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prompt-optimizer

prompt-optimizer

github.com/getsentryAgent 工作流1.1k2.3k 次安装5 天前更新
代码仓库

关于 prompt-optimizer

prompt-optimizer 是通过评估来指导提示词改进的 Skill,帮助作者明确成功标准、整理外部上下文并考虑模型系列,再比较候选版本并用留出案例验证。

主要功能

  1. 01记录任务、模型和输出约定
  2. 02按文件路径整理外部上下文
  3. 03明确提示词规则的归属
  4. 04依据评估比较候选提示词
  5. 05用留出案例验证改动

适用场景

  1. 01改进现有系统或开发者提示词
  2. 02将提示词适配到其他模型系列
  3. 03通过评估案例诊断反复出现的问题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/getsentry/skills --skill prompt-optimizer

安装后在 Claude Code 中输入/prompt-optimizer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
SPEC.md
references/
core-patterns.md
meta-optimization-loop.md
model-family-notes.md
transformed-examples.md

详细介绍

提示词优化器

通过评测优化提示词。确保每条指令、示例和外部上下文引用都能影响结果。

仅加载所需内容

需求阅读
新提示词references/core-patterns.md、references/model-family-notes.md、references/transformed-examples.md
现有提示词references/meta-optimization-loop.md、references/core-patterns.md、references/model-family-notes.md
模型系列移植references/model-family-notes.md、references/core-patterns.md
反复失败references/meta-optimization-loop.md、references/core-patterns.md
薄弱或含糊的草稿references/transformed-examples.md
来源SOURCES.md

第 1 步:记录约定

编辑前记录:

  • 任务类型:新建、优化、移植或调试
  • 目标模型系列和快照(如果已知)
  • 提示词作用范围:system、developer、user、工具描述、示例、架构
  • 各层负责方:平台、部署方/角色、检索到的上下文、用户负载
  • 目标和非目标
  • 可用输入、工具和外部文件
  • 必需的输出格式
  • 成功标准和失败情形
  • 硬性约束:延迟、冗长度、安全性、预算、工具使用、风格

如果缺少成功标准或示例,请先创建一组小型评测集。 如果瓶颈在于模型选择、检索、工具架构或缺少评测,请在重写前说明。

第 2 步:盘点外部上下文

对于仓库或 Agent 提示词,按确切路径列出稳定上下文:

上下文类型示例
Agent 规则AGENTS.md、CLAUDE.md
规范specs/*.md、docs/api.md
策略SECURITY.md、docs/releasing.md
示例examples/、tests/fixtures/

规则:

  • 使用相对于仓库的路径引用稳定文件,而不是复制其内容。
  • 仅粘贴提示词或评测用例所需的摘录。
  • 标明文件是 loaded、referenced 还是 out of scope。
  • 避免使用“阅读文档”等含糊的上下文指引。

第 3 步:选择模型策略

阅读 references/model-family-notes.md。

  • 已知模型系列:针对该系列进行优化。
  • 未知模型系列:编写可移植的基础版本,并附上简短的适配说明。
  • 快照变更:重新运行评测。
  • 跨系列差异:仅针对失败的层进行专门优化。

第 4 步:构造提示词

阅读 references/core-patterns.md。

  • 将稳定策略放在 system 或 developer 中。
  • 将任务专属事实、检索到的上下文和变量放在面向用户的部分。
  • 每条行为规则只指定一个负责方。
  • 仅使用标题或标签来区分内容类型。
  • 将工具策略放在提示词文本中;在提供方原生工具中保留架构。
  • 角色设定应简洁,除非它会改变行为。
  • 在保留约束的前提下,尽量使用最简措辞。
  • 删除填充内容、重复提醒、无用示例,以及不会影响评测的理由说明。

第 5 步:优化

如需改进,请阅读 references/meta-optimization-loop.md。

  1. 使用相同的评测子集,为当前提示词建立基线。
  2. 按根本原因对失败进行分类。
  3. 编写具体的修改意见。
  4. 生成 2 到 4 个候选版本:
    • 最小改动修复
    • 以结构为先的重写
    • 以示例为先或采用不同工具规则的版本
    • 必要时提供提供方适配版本
  5. 使用相同用例比较候选版本。
  6. 保留简短的优化日志。
  7. 在留出用例上验证最终版本。
  8. 遇到性能停滞、结果振荡、过拟合、成本过高或非提示词瓶颈时停止。

第 6 步:返回交付包

返回:

  1. Target
  2. Success Criteria
  3. External Context
  4. Optimized Prompt
  5. Adapter Notes
  6. Eval Set
  7. Optimization Log
  8. Residual Risks

对于现有提示词,请简要说明主要行为变更,采用类似差异对比的形式。

失败模式

  • 在定义评估目标之前就开始编辑
  • 混合策略、示例和原始上下文,且未明确区分
  • 在不同层级重复规则
  • 将持久策略放入用户载荷
  • 要求提供思维链
  • 保留相互矛盾的旧指令
  • 过度拟合一两个示例
  • 保留不再能提升评估效果的示例
  • 工具描述或架构较弱时,只通过提示词文本修复工具使用失败
  • 添加无法减少歧义的标记
  • 用人设代替行为规则

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