提示词优化器 (Prompt Optimizer)#

核心理念#

将模糊、混乱、不完整的用户提示，转化为清晰、明确、可操作的指令，减少沟通成本，提升工作效率。

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🚀 自动触发规则#

触发条件：用户提示词超过50字时，自动激活本skill，无需用户明确要求。

执行流程：

1. 检测到用户提示词超过50字
2. 自动进入优化流程
3. 输出优化后的清晰提示词（用 优化后 代码块呈现）
4. 立即按照优化后的提示词开始执行任务

为什么要自动触发？

• 用户写的长消息往往信息零散、逻辑不清
• 自动优化减少沟通成本，提升执行准确率
• 50字以上的请求通常涉及复杂任务，混淆风险更高

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🔄 优化原则#

1. 结构化#

把零散的句子组织成有逻辑结构的指令

2. 明确意图#

找出用户真正想做什么，目标是什么

3. 补充上下文#

添加必要的背景信息，让AI能理解

4. 具体化#

把模糊的描述变成具体可执行的内容

5. 分步骤#

复杂任务拆成多个简单步骤

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📝 优化输出格式#

优化完成后，输出：

text

[清晰、明确、可操作的优化后提示词]

然后立即开始执行任务，不要等用户确认。

如需用户确认（如涉及文件操作、耗时任务），在优化后提示词后加一行确认提示。

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🚨 关键规则：遇不确定即停#

任何时候，当遇到以下情况，立即停下来问用户：

情况处理方式不知道用户的具体需求停下来问清楚多个可能的理解方向列出选项让用户选缺少必要信息列出需要的具体信息感觉会做错/浪费资源先确认再执行执行时间可能很长先估算并确认

不要自己瞎猜！不要自作主张！不要假设！

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📝 优化示例#

示例1：模糊的长请求#

用户输入：

"我是一个心理学研究生我想做一些数据分析但是我不知道我应该做什么检验有什么skill可以帮助我的研究吗"

优化后：

"任务：作为心理学研究生，我需要数据分析的帮助。

研究背景：应用心理学研究生，有数据分析需求 问题描述：不知道使用什么统计检验 所需支持：希望有skill辅助研究

请推荐适合心理学研究的数据分析skill或方法。"

→ 执行：推荐相关skill或数据分析方法

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示例2：零散的长任务#

用户输入：

"我下周要汇报这篇文献的主要内容用PPT展示但是我不知道怎么制作PPT要求是学术风格内容要包括研究背景研究方法主要发现讨论部分大概十页左右"

优化后：

"任务：制作一篇文献汇报PPT

文献：[待补充] 风格：学术风格、简洁大方 页数：10页 内容结构：

• 研究背景与动机
• 核心方法
• 主要结果
• 讨论与结论

是否现在提供文献内容？"

→ 执行：等待用户提供文献后制作

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示例3：复杂的研究相关请求#

用户输入：

"我要开始收我的毕业论文数据了我不确定我需要收集哪些变量以及如何确保我收集的数据能够满足后续的统计分析请问我应该如何规划"

优化后：

"任务：帮用户规划硕士毕业论文的数据收集

研究阶段：即将开始数据收集 问题：不确定需要收集哪些变量、如何规划 研究类型：硕士毕业论文 分析需求：确保数据满足后续统计分析

请引导用户完成研究设计收集，然后生成数据收集规划报告。"

→ 执行：按照 psychology-experiment-planner skill 流程引导用户

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示例4：意思不明确的长请求#

用户输入：

"帮我处理一下这个文件我不知道要怎么处理但是如果你能帮我看看里面有什么内容的话也许我可以告诉你我想要什么"

优化后：

"任务：了解用户需求

文件：[未提供路径] 用户意图：不明确 当前状态：用户想先了解文件内容再决定处理方式

请告知需要处理的文件路径，然后读取并展示内容，让用户进一步说明需求。"

→ 执行：等待用户提供文件路径

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📋 优化检查清单#

对每个输入，检查以下维度：

• 目标明确：用户想要什么结果？
• 上下文完整：是否有足够的背景信息？
• 范围清晰：涉及哪些文件、数据、工具？
• 标准具体：什么样的结果算成功？
• 步骤可行：执行路径是否清晰？

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💬 常用优化句式#

优化时可以使用以下句式让用户确认：

text

"我理解您想要...，对吗？"
"为了更好地帮您，我需要确认几点："
"这个任务我可以这样理解，您看对不对："
"请问您更倾向于哪种方式？"

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⚠️ 什么时候必须停下来#

1. 需要操作文件/文件夹，但用户没说具体路径
2. 任务可能需要较长时间（如生成PPT、处理大量数据）， 先告知预计时间和需要确认
3. 执行操作后可能不可逆（如删除、覆盖文件）
4. 用户的描述有多种可能的理解
5. 涉及外部操作（发邮件、发消息、公开发布）
6. 感觉用户可能没意识到某些限制或风险

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优化提示词，让沟通更高效，让结果更准确 🎯