessary ones create unexpected behavior

Clarity

  • Specify desired output format explicitly
  • Explain *why* constraints exist (models generalize better from reasons than bare rules)
  • Use action verbs ("Analyze this code" not "Could you suggest some analysis")

Model-specific considerations The guidance below is Claude-focused. Adapt for other models where applicable — the structural principles (role first, minimal constraints, explicit format) are universal.

  • Avoid over-aggressive instructions ("ALWAYS", "CRITICAL", "MUST") — these cause overtriggering on modern models. Use normal language instead.
  • For agentic prompts: address tool usage, reversibility, state management, and when subagents are warranted

Present the draft in a code block so it is easy to copy.

Step 3: Explain Key Decisions

After the draft, briefly explain:

  • Structural choices: Why you organized it this way
  • What you included and why: 3-5 key decisions
  • What you intentionally left out: Constraints you chose not to add

Step 4: Offer Refinement

Ask the user if they want to adjust anything. Common refinements:

  • Tone/formality level
  • More or fewer constraints
  • Adding examples
  • Changing output format

How to Use This Skill

For complex prompts (over 20 lines) or when unsure about best practices, read the relevant reference file before drafting:

  • System prompts: Read references/system-prompts.md for role structuring, constraint ordering, and XML tag patterns
  • Agentic/tool-use prompts: Read references/agentic-prompts.md for tool usage, state management, and subagent patterns

Skip these for simple prompts — only consult when the added depth would meaningfully improve the draft.

平台分布

Codex

37.81%
按下载量换算27

Claude

31.62%
按下载量换算22

Cursor

19.46%
按下载量换算14

Gemini CLI

8.19%
按下载量换算6

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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