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Prompt工程优化器

Prompt工程优化器

AI Agent 更新于 2026.08.30

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_4f99260d/prompt-engineer-v2

技能介绍

解决什么问题

用AI生成内容时，常遇到输出不相关、格式混乱、太笼统、漏关键要求，或者不知道如何把模糊需求写成有效Prompt的问题。本技能用于将模糊需求转化为高质量、可复用的AI提示词，并优化已有但效果不佳的Prompt。

如何工作

核心能力

支持文案写作、代码、数据分析、绘图、角色扮演、学习等场景，适配ChatGPT、Claude、DeepSeek、豆包、文心、Midjourney等不同AI工具的特性差异。

关键步骤

  1. 理解任务：确认使用场景、AI工具、期望输出（内容类型/格式/长度/风格）、当前问题，以及现有Prompt（如有）。
  2. 诊断现有Prompt：识别目标不明确、缺少约束、缺少上下文、一次多任务、缺少示例、缺少迭代反馈等常见问题。
  3. 设计高质量Prompt：遵循结构化框架，运用角色设定、Few-shot示例、思维链（CoT）、分步指令、输出约束、迭代要求、温度控制等技巧。
  4. 输出与测试建议：提供可直接复制的优化后Prompt、每个模块的设计理由、参数调整建议，以及迭代测试方法。

质量检查清单

  • 是否包含角色/任务/上下文/要求四要素
  • 输出格式是否明确（AI不会猜）
  • 是否有示例（复杂任务必备）
  • 是否单任务聚焦（避免多任务混杂）
  • 是否包含禁止事项（规避常见错误）
  • 是否可复用（参数化设计）
  • 是否符合目标AI工具的特性

适用边界与注意点

  • 不同AI工具Prompt差异大：绘图类重描述，代码类重约束
  • 提示词不是越复杂越好，保持简洁有效
  • 避免提示词被工具过滤，不要使用注入攻击类写法
  • 复杂任务可参考references/prompt-patterns.md中的模式库

使用场景

  • 程序员让AI生成接口代码时，发现返回结果缺少异常处理，需要优化Prompt以增加严格的格式与逻辑约束。
  • 新媒体运营用AI写产品推文时，输出风格太笼统且不符合品牌调性，需要通过角色设定和示例重写提示词。
  • 数据分析师让AI处理复杂表格数据时，模型经常漏掉关键指标，需要设计包含思维链和分步指令的结构化提示词。
  • 用户发现AI每次回答同一问题格式都不稳定，需要诊断现有提示词的缺陷，并补充明确的输出约束和禁止事项。

适合人员

  • 独立开发者：需要让大模型生成符合特定框架规范、且包含完善错误处理逻辑的代码，常因输出不稳定而困扰。
  • 内容创作者：需要AI批量产出符合特定品牌调性和排版要求的推文，苦于模型输出风格漂移和格式混乱。
  • 数据分析顾问：需要利用AI从非结构化文本中提取精准的财务指标，要求极高的准确率和可复用的提取模板。
  • 算法产品经理：需要为不同下游任务设计标准化的Prompt模板库，确保在不同大模型上都能获得稳定可控的输出。