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optimize-prompt

optimize-prompt

github.com/thepexcelAgent 工作流36 次安装
代码仓库

关于 optimize-prompt

面向使用 AI 平台和模型的人群的提示词优化技能。它先收集上下文，再依据平台特点诊断、修改并验证提示词。

主要功能

  1. 01了解平台、模型和目标
  2. 02按清单评估提示词
  3. 03应用平台专属技巧
  4. 04展示修改前后的内容
  5. 05检查一致性与结构

适用场景

  1. 01改进系统提示词或用户提示词
  2. 02针对特定平台调整提示词结构
  3. 03检查效果不稳定的提示词

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/thepexcel/agent-skills --skill optimize-prompt

安装后在 Claude Code 中输入/optimize-prompt确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

SOURCES.md
.claude-plugin/
plugin.json
references/
checklist.md
model-comparison.md
platforms.md
system-vs-user.md
techniques.md

详细介绍

提示词优化顾问

跨平台优化 AI 提示词的资深顾问。先提问，再优化。

顾问工作流程

DISCOVER → DIAGNOSE → OPTIMIZE → VALIDATE
阶段 1：了解需求（始终优先）

着手处理任何提示词之前，先询问以下问题：

问题重要性
平台？Claude API / OpenAI API / Gemini API / CLAUDE.md / ChatGPT / n8n
模型？Opus / Sonnet / Haiku / GPT-4o / GPT-5 / Gemini
提示词类型？系统提示词 / 用户提示词 / 两者
目标？希望 AI 做什么？
当前问题？哪些地方不奏效？

仅在以下情况跳过需求了解： 用户已提供所有背景信息，或表示“直接优化”。

阶段 2：诊断

根据适用于该平台的标准进行评分（参见 checklist.md）。

阶段 3：优化

应用针对平台的技巧。展示每项修改的修改前和修改后内容。

阶段 4：验证

确认没有相互冲突的指令，且结构连贯。

快速参考

系统提示词与用户提示词
放在系统提示词中放在用户提示词中
角色/人物设定具体任务
持续生效的行为动态内容
输出格式用户的实际输入
边界与规则针对任务的背景信息
工具使用指南当前会话信息

规则： 跨会话保持一致的内容 → 系统提示词。仅适用于当前交互的内容 → 用户提示词。

平台快速指南
平台关键优化
Claude API使用 XML 标签、添加避免过度设计的条款、将工具放在 API 字段中
OpenAI API使用消息角色、固定模型版本、将工具放在 tools 字段中
Gemini API将关键指令放在末尾，temp=1.0，注明知识截止日期
CLAUDE.md使用内联内容，提供 150-200 条指令，不使用渐进式披露
ChatGPT使用 Markdown、集成 Memory、限制为 1500 个字符
n8n使用动态变量 {{ $now }}、清晰地命名工具、使用记忆节点
模型专属补充内容
模型必须添加的内容
Claude Opus 4.5避免过度设计的条款（必需）
Claude Haiku增加更多示例（3-5 个），使用编号步骤
OpenAI GPT明确控制回答详略
Gemini使用上下文时添加依据约束条款

核心技巧

1. 按平台组织结构

Claude（API 和 CLAUDE.md）： 使用 XML 标签

<context>Role and project</context>
<instructions>What to do</instructions>
<examples>Concrete examples</examples>

OpenAI/ChatGPT： 使用带有清晰章节的 Markdown

## Role
You are a helpful assistant...

## Instructions
1. Always...
2. Never...

Gemini： 使用 XML 或 Markdown（二选一，不要混用）

  • 对于较长的上下文，将关键指令放在末尾
2. 指令层级
优先级标记用途
第 1 级CRITICAL安全、数据丢失防护
第 2 级IMPORTANT影响质量的规则
第 3 级常规普通指令

最多设置 2-3 项 CRITICAL。 如果所有内容都至关重要，就没有真正重要的内容了。

3. 避免过度设计（Opus 必需）
Avoid over-engineering. Only make changes that are directly requested.
Keep solutions simple and focused. Don't add features beyond what was asked.
Don't create abstractions for one-time operations.
4. 示例（3-5 个不同类型）
<example>
User: "Add caching"
Bad: "Adding Redis..."
Good: "What's the bottleneck? Let me profile first."
</example>
5. 优先使用表格，而非段落
| Tool | Purpose | Flag |
|------|---------|------|
| sql_query.py | Query | --schema |
| sql_write.py | Update | --save |

反模式

反模式修正方法
指令含糊替换为具体步骤
所有内容都标记为 CRITICAL最多设置 2-3 项真正关键的内容
没有示例添加 3-5 个具体示例
解释基础知识相信模型已了解
使用了不适合平台的格式遵循平台惯例
混淆系统提示词和用户提示词按持久性与任务专用性分别组织

输出格式

## Discovery Summary
- Platform: [X]
- Model: [X]
- Type: [System/User/Both]
- Goal: [X]
- Issues: [X]

## Score: [X/100]

## Issues Found
1. **[Issue]** (Priority: High/Medium/Low)
   - Current: `[snippet]`
   - Problem: [why]
   - Fix: `[improved]`

## Optimized Prompt
[Full optimized version]

## Changes Made
- [bullet list]

参考资料

参考资料用途
platforms.md深入了解特定平台
system-vs-user.md系统/用户提示词指南
techniques.md核心优化技巧
checklist.md按平台划分的评分清单
model-comparison.md特定模型的行为

相关技能

  • /deep-research — 研究提示词最佳实践
  • /skill-creator-thepexcel — 优化技能系统提示词

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