Prompt Enhancer

⚠️ 一键优化你的AI提示词

来自 OpenClaw 的提示词增强器,自动将粗糙输入重写为结构化指令,帮你从 AI 获得更优质的回复。

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安装
2.5k
版本
1.0.1
CLS 安全性认证2026-05-13
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使用说明

概述

Prompt Enhancer(提示词增强器)是来自 GitHub 社区组织 OpenClaw 的一款纯指令型 Skill。它不包含任何可执行代码,完全通过自然语言规则引导 AI 模型优化用户输入。当用户输入的消息以 p:prompt: 作为前缀时,该 Skill 会被激活,自动将用户粗糙、模糊的原始指令重写为结构清晰、细节完善的增强提示词,然后基于增强后的提示词提供更高质量的回答。

核心用法

1. 触发方式:在消息开头添加 p: 前缀(大小写不敏感),后面跟随你的原始需求。系统会对每条消息进行前缀检测,仅匹配消息开头的触发词,避免误触发。
2. 空输入处理:如果用户仅发送 p: 而无实质内容,系统会温和地提示正确用法和示例,不会执行无效操作。

3. 两阶段流程:Skill 遵循“先增强、后回答”的流程。首先应用角色分配、任务澄清、上下文推断、输出格式设定、质量标准、复杂度匹配等六项增强原则,生成优化后的提示词;然后向用户展示增强后的提示词(以引用块格式呈现),最后执行增强后的指令并给出最终回答。

4. 多语言支持:若用户用非英语输入,增强提示词会保持同一语言,且代码片段会被完整保留。

显著优点

  • 提升 AI 输出质量:通过结构化的提示词工程方法,显著提高模型回答的准确性和实用性。
  • 透明可学习:每次都将增强后的提示词展示给用户,使用户能够逐渐掌握优质提示词的编写技巧。
  • 健壮的边界处理:对空输入、非前缀消息、非英语输入、已优化提示词等多种边界情况都有明确逻辑,行为可预测。
  • 极低的使用风险:零依赖、零可执行代码、无网络调用、无数据收集,不会引入供应链或隐私泄露风险。

潜在缺点或局限性

  • 效果上限受限于底层模型:该 Skill 本身是提示词增强指令,最终输出质量仍依赖于底层 AI 模型的理解与生成能力,无法超越宿主模型的能力边界。
  • 无持久化或个性化功能:由于不存储任何用户数据,无法根据用户历史偏好进行个性化优化,每次交互都是独立的。
  • 来源知名度有限:OpenClaw 组织在 GitHub 上影响力较小,长期维护保障和演进方向存在不确定性,可能影响用户的使用粘性。
  • 仅优化输入,不控制过程:它只能提升输入的清晰度,无法干预模型推理过程中的安全性或事实准确性,仍需用户对输出内容进行独立审阅。

适合的目标群体

  • AI 写作与内容创作者:希望获得更精准、风格一致的写作输出。
  • 开发者与技术人员:需要将自然语言需求转化为结构化技术方案或代码的任务场景。
  • 初学者与普通用户:对提示词工程不熟悉,希望零门槛获得更好的 AI 体验。
  • 教育工作者与学生:在解释概念、生成学习材料时确保解释的清晰度和深度。

使用风险提示

1. 非功能性风险:增强后的提示词可能引入上下文推断带来的偏差,若用户需求与系统推断不符,可能导致输出偏离预期。建议用户在得到增强提示词后快速确认方向是否正确。
2. 来源信任风险:该 Skill 为 T3 来源(社区项目),缺乏知名组织背书或长期信誉积累,用户需自行评估是否信任其指令集。

3. 法律合规:虽然该 Skill 本身无数据收集,但用户需注意通过增强后的提示词所生成的 AI 输出内容,避免将其用于违法或有悖公序良俗的场景。

4. 稳定性风险:作为纯文本指令 Skill,其逻辑完全依赖平台的解析一致性,若宿主平台对 Markdown 指令的解析策略发生变化,可能存在兼容性波动。

安全解读

核心用法

Prompt Enhancer 是一个提示词增强辅助工具,用户只需在任意消息前加上 p:prompt: 前缀,即可触发两阶段处理:首先将用户的原始意图重写为优化后的结构化提示词,然后基于该增强提示词生成高质量回答。

触发方式p: [你的请求]prompt: [你的请求](不区分大小写)

工作流程
1. 检测触发 — 识别前缀,提取原始意图

2. 增强提示词 — 自动补全角色设定、任务澄清、上下文推断、输出格式、质量标准和复杂度匹配

3. 展示透明化 — 以引用块形式展示增强后的提示词

4. 执行生成 — 基于优化提示词输出完整回答

显著优点

  • 零门槛使用:无需学习提示工程,普通用户即可获得专业级提示效果
  • 智能复杂度适配:简单问题轻量增强(如"法国首都是哪"仅追加补充说明),复杂任务深度结构化(如"做个 CRM 系统"补全技术栈、功能模块、质量要求)
  • 教育透明性:每次展示增强后的提示词,帮助用户逐步掌握优质提示写法
  • 多语言支持:自动匹配用户输入语言生成对应语言提示词
  • 纯文档零风险:T-MD 类型 Skill,无代码执行能力,仅含 Markdown 规范文档

潜在局限

  • 前缀依赖:必须记住并使用特定触发词,存在学习成本
  • 意图推断边界:复杂或模糊需求可能产生推断偏差,需用户二次调整
  • 无持久化记忆:每次增强独立进行,不积累用户偏好
  • 输出长度膨胀:增强后的提示词可能使简单回答变得冗长

适合人群

| 用户类型 | 使用场景 |
|---------|---------|
| AI 新手 | 不擅长写提示词,希望快速获得优质回答 |
| 效率导向者 | 懒得打磨提示词,追求「一键优化」 |
| 学习者 | 通过对比原意/增强版,学习提示工程技巧 |
| 多语言用户 | 用母语输入,自动获得结构化外语提示 |

常规风险与注意事项

  • 过度增强风险:简单查询可能被不必要的结构化包装,反而降低效率
  • 推断准确性:系统推断的隐含需求可能与用户真实意图存在偏差
  • T3 来源属性:社区项目来源,建议关注上游仓库更新动态,关键场景可 Fork 自主维护

安全评估结论

该 Skill 获得 S 级(95分) 安全评级,无可执行代码、无敏感数据收集、无网络请求(仅文档中提及 GitHub 主页链接)。所有「执行」均为 LLM 自身的文本生成行为,非外部代码调用。

Prompt Enhancer 内容

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