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
- 01记录任务、模型和输出约定
- 02按文件路径整理外部上下文
- 03明确提示词规则的归属
- 04依据评估比较候选提示词
- 05用留出案例验证改动
适用场景
- 01改进现有系统或开发者提示词
- 02将提示词适配到其他模型系列
- 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.mdSPEC.mdreferences/core-patterns.mdmeta-optimization-loop.mdmodel-family-notes.mdtransformed-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。
- 使用相同的评测子集,为当前提示词建立基线。
- 按根本原因对失败进行分类。
- 编写具体的修改意见。
- 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
- 使用相同用例比较候选版本。
- 保留简短的优化日志。
- 在留出用例上验证最终版本。
- 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:
TargetSuccess CriteriaExternal ContextOptimized PromptAdapter NotesEval SetOptimization LogResidual 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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