提示词优化工具

解决什么问题

当需求只写成一两句自然语言时，模型往往会在目标、格式、边界条件和验收标准上自由发挥。帮我写一篇文章介绍 AI 这类 prompt 缺少读者、篇幅、结构、语气和交付形式，输出容易泛化；代码类 prompt 若没有输入输出、错误处理、测试约束，也容易出现不可复现的结果。

技能如何工作

该技能的目标不是直接替用户生成最终内容，而是把模糊需求改写成更明确的 AI 指令：

• 拆解原始意图：识别任务类型、目标受众、交付物和成功标准。
• 补齐结构化字段：把缺失的角色、约束、格式、示例、反例拆成可执行条件。
• 控制输出形态：在需要时要求分步索要字段，并写入 JSON，减少模型跳步。
• 适配代码场景：对代码生成 prompt 增加输入输出、边界条件、错误处理和验收要求。

适用边界

它适合把零散描述整理成稳定 prompt，但不会凭空补齐业务事实。若原始需求互相冲突、缺少关键数据或依赖内部系统，仍需要人工补充上下文。对于强专业内容，最好提供事实来源、验收标准和禁止项。