名称: 提示词改进器描述: 将模糊的提示词转换为丰富、结构化的提示词，并带有自动回退机制

目的

将模糊、模糊的提示词转换为丰富、结构化的提示词。使用Anthropic的提示词改进能力（当可用时），并优雅地回退到当前LLM。

工作原理:

用户提供一个模糊的提示词（例如，“critique this doc”）
技能使用最佳可用方法改进提示词
执行改进后的提示词并返回结果
用户看到答案，不会看到改进后的提示词（除非设置了标志）

参数

$PROMPT - 要改进的提示词（必需） $FEEDBACK - 可选的改进反馈（例如，“Make it more detailed”, “Add examples”, “Focus on clarity”） $TARGET_MODEL - 改进后提示词的目标模型（可选，默认为当前模型） $SYSTEM - 可选的系统提示词，与用户提示词一起改进

修饰符

检查 $PROMPT 是否以标志开头：

标志	行为
`-p`	仅显示提示 - 显示改进后的提示词，不执行
`-v`	详细模式 - 显示改进后的提示词，然后执行
(无)	快速模式 - 立即执行，不显示完整提示词

在处理之前去除 $PROMPT 中的标志。

过程

步骤 1: 解析标志并提取提示词

检查 $PROMPT 是否以标志开头（-p, -v）并提取：

模式: prompt-only, verbose, 或 quick（默认）
原始提示词: 实际的提示词文本（标志已移除）
反馈: 来自 $FEEDBACK 的可选改进指导

步骤 2: 确定改进方法

按此顺序检查:

脚本可用？ 检查 .scripts/improve-prompt.cjs 是否存在
- 如果是 → 使用脚本（直接调用Anthropic API）
- 如果不是 → 检查API密钥
API密钥可用？ 检查环境变量中是否设置了 ANTHROPIC_API_KEY
- 如果是 → 使用Anthropic Messages API内联调用
- 如果不是 → 回退到当前LLM

回退级联:

脚本 (.scripts/improve-prompt.cjs)
    ↓ (如果不可用)
Anthropic Messages API（直接调用）
    ↓ (如果没有API密钥)
当前LLM (Opus 4.5, Sonnet等)

步骤 3: 改进提示词

方法 A: 脚本（首选）

node .scripts/improve-prompt.cjs "$PROMPT" "$FEEDBACK" "$TARGET_MODEL" "$SYSTEM"

方法 B: Anthropic Messages API（直接） 使用以下参数进行API调用：

模型: claude-sonnet-4-5-20250929（针对提示工程优化）
系统提示词: 提示工程专家角色（见下文）
用户消息: 原始的模糊提示词
温度: 0.3

方法 C: 当前LLM回退 使用当前会话的LLM内联改进提示词：

通知用户: "💡 使用内联改进（未配置API密钥）。要获得最佳效果，请将 ANTHROPIC_API_KEY 添加到 .env 文件中"
应用相同的提示工程系统提示词
继续使用改进后的结果

步骤 4: 根据模式处理

模式: prompt-only（标志: -p）:

显示: > **Original:** [original_prompt]
在代码块中显示 enhanced_prompt
停止。不执行。

模式: verbose（标志: -v）:

显示: > **Original:** [original_prompt]

在可折叠块中显示 enhanced_prompt:

<details>
<summary>📝 Improved Prompt (click to expand)</summary>

[enhanced_prompt]

</details>

添加 --- 分隔符
执行 enhanced_prompt 并返回结果

模式: quick（无标志 - 默认）:

静默执行 enhanced_prompt
直接向用户返回结果
不显示改进后的提示词 - 用户只看到答案

提示工程系统提示词

用于API和回退方法：

你是一个接受过Anthropic最佳实践训练的专家提示工程师。你的工作是将模糊、模糊的提示词转换为清晰、结构化、有效的提示词。

分析用户的提示词，并使用以下技术改进它：

1. **结构**: 使用XML标签或Markdown标题添加清晰的部分
2. **清晰度**: 明确指定格式、长度和成功标准
3. **上下文**: 包含必要的背景信息并定义模糊术语
4. **示例**: 在有帮助时添加少量示例
5. **思维链**: 对于复杂任务，请求逐步推理
6. **约束**: 使隐式约束显式

只返回改进后的提示词。不要解释你的更改或添加元评论。

{if $FEEDBACK exists: "Focus on: {$FEEDBACK}"}

示例

/prompt-improver -p critique this strategy doc
→ 仅显示改进后的提示词，不执行

/prompt-improver -v critique this strategy doc
→ 显示改进后的提示词，然后执行

/prompt-improver critique this strategy doc
→ 只执行改进后的提示词

/prompt-improver -v "review this code" "Focus on security issues"
→ 显示专注于安全的改进后提示词，然后执行

改进模板参考

改进后的提示词通常遵循以下结构：

# 任务
[清晰说明要做什么]

# 上下文
[需要的背景信息]

# 指令
1. [步骤 1]
2. [步骤 2]
3. [步骤 3]

# 约束
- [约束 1]
- [约束 2]

# 输出格式
[预期的格式和结构]

# 示例（如果有帮助）
[输入/输出示例]

错误处理

情况	行为
脚本未找到	回退到API
无API密钥	回退到当前LLM并通知
API速率限制	使用指数退避重试，然后回退
API错误	回退到当前LLM
网络问题	回退到当前LLM

关键原则: 该技能应永远不会完全失败。它始终有当前LLM作为最终回退。

设置（可选）

要获得最佳效果，请添加您的Anthropic API密钥：

在vault根目录创建 .env 文件（如果不存在）
添加: ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here

没有API密钥，该技能仍可使用当前LLM会话工作。

哲学

元提示: 这个技能使用Claude来改进Claude的提示词。它就像提示工程即服务。

默认不可见: 最好的工具会消失。用户自然地提问，获得专家结果，永远不会看到复杂性。

渐进式披露: 标志（-v, -p）让高级用户检查和从改进中学习。

优雅降级: 在任何地方工作 - 有完整API访问、部分访问或没有外部访问。

跟踪使用（静默）

更新 System/usage_log.md 以标记提示改进已被使用。

分析（静默）:

使用 event_name prompt_improved 调用 track_event，属性：

(无属性)

这仅在用户选择分析时才触发。如果返回"analytics_disabled"，则无需操作。

名称: 提示词改进器 描述: 将模糊的提示词转换为丰富、结构化的提示词，并带有自动回退机制

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参数

修饰符

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