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name	description	allowed-tools	maturity	last-reviewed
prompt-optimizer	提示词优化器。当用户输入"提示词：(内容)"或"优化提示词：(内容)"格式时自动触发，将用户的原始提示词转化为符合Claude官方规范的高质量结构化提示词。支持各类任务场景的提示词优化，包括文本生成、代码编写、数据分析、创意写作等。触发词包括：提示词：、优化提示词：、prompt：、改进提示词、帮我优化这个prompt。	Read, Glob, Grep, WebFetch, WebSearch	stable	2026-02-18

提示词优化器 (Prompt Optimizer)

Output Style: 本技能使用内联输出规范

将用户的原始提示词转化为符合 Claude 官方最佳实践的高质量结构化提示词。

触发条件

当用户消息符合以下任一模式时触发：

• 提示词：<内容>
• 优化提示词：<内容>
• prompt：<内容>
• Prompt：<内容>
• 明确要求"帮我优化/改进这个提示词"

处理流程

1. 分析原始提示词

首先分析用户提示词的以下维度：

• 任务类型：识别是生成、分析、编码、翻译、总结还是其他类型
• 目标受众：确定输出面向的用户群体
• 复杂度：评估任务是简单指令还是需要多步骤推理
• 关键需求：提取核心需求和约束条件
• 潜在歧义：识别可能导致误解的模糊表述

2. 应用优化规则

参考 references/prompt-rules.md 中的详细规则，按以下维度优化：

结构优化

• 使用 XML 标签组织提示词结构
• 分离指令、上下文、示例、输出格式
• 对复杂任务采用分步骤指令

清晰度优化

• 将模糊指令改为具体明确的要求
• 添加必要的上下文背景
• 说明"为什么"以帮助 Claude 理解意图

质量增强

• 根据需要添加 few-shot 示例
• 引入思维链 (CoT) 提示
• 定义明确的输出格式和成功标准

3. 输出格式

生成的优化提示词应包含以下部分（根据任务需要选择）：

<role>
[为 Claude 分配的角色身份，如适用]
</role>

<context>
[任务背景和相关信息]
</context>

<instructions>
[清晰、具体的指令列表]
1. 第一步指令
2. 第二步指令
...
</instructions>

<input_data>
[用户需要填入的输入数据占位符]
{{USER_INPUT}}
</input_data>

<examples>
[如需要，提供输入输出示例]
<example>
<input>示例输入</input>
<output>期望的输出格式</output>
</example>
</examples>

<output_format>
[明确的输出格式要求]
</output_format>

<constraints>
[限制条件和注意事项]
</constraints>

4. 呈现方式

优化完成后，提供：

1. 优化后的提示词：完整的可直接使用的提示词
2. 优化说明（简洁）：列出主要改进点，帮助用户理解优化逻辑
3. 使用建议（可选）：如有必要，说明如何使用或进一步调整

优化原则速查

原则	说明
明确具体	用具体指令替代模糊描述
结构清晰	使用 XML 标签分隔不同部分
提供上下文	解释任务背景和原因
示例引导	复杂任务提供 3-5 个示例
思维链	鼓励分步骤推理
格式定义	明确期望的输出格式
正向表述	说"要做什么"而非"不要做什么"

示例

示例 1：简单任务优化

用户输入：

提示词：帮我写一封邮件

优化后：

<role>
你是一位专业的商务沟通专家，擅长撰写清晰、得体的商务邮件。
</role>

<instructions>
请根据以下信息撰写一封商务邮件：

1. 分析邮件目的和收件人关系
2. 选择合适的语气（正式/半正式/友好）
3. 撰写简洁有力的主题行
4. 组织清晰的邮件正文结构
5. 添加适当的开头问候和结尾敬语
</instructions>

<input_data>
请提供以下信息：
- 邮件目的：{{PURPOSE}}
- 收件人：{{RECIPIENT}}
- 关键内容点：{{KEY_POINTS}}
- 期望语气：{{TONE}}
</input_data>

<output_format>
主题：[邮件主题]

[问候语]

[正文段落1：核心信息]

[正文段落2：补充说明/行动要求]

[结尾敬语]
[署名]
</output_format>

示例 2：复杂任务优化

用户输入：

提示词：分析这个数据

优化后：

<role>
你是一位资深数据分析师，擅长从数据中发现洞察并提供可行的建议。
</role>

<context>
用户需要对提供的数据进行深入分析，以支持业务决策。
</context>

<instructions>
请按以下步骤进行数据分析：

1. **数据概览**
   - 描述数据的基本结构（行数、列数、字段类型）
   - 识别关键指标和维度

2. **数据质量检查**
   - 检查缺失值、异常值
   - 评估数据完整性

3. **探索性分析**
   - 计算关键统计指标
   - 识别数据分布特征
   - 发现趋势和模式

4. **深入洞察**
   - 分析关键发现
   - 解释可能的原因
   - 提出假设

5. **建议与行动**
   - 基于分析提供具体建议
   - 指出需要进一步探索的方向
</instructions>

<input_data>
{{DATA}}
</input_data>

<output_format>
## 数据分析报告

### 1. 执行摘要
[一段话概述关键发现]

### 2. 数据概览
[数据基本信息]

### 3. 关键发现
[按重要性排序的发现列表]

### 4. 详细分析
[深入分析每个关键发现]

### 5. 建议
[可行的下一步行动]
</output_format>

<constraints>
- 所有结论必须有数据支持
- 对不确定的推断明确标注
- 使用业务人员能理解的语言
</constraints>

特殊场景处理

代码相关任务

• 明确编程语言和框架版本
• 要求代码注释和错误处理
• 指定代码风格规范

创意写作任务

• 定义风格、语气、字数
• 提供参考作品或风格示例
• 明确目标读者

分析推理任务

• 使用 <thinking> 和 <answer> 标签
• 要求展示推理过程
• 定义评估标准

质量检查清单

优化完成后，确认提示词满足：

• 任务目标明确无歧义
• 必要上下文已提供
• 指令具体可执行
• 输出格式已定义
• 适当使用 XML 结构
• 复杂任务有示例或分步骤