用途
Prompt Improver 是一个用于改进提示词的技能，基于通用的 LLM/智能体最佳实践对提示词进行分析和优化。其核心目标是让智能体能够以最少的来回沟通执行任务，重点关注可验证性、清晰的范围、明确的约束以及上下文经济性。
当用户提供一段提示词时，该技能会输出一个改进版本，并识别原提示词中存在的问题。当输入是一份用于指导智能体的文档（例如计划文件、AGENTS.md、系统指令文档）时，该技能会将文档本身视为改进目标，识别问题并提出具体改进建议，在有用时附上修订草稿。
主要能力
该技能按照以下工作流程运作：
步骤 0：任务分类与复杂度判断 对任务进行分类，并决定是否应推荐显式的探索/规划阶段。分类维度包括：任务类型（bugfix、feature、refactor、research、UI/visual、docs、ops）、复杂度（单文件/小改动 vs 多文件/影响不确定）、风险（数据安全、安全、兼容性、性能）、输入类型（提示词 vs 智能体指令文档）。如果任务复杂或模糊，改进后的提示词应显式要求先进行探索/规划阶段。
步骤 1：分析提示词 从以下角度分析用户提供的提示词：可验证性、具体性、上下文、范围、预期结果、约束、上下文经济性、执行偏好。
步骤 2：识别问题 检查以下反模式：模糊指令、无验证方法、无验证命令、范围过宽、上下文不足、仅描述症状、缺少约束、无探索/规划提示、上下文膨胀、交付物模糊、响应格式不清晰。
步骤 3：创建改进后的提示词 应用最佳实践生成改进版本，包括：添加可验证性、添加具体上下文、引用现有模式、添加上下文经济性、添加丰富的上下文输入、在需要时添加显式的探索/规划。当信息缺失时，在改进后的提示词中包含明确的问题，不假设默认值。
步骤 4：输出格式 按固定格式输出，包含：提示词分析、原始提示词、问题列表、缺失信息（待提问的问题）、验证计划、探索/规划建议、执行偏好、改进后的提示词、文档改进建议（如适用）、修订文档（可选）、改进后的提示词模板（可选）、简短提示词模板（可选）、改进要点、附加建议（可选）。
使用方式
该技能通过 skills.sh 平台以 dotneet/claude-code-marketplace 来源提供。在 Claude Code 中运行时，还会读取 references/claude.md 并应用额外的 Claude 专属技巧；在 Codex CLI 中运行时，读取 references/codex.md 并应用额外的 Codex 专属技巧。具体安装命令和调用方式暂未提供。
适用场景
适用于需要优化提示词质量的场景，包括：bugfix、feature、refactor、research、UI/visual、docs、ops 等任务类型的提示词改进；以及智能体指令文档（计划文件、AGENTS.md、系统指令文档）的改进。技能内置了针对各类任务的示例，包括 Bugfix、UI/Visual、Refactor、Research、Ops、Docs 等。
限制
该技能的具体安装命令、调用方式、收费模式、价格、平台支持范围等信息暂未提供。其效果取决于输入提示词的质量和所应用的最佳实践清单。