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提示词复盘

提示词复盘

AI Agent 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_377751ac/wenwei-prompt-review。

技能介绍

要解决什么问题

和大模型多轮协作时,问题往往不在「某条提示词是否写了 Role/Task」,而在整条会话是否顺畅:模型反复澄清、偏题、产出对不上你的真实意图,你却很难从聊天记录里看出是哪几轮表达拖慢了进度。常见的「提示词批改」还容易把已在上下文中建立好的角色、技术栈当成缺陷,或把「好的」「继续」这类得当的推进也挑出来批评。

技能如何工作

本技能扮演提示词复盘助手,把复盘定义为会话协作效率诊断,而不是单条语法检查。流程大致是:

  1. 通读会话:梳理核心目标、已建立的上下文,以及偏题、反复、卡顿等环节。
  2. 筛选纳入项:清晰推进、合理省略、得当确认的消息不纳入;未选清选项、信息缺失引发反问、歧义指代、任务跳跃、关键约束缺失等才纳入。
  3. 逐条点评:对纳入项写问题描述、协作效率层面的原因,并给出原版 vs 优化版——保持你的表达风格,只补关键缺失,优化版可直接复用。
  4. 归纳共性:当纳入项不少于两条时,提炼重复模式(如多次未明确选择、多次缺信息导致反问)。
  5. 整体建议:给出 1~3 条具体、可操作的协作改进建议,不打分。

语气上强调建设性:多用「如果加上…会更好」,聚焦本次会话证据,不展开泛泛的提示词工程课。

适用边界

  • 依赖当前会话的完整历史;没有对话上下文时无法做有意义的复盘。
  • 若整体协作已经顺畅、无明显可优化点,会明确说明表现良好,而不是硬凑改写。
  • 不会用「每条都要五件套」或量化评分来评判;已建立上下文下的省略、简短确认若得当,视为合理交互。

使用场景

  • 和编程助手连聊十几轮改 bug 后,想从聊天记录里找出哪些提问导致模型反复澄清
  • 写完一版产品需求对话后,检查是否在任务跳转时没交代背景而让产出偏题
  • 用 Agent 做方案对比时,发现自己多次没在模型给出的选项里明确拍板,想归纳成习惯
  • 会话结束觉得协作卡顿,希望拿到可粘贴的改写示例而不是通用提示词模板

适合人员

  • 经常和 Cursor/Claude 做多轮改代码,却说不清哪几句把对话拖进反问循环的后端工程师
  • 负责调教团队内部 Agent 工作流,需要把「会话里怎么问」沉淀成可复用范例的产品或平台同学
  • 写长文档、做调研时依赖大模型分段产出,结束后想对照原文做一轮协作质量自检的内容作者
  • 刚结束一次复杂任务对话,希望有人按轮次点评并给出克制优化版、而非打分式批改的独立开发者