prompt-improver

提示词改进技能

目的

通过系统性研究和有针对性的澄清，将含糊不清的提示词转化为可执行且定义明确的请求。当钩子已判定提示词需要补充信息时，会调用此技能。

何时调用此技能

自动调用：

• UserPromptSubmit 钩子评估提示词
• 钩子判定提示词含糊不清（缺少具体细节、上下文或明确目标）
• 钩子调用此技能来指导研究和提问

手动调用：

• 通过基于研究的问题来完善含糊不清的提示词
• 构建或测试提示词评估系统时
• 即使结合对话历史，提示词仍缺少足够上下文时

前提假设：

• 提示词已被判定为含糊不清
• 评估阶段已完成（由钩子完成）
• 直接开始研究和澄清

核心工作流

此技能采用 4 个阶段的方法来完善提示词：

阶段 1：研究

在提问前，使用 TodoWrite 制定动态研究计划。

研究计划模板：

1. 先检查对话历史——如果已有相关上下文，则避免重复探索
2. 如有需要，检查代码库：
   • 使用 Task/Explore 了解架构和项目结构
   • 使用 Grep/Glob 查找特定模式和相关文件
   • 检查 git log，了解近期变更
   • 搜索错误、失败的测试以及 TODO/FIXME 注释
3. 按需收集更多上下文：
   • 阅读本地文档文件
   • 使用 WebFetch 获取在线文档
   • 使用 WebSearch 搜索最佳实践、常见方法和最新信息
4. 记录发现，确保问题以实际项目上下文为依据

关键规则：

• 绝对不能跳过研究
• 探索代码库前，先检查对话历史
• 问题必须以实际发现为依据，而非假设或基础知识
• Glob、Grep、WebSearch、WebFetch 和多文件 Read 必须通过 Task/Explore 执行，绝不能在主上下文中直接调用
• 每条 Explore 提示词都要包含与对话相关的上下文（文件路径、错误、先前决策）；Explore 无法查看之前的对话轮次

有关详细的研究策略、模式和示例，请参阅 references/research-strategies.md。

阶段 2：生成有针对性的问题

根据研究发现，拟定 1-6 个问题以消除歧义。

问题指南：

• 有依据：每个选项都来自研究（代码库发现、文档或常见模式）
• 具体：避免使用“其他方法”之类含糊的选项
• 多选题：每个问题提供 2-4 个具体选项
• 聚焦：每个问题只涉及一个决策点
• 结合上下文：简要说明各种选择的权衡

问题数量：

• 1-2 个问题：简单歧义（哪个文件？采用哪种方法？）
• 3-4 个问题：中等复杂度（范围 + 方法 + 验证）
• 5-6 个问题：复杂场景（包含多个决策点的重大功能）

有关问题模板、有效模式和示例，请参阅 references/question-patterns.md。

阶段 3：获取澄清

使用 AskUserQuestion 工具提出基于研究的问题。

AskUserQuestion 格式：

- question: Clear, specific question ending with ?
- header: Short label (max 12 chars) for UI display
- multiSelect: false (unless choices aren't mutually exclusive)
- options: Array of 2-4 specific choices from research
  - label: Concise choice text (1-5 words)
  - description: Context about this option (trade-offs, implications)

重要： 始终包含 multiSelect 字段（true/false）。用户始终可以选择“其他”并输入自定义内容。

阶段 4：结合上下文执行

根据原始用户请求继续执行，并使用：

• 原始提示词的意图
• 用户的澄清答复
• 研究发现和上下文
• 对话历史

如同请求从一开始就已清晰明确那样执行。

示例

示例 1：调用技能 → 调研 → 提问 → 执行

钩子评估： 判断提示词含糊不清
原始提示词：“修复这个 bug”
**是否调用技能：**是（提示词缺少目标和上下文）

调研计划：

1. 查看对话历史，查找近期错误
2. 探索代码库，查找失败的测试
3. 搜索 TODO/FIXME 注释
4. 查看 git log，查找近期的问题区域

调研结果：

• 近期对话提到登录失败
• auth.py:145 中的 try/catch 吞掉了错误
• test_auth.py 中有测试失败

生成的问题：

1. 你指的是哪个 bug？
   • 登录身份验证失败（auth.py:145）
   • 会话超时问题（session.py:89）
   • 其他

**用户回答：**登录身份验证失败

**执行：**修复 auth.py:145 中导致登录失败的错误处理

示例 2：清晰的提示词（未调用技能）

原始提示词：“重构 src/api/users.ts 中的 getUserById 函数，使用 async/await 替代 promise”

**钩子评估：**通过所有检查

• 目标明确：src/api/users.ts 中的 getUserById
• 操作明确：重构为 async/await
• 成功标准：使用 async/await 替代 promise

**是否调用技能：**否（提示词清晰，无需调用技能即可立即继续）

如需查看各种提示词类型及其转换的完整示例，请参阅 references/examples.md。

核心原则

1. 假定提示词含糊不清：仅在提示词含糊不清时调用技能（由钩子进行评估）
2. 先调研：在拟定问题前，务必先收集上下文
3. 问题有据可依：使用调研结果，而非假设或基础知识
4. 具体明确：根据实际代码库和上下文提供具体选项
5. 聚焦重点：最多提出 1-6 个问题，每个问题只涉及一个决策点
6. 采用系统化方法：遵循 4 阶段工作流（调研 → 提问 → 澄清 → 执行）

渐进式披露

此 SKILL.md 包含核心工作流和要点。如需更深入的指导：

• 调研策略：references/research-strategies.md
• 提问模式：references/question-patterns.md
• 完整示例：references/examples.md

仅在需要了解特定方面的详细指导时，才加载这些参考资料。