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当用户明确要求"优化 prompt"、"改进提示词"、"润色指令"或"将简陋 prompt 转换为最佳实践版本"时使用。基于 OpenAI 和 Anthropic 官方最佳实践,对用户提供的简陋 prompt 进行结构化优化,输出符合社区标准的高质量版本。
huangwb8/skills · ★ 36 · AI & Automation · score 85
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# Better Prompt - Prompt 优化器 ## 与 bensz-collect-bugs 的协作约定 - 因本 skill 设计缺陷导致的 bug,先用 `bensz-collect-bugs` 规范记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,不要直接修改用户本地已安装的 skill 源码;若有 workaround,先记 bug,再继续完成任务。 - 只有用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报时,才用本地 `gh` 上传新增 bug 到 `huangwb8/bensz-bugs`;不要 pull / clone 整个仓库。 将简陋的 prompt 优化为符合社区最佳实践的高质量版本。 ## 版本与兼容性 - **适用于**:Claude 3.x/4.x、GPT-4/5、Gemini 等主流 LLM - **最佳实践来源**:OpenAI/Anthropic 官方文档(2026-02) - **更新策略**:官方文档重大更新时同步修订 ## 不适用场景 以下情况不建议使用本技能: - prompt 已经经过专业优化(评分 ≥ 8/10) - 只需要诊断问题,不需要修改建议 - 超长 prompt(>10000 字)需要专业拆分 - 用户明确要求保持原始风格 ## 输入要求 用户提供一个待优化的原始 prompt(可以是任意形式的简陋版本)。 ## 优化框架 基于 **OpenAI** 和 **Anthropic** 官方最佳实践,采用五维度优化框架: | 维度 | 检查点 | 优先级 | |------|--------|--------| | **清晰度** | 指令是否明确?是否存在歧义? | P0 | | **完整性** | 是否缺少必要信息?上下文是否充分? | P0 | | **结构化** | 是否使用 Markdown/XML 标签组织内容? | P1 | | **示例性** | 是否提供输入输出示例(few-shot)? | P2 | | **约束性** | 是否明确边界(做什么/不做什么)? | P2 | > **注意**:上表的 P0/P1/P2 表示"优化维度的重要性优先级",与 config.yaml 中的 `dimensions` 数值(1-5)含义相同:P0=5(最高优先级)、P1=4、P2=3。 ## 优化工作流 ### Step 0: 输入验证(前置检查) 验证用户输入的有效性: | 输入状态 | 判断标准 | 处理方式 | |---------|---------|---------| | **空输入** | 字符数 = 0 | 拒绝,提示"请提供待优化的 prompt" | | **过短** | 字符数 < 10 | 提示"prompt 过短,请提供更多上下文" | | **已完善** | 评分 ≥ 8/10 | 提示"prompt 已足够完善,是否仍需优化?",等待用户确认 | | **有效** | 通过验证 | 继续 Step 1 | ### Step 1: 分析原始 prompt 识别 prompt 的: - **核心任务**:用户想让 AI 做什么? - **缺失要素**:哪些关键信息缺失? - **改进空间**:哪些地方可以优化? ### Step 2: 确定模型类型适配 根据任务特性判断目标模型类型: | 模型类型 | 适用场景 | 优化策略 | |---------|---------|--