prompt-optimizer
Skill10 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
局部修订和诊断已有提示词。以用户指定文本和改动范围为准,检查冲突、冗余、歧义和示例,用最小相关改动先交付完整提示词;缺省顶部信息不写,保存和版本管理按用户要求执行。触发:优化提示词/修改提示词/修复提示词/提示词版本管理。
- Deletes or force-pushes
72 other projects use a version of this.
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- Rojios/everything-claude-codetheir own version, first seen Nov 8, 2026
- ahmadvahidi/skill-atlastheir own version, first seen Nov 8, 2026
- Samuel-Shek/prompt-optimizertheir own version, first seen Nov 8, 2026
- EchoUser005/prompt-optimizertheir own version, first seen Nov 8, 2026
- dreamor/prompt-optimizer-skilltheir own version, first seen Nov 8, 2026
- rodeyseijkens/skillstheir own version, first seen Nov 6, 2026
Used with
Projects with it also use agent-architecture-audit, continuous-agent-loop and 10 more.
Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
ronmkrSkillagent-architecture-audit
Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature.
Also in 3 projects that use this
junimnjwSkillcontinuous-agent-loop
Patterns for continuous autonomous agent loops with quality gates, evals, and recovery controls.
Also in 3 projects that use this
junimnjwSkillagent-harness-construction
Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates.
Also in 3 projects that use this
get-proofpilotSkillcontext-budget
Audits Claude Code context window consumption across agents, skills, MCP servers, and rules. Identifies bloat, redundant components, and produces prioritized token-savings recommendations.
Also in 5 projects that use this
LangChainSkilldocker-patterns
Best practices for Docker containerization and multi-stage builds
Also in 4 projects that use this
royaluniondesign-sysSkilldeployment-patterns
Deployment workflows, CI/CD pipeline patterns, Docker containerization, health checks, rollback strategies, and production readiness checklists for web applications.
Also in 3 projects that use this
Other versions72 projects use a version of this.
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- github/awesome-copilot★ 41ksame name
- daymade/claude-code-skills★ 1.5ksame name
- getsentry/skills★ 1.1ksame name
- chujianyun/skills★ 751same name
- Cranot/roam-code★ 517same name
- loulanyue/awesome-claude-notes★ 272same name
- Fmarzochi/EGC★ 61same name
- drvoss/everything-copilot-cli★ 48same name
- khalilbenaz/claude-skills-collection★ 28same name
- kunwl123456/zeroclaw-skills-collection★ 27same name
62 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository9 other files it gives its agents.
- blue-posterSkill
- doubao-ttsSkill
