解决什么问题 · Problem
模糊的 prompt 只会得到泛泛的答案。用户说「优化我的 X」,却没给环境、成功标准和边界,模型默认跳向不合身的通用最佳实践——结果浅、可能错、难验证。
BetterPrompt 先分诊(Skip / Light / Full 三档,一句话改名不走全套方法论),再强制「能读到的绝不问用户」;计划要过五面透镜自审(针对性 / 相互作用 / 边界情况 / 可回滚 / 可验证);验证必须给出行为证据——工具调用成功 ≠ 系统真的好了。用户说「别问太多、直接干」时,它切到 Light 分支而不是跳过:快,但不是错。
怎么用 · How to use
安装(README 中的真实命令):
git clone https://github.com/Octo-o-o-o/betterprompt.git
ln -s "$PWD/betterprompt" ~/.claude/skills/better-prompt然后在新会话丢一句模糊请求试试,例如 README 给的验证用例:「help me optimize my Postgres setup, it feels slow」,或中文的「我家里的群晖 NAS 最近经常卡顿,能帮我调到最佳状态吗?」——skill 会分诊为 Full 分支:先读配置、只问最关键的问题(带推荐选项的选择题,一轮问完),给出每项都带风险与回滚的计划,确认后实施并逐条核验。若模型直接抛出通用建议,说明 skill 没装上。
适用场景 · When to use
- 「optimize / refactor / tune / 调到最佳 / 生产级」类无明确成功标准的开放式指令
- 有目标、路径开放的性能任务(如 LCP 从 3s 到 1s)
- 上线前的 production-readiness 评估
- 技术背景不深、希望 AI 把关方法而不是自己拆解需求的用户
开源仓库 github.com/Octo-o-o-o/betterprompt · GitHub 账号 Octo-o-o-o
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