生產力
prompt-improver
透過程式碼庫研究與針對性提問,在執行前釐清模糊提示詞的意圖。
簡介
prompt-improver 技能是針對 Claude Code 的智慧型中介層,專門用於攔截模糊的使用者要求。旨在減少溝通往返,它會自動偵測語意模糊處,並觸發系統化的四階段強化流程:研究、生成問題、釐清確認與執行。透過分析對話紀錄、利用 Grep、Glob 與 Task/Explore 探索程式碼架構,以及檢索文件,該技能確保後續操作基於您的專案背景。此工具非常適合想要減少處理「修復錯誤」或「添加測試」等模糊任務時所浪費時間的開發者,將這些模糊請求轉換為定義明確、可執行的指令。
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使用 UserPromptSubmit 掛鉤機制自動評估提示詞的清晰度。
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執行多模態研究,包括對話紀錄挖掘、程式碼庫遍歷、git 日誌分析以及外部網頁文件抓取。
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透過 AskUserQuestion 工具生成 1-6 個基於研究的選擇題,以精確鎖定用戶意圖、目標檔案路徑或實作方式。
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對於清晰的提示詞保持零額外開銷,確保僅模糊查詢需要額外的 token 或處理。
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支援手動觸發,方便測試提示詞評估系統或處理需要更深層背景的複雜場景。
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請確保使用 Claude Code 2.0.22 或更高版本,以充分利用 AskUserQuestion 工具功能。
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此技能假設掛鉤已將提示詞標記為模糊;其重心在於蒐集背景資訊與確認使用者需求。
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使用提供的參考文件 (research-strategies.md, question-patterns.md) 來微調代理程式如何蒐集數據並與專案結構互動。
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可透過 *、/ 或 # 等前綴字元跳過評估,若自動評估誤判時可立即執行。
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代理程式維持從研究發現到最終執行的狀態流,確保所有釐清的選擇皆整合至最終的任務實作中。
倉庫統計
- Star 數
- 1,406
- Fork 數
- 120
- Open Issue 數
- 9
- 主要語言
- Python
- 預設分支
- main
- 同步狀態
- 閒置
- 最近同步時間
- 2026年5月3日 下午03:51