- image-to-pagesSkill
- mac-cleanupSkill
- memory-fragment-postersSkill
- ppt-component-atlasSkill
- prompt-creatorSkill
- skill-optimizerSkill
- wise-image-flowSkill
The file
Files
Prompt Optimizer
可配置项
作者、模型、更新说明和版本号都是可选顶部信息。用户未提供、当前提示词也没有时,省略对应字段,不写空值、占位符或猜测值;全部缺省时,整个头部省略。
先给可直接使用的完整提示词,再在代码块外简短询问是否需要补充顶部信息;已提供或已明确不需要时不重复询问。顶部信息不影响正文交付,不作为开始修改或保存的前置条件。
保存仅在用户要求或已有保存授权时执行;未指定保存位置时可使用下方默认目录,不为可选配置阻塞正文交付。已有作者设置可沿用。
| 配置 | 默认值 | 用途 |
PROMPT_AUTHOR | 不填则省略 | 可选头部的 Author 字段 |
PROMPT_SAVE_ROOT | ~/Documents/prompts | 提示词文件保存根目录 |
质量内核
提示词是代码;优化提示词就是做受控变更。默认只修复用户请求对应的问题,不重写无关段落,不添加不必要实体。
按任务需要选择步骤和判断标准,不把“是否开启深度思考”作为前置问题。模型信息未知时先写通用可执行版本;用户明确提供模型能力或任务确有依赖时,再针对性调整。需要判断、比较或取舍时写清标准,只要求结论、理由摘要和可验证结果,不要求输出完整思考过程。
进入条件
开始修改前先确定:
- 修改依据:优先使用用户本次指定或提供的文本;需要查历史版本时再读取保存目录。多个来源确实无法判断且影响正文正确性时,才询问哪个为准。
- 改动范围:用户指定范围优先;未指定时提出最小相关范围。范围外逐字保留。
- 修订类型:任务目标、受众、输出结构或核心流程大幅变化时,切换到
prompt-creator的重写逻辑。
诊断清单
把每个问题映射到具体段落和具体改法:
- MECE:是否有重叠规则、遗漏边界或混合职责。
- 冲突:目标、约束、格式、优先级是否互相打架。
- 冗余:是否多次表达同一规则,导致维护成本上升。
- 歧义:术语、输入、输出、成功标准是否能被稳定执行。
- 范围膨胀:是否为小改动添加模块、角色、阶段或特殊分支。
- 示例质量:示例是否能抽象出方法;不能只靠补更多例子兜底。
- 注释污染:是否有括号式补丁说明或营销式强调词。
- 安全面:是否增加提示注入、权限滥用、数据泄露或不安全委派风险。
工作流
- 用户明确指定或直接提供的提示词优先作为本次修改依据;仅在用户要求查找历史版本时读取保存目录。不自动为无版本文本补上
v1.0。 - 按用户请求确定最小相关范围;已授权的局部修订直接完成,跨范围或未授权的高风险修改才另行确认。
- 在内部诊断并自检,不默认先输出问题清单或差异等待审批。
- 先用单一代码块输出完整修订稿,范围外不改写、不重排;用户明确只要诊断或差异时按其要求交付。
- 完整稿后再按需询问是否补充顶部信息;用户要求保存时另存新文件,不覆盖旧版本。已有保存授权不重复询问。
变更规则
- 添加规则放在最近相关段落,不新开特殊模块,除非现有结构无法承载。
- 删除规则必须说明删除原因;如果风险仍存在,在诊断里标记为超范围残留问题。
- 注释只用
//风格;默认最终保存干净版,不把解释性注释混入提示词主体。 - 不使用括号式补丁标记,不写维护噪声。
- 不通过堆叠标签、特殊模块或示例来掩盖接口不清。
版本与头部
顶部信息采用“可配置项”中的共同规则,不强制作者、模型、更新说明或版本号。已有且仍适用的头部保留,不因为本次局部修改删除已填写的信息。
用户要求版本管理时使用 v<major>.<minor>,默认 minor +1,并依据实际改动更新 Update;无既有版本时可从 v1.0 开始。仅有既存版本头而未要求维护版本时,不擅自改号,可在完整稿后询问是否更新。
用户要求保存但未要求版本管理时,采用不覆盖已有文件的新文件名,无需补上版本头部。已启用版本管理的文件名使用 prompt_v<major>.<minor>.md。
可选 Git 管理
保存提示词文件后,可以提示用户是否需要 Git 记录;Git 不是默认流程,也不是强制项。
- 只有用户明确要求 Git 记录时,才执行 Git 命令。
- 先运行
git status确认改动范围。 - 若用户确认提交,使用
git add <具体文件>;不要默认使用git add .。 - Commit message 建议:
prompt(<task-slug>): v<version> - <update summary>。 - Push 不是默认步骤;只有用户明确要求 push 时才执行,并先说明目标 remote 和 branch。
可选回滚
默认通过版本文件回滚:从目标历史版本复制内容生成一个新版本,不覆盖旧文件。
若用户要求 Git 回滚,先用 git status 和 git log 或 git show 确认目标版本,再提出恢复方案。不要默认使用破坏性命令;git reset --hard、git checkout -- <file> 和强制 push 只有在用户明确要求并确认影响后才允许。
输出格式
- 默认先输出单一代码块中的完整修订稿,再简短说明必要的修改或询问可选顶部信息。
- 只有用户要求诊断、提案或差异时,才以这些内容作为主要输出。实际保存后再提供文件绝对路径,不把未保存说成已保存。
配套 Skill
当改动涉及任务目标或核心流程的大幅变化、需要从零创建提示词时,使用 prompt-creator。
安装:
claude skill add https://github.com/WiseWong6/wise-skills/tree/master/prompt-creatorDoes it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

