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prompt-enhance

prompt-enhance

github.com/owainlewisエージェントワークフロー4448 回インストール10 週間前に更新
リポジトリ

prompt-enhance について

コーディングエージェントやナレッジエージェント向けに、曖昧な依頼を実行可能なプロンプトへ整えるスキルです。質問で聞き取りをせず、安全な仮定を置くか未確定事項を明示します。

主な機能

  1. 01目標・範囲・制約の整理
  2. 02矛盾や不足情報の確認
  3. 03出力形式と成功基準の指定
  4. 04実行可能なプロンプトの作成

活用シーン

  1. 01曖昧なコーディング依頼の改善
  2. 02リポジトリ内のファイルを扱うエージェント指示の整理
  3. 03情報不足時の仮定と未確定事項の記録

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/owainlewis/agent-skills --skill prompt-enhance

インストール後、Claude Code で/prompt-enhanceを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

プロンプトの改善

コーディングエージェントまたはナレッジエージェントが実行できる、洗練されたプロンプトを1つ返してください。 質問をしてはいけません。 情報が不足している場合は、妥当な仮定を置くか、[NEEDS: ...]を使用してください。

ワークフロー

  1. 入力と参照コンテキスト(リポジトリ、ファイル、AGENTS.md、CLAUDE.md、README.md、関連コード)を確認します。
  2. 「そのもの」や「あのスクリプト」など、曖昧でない参照先を特定します。
  3. 問題点を特定します。目標が曖昧、意図が埋もれている、矛盾がある、スコープが不明、出力形式がない、成功基準がない、否定的な表現、早すぎる終了を促す指示、無関係なノイズなどです。
  4. 意図を保ってプロンプトを書き直します。冗長な部分を削り、重要な内容は維持します。
  5. 洗練されたプロンプトに続けて、必要に応じてChanged、Assumptions、Gapsの行を返します。
  6. 1つのアクションを提示します。今すぐ実行する、prompts/<slug>.mdに保存する、または終了する、のいずれかです。

原則

  • 最初の1文で目標を示します。
  • 出力、形式、制約、スコープを明確に指定します。
  • 矛盾を解消するか、優先順位を示します。
  • 対象範囲と対象外を明示します。
  • 手順が重要な場合に限り、番号付きリストを使用します。
  • 肯定的な指示を優先します。
  • 作業内容に影響するコンテキストのみを含めます。
  • 出力の契約を指定します。形式、構成、長さ、パス、命名規則、上書きの扱いを示します。
  • 成功基準を示します。テスト、ファイル、観察可能な動作、その他の証拠などです。
  • 真に作業を妨げる事情がない限り、妥当な仮定に基づいて進めるよう指示します。
  • トーンや判断に影響する場合に限り、役割を指定します。
  • 混同されるおそれがある場合は、指示、コンテキスト、例、貼り付けた入力を分けます。
  • 正確な形式やスタイルを示す場合に限り、例を追加します。

不足情報

  • 安全に設定できる場合は、妥当なデフォルトを使用し、「Assumptions」に記録します。
  • 安全なデフォルトがない場合は、[NEEDS: <不足している詳細>]を使用します。
  • 質問をしてはいけません。聞き取りを行う場合は、clarifyを使用します。

出力

Refined prompt:

<rewritten, self-contained prompt that reads cold>

---
Changed: <substantive improvements>
Assumptions: <defaults baked in, omit if none>
Gaps: <remaining [NEEDS: ...] items, omit if none>

その後、次のいずれかを提示します。今すぐ実行する、prompts/<slug>.mdに保存する、または終了する。

例

入力:

ポッドキャストのMP3を取得して文字起こしするスクリプト。whisperを使い、遅くならないようにして、適切な場所にキャッシュしてください。

出力:

Refined prompt:

Build a Python CLI script that downloads podcast episodes from an RSS feed and transcribes each MP3 with OpenAI Whisper.

Input: RSS feed URL as a required argument.
Output: save each MP3 and transcript (`.txt`, same basename) under `data/<podcast-slug>/`.
Caching: skip any episode whose MP3 and transcript already exist.
Performance: download and transcribe episodes concurrently.
Failure: exit non-zero for a bad feed URL; skip and log individual episode failures.
Success: running twice performs no redundant downloads or transcriptions.
Out of scope: UI, speaker diarization, non-MP3 formats.

---
Changed: added input, output, caching, concurrency, failure handling, and success criteria.
Assumptions: RSS feed input; local `data/` output.

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