用途：improving-prompts 是一个用于改进现有 LLM 提示词的技能，核心方法是概念提升（Concept Elevation）——找出能表达多条相互关联指令之和的更高层规则，使结果更短，并让模型能适应新情况，而非依赖具体案例。
主要能力：
- 压缩与澄清：在减少篇幅的同时保留原提示词的全部意图，并验证没有原始指令丢失。
- 意图清单：对原文中的每条指令、约束和示例编号（I1、I2……），建立意图清单。
- 分组归纳：将服务于同一目的的项目分组，用一条能涵盖整组的规则替换；若没有规则能无损涵盖某项，则按原样保留该项目。
- 映射校验：将每个清单项映射到草稿中承载其意图的行，恢复未映射项后再次映射，直至每一项都有对应；草稿必须比原文更短，且不遗漏原文覆盖的任何情形。
- 冲突处理：绝不静默丢弃项目；当两项冲突或某项看似过时时，在草稿中同时保留并标记冲突。
使用方式：输入为提示词文本或包含该文本的文件路径。默认打印改进后的提示词；仅在用户明确要求时就地编辑文件。输出末尾采用固定格式，先给出改进后的提示词代码块，再列出 Merged（合并项及替代规则）、Kept as written（原样保留项及原因）、Flagged（被标记的冲突及需用户做出的决定）三类说明，列表标签可调整但顺序保持不变。
适用场景：当用户提供一段提示词并希望将其精简、澄清或重构时使用，尤其适合包含多条零散指令、约束和示例、存在冗余或可归纳空间的提示词。
限制：资料未说明其支持的模型、平台、运行环境或安装步骤；该技能聚焦于对已提供提示词的改写，具体效果和适用范围暂未提供。