Prompt 补全大师

这个技能解决什么问题

工程师的典型场景：脑子里有个任务，随手敲一句话发给模型，结果输出跑偏、格式不对、关键约束缺失，于是反复改 prompt、反复重跑。问题通常不在模型，而在那句半成品 prompt 缺少可执行的结构——输出契约不明确、边界条件没写、质量标准缺失。

Prompt 补全大师把一句模糊描述补成结构完整、约束具体、可直接复用的 prompt。

核心机制与关键步骤

1. 先采集上下文，不凭空臆造：显式上下文包括 prompt 原文、引用的上一轮对话与链接；隐式上下文从近 5 轮会话主题、USER.md 的用户画像、memory/ 中的项目记忆推断任务类型。补全结束后用 > 📎 Context 来源： 标注引用了哪些上下文，便于审计。

2. 40 槽口 Schema 做缺口诊断：40 个槽口分布在 16 个维度，从角色目标、输入输出规范、约束禁止，到质量保障、降级容错、认知思维、伦理安全。每个槽口有明确的本质追问——Role 槽口问“谁来说这句话最有说服力”，而不是填个泛泛头衔。缺口分三级：🔴 高危（输出会错/有害）必须补全或标注 [需用户确认]；🟡 中危缺省填充并斜体标注；🟢 低危直接缺省。

3. 本质穿透，拒绝凑字数：填充不是扩写。“注意安全”被拆成“列出 3 个最可能的攻击面 + 缓解措施”；“保持专业”变成显式禁用词表。每个槽口填完做反向验证：按这个 prompt 输出，我能判断对错吗？不能就继续追问。

4. 四种工作模式：单轮补全（默认）、多轮追问（缺口 > 15 或存在高危缺口时，每轮最多问 3 个槽口）、反向瘦身（过长时压缩到最小必要集并输出删除日志）、场景模板套用（客服对话、代码评审等场景加载预设）。

适用边界与注意点

• 不篡改用户原意：补全是填缺口，不是改写目标
• 避免过度补全：原 prompt 已覆盖 35+ 槽口时，只补缺、不重写
• 不确定性可见：推断填充的槽口用斜体标注，提示复核
• 领域敏感性：医疗、法律、金融类自动加强 Prohibitions、Regulatory、Ethics
• 不存敏感数据：采集中遇到密钥、token 不写入 metadata，不记入 memory
• 本质优先：槽口填充与本质穿透冲突时，宁可少填低危槽口，也要把 FirstPrinciple 和 BlindSpot 填透