Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发只读clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

prompt-hardening迅速硬化

Agent Skill

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

总安装

2,592

周安装

108

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

864
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prompt-hardening(迅速硬化)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/prompt-hardening
安装命令:
openclaw skills install prompt-hardening
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install prompt-hardening

简介

硬化 Agent 提示与系统约束,提升 LLM 指令遵循可靠性。

  • 适用于模型违规、规则绕过等不服从行为的纠正场景。
  • 通过多层约束强化确保提示执行的合规性。
  • 需谨慎设置约束强度以避免过度限制正常功能。
  • 安装方式:通过 clawhub 平台使用 openclaw skills install prompt-hardening 命令部署。

SKILL.md

name
prompt-hardening
category
rule
version
0.5.0
description
硬化 agent prompt、system prompt、SOUL.md、AGENTS.md、cron prompt 使 LLM 可靠遵循指令。触发词:agent 不听话、忽略规则、绕过约束、prompt 优化、指令合规、规则强化、prompt 硬化、LLM 不遵守、模型违规、creative circumvention。Use when agent ignores rules, disobeys instructions, bypasses tool constraints, needs prompt optimization, instruction compliance improvement, or rule hardening. 不适用于代码生成、代码审查、测试编写等执行型任务。参见 improvement-orchestrator (用于 skill 质量改进)、code-review-enhanced (用于代码审查)。
license
MIT
triggers
author
OpenClaw Team

Prompt Hardening

硬化 agent prompt 使其可靠遵循指令的系统化方法。

核心原则:Prompt 不是策略文档,而是错误纠正系统。最可靠的约束不是更好的措辞,而是结构化不可能性。

When to Use

  • Agent 反复违反同一条规则
  • 部署新的 agent system prompt 前需要质量审计
  • Agent "创造性地"绕过工具约束或长对话后行为漂移
  • 如果不确定是否需要硬化,先用 scripts/audit.sh 审计一遍再决定

When NOT to Use

  • 不适用于代码生成、代码审查等执行型任务(用 code-review-enhanced、tdd-workflow)
  • 不适用于 skill 质量改进流程(用 improvement-orchestrator)
  • 不要把所有 prompt 问题都归为"硬化不够"——有些需要代码级强制(P13)而不是更多文字

<example> 正确用法:对 SOUL.md 中被反复违反的 dispatch 规则进行硬化 输入: "MUST 通过 dispatch.sh 派发"(一句话,模型 3 次无视) 应用: P1+P2+P3+P5+P7+P16 六模式叠加 结果: 合规率从 ~50% → ~90%(配合 EXEC GUARD plugin P13 达到 ~99%) </example>

<anti-example> 错误用法:用 prompt-hardening 替代代码级强制 只改 SOUL.md 不加 plugin hook → prompt 层面永远不是 100% 可靠 关键约束 MUST 同时有代码级强制(P13)作为备份 </anti-example>

Quick Reference

场景推荐模式强度
模型反复违反同一条规则P1 三重强化 + P13 代码级最强
模型绕过工具约束P2 工具强制 + P3 穷举枚举
模型"合理化"违规P5 反推理阻断
长对话偏离规则P9 漂移防护 + P11 Echo-Check
新规则首次部署P4 条件触发 + P7 示例对标准

16 个硬化模式

详细说明、示例和来源见 references/patterns.md

#模式一句话说明来源
P1三重强化MUST/NEVER + good/bad example + I REPEATClaude Code, ChatGPT
P2工具强制Use X (NOT Y) + 失败原因Claude Code, Warp
P3穷举否定✅/❌ 列出所有允许/禁止行为Codex CLI
P4条件触发当 X → MUST Y / NEVER ZGemini CLI
P5反推理阻断预判模型合理化借口并阻断Claude.ai
P6优先级层级显式声明规则冲突时谁赢Gemini, Jules
P7行为锚定good/bad example + reasoning 标签Claude Code
P8范围限制做要求的事,不多做Claude Code, Warp
P9漂移防护长对话中注入提醒Claude.ai
P10信任边界区分可覆盖/不可覆盖的指令源ChatGPT
P11Echo-Check执行前复述约束Reddit (40-60% ↑)
P12约束优先约束 token > 任务描述 tokensinc-LLM (42.7%)
P13结构化不可能代码级强制 > prompt 强制Anthropic
P14状态机门禁布尔前置条件锁定阶段Factory DROID
P15自我归因修正第一人称"我刚才做错了"纠正CrewAI
P16首尾重复关键约束放 prompt 开头+结尾Lost in the Middle

可靠性等级

防护层级可靠性组合使用可靠性
软约束~40%P1 + P5~90%
MUST/NEVER~70%P1 + P5 + P13~99%
MUST + 示例~80%P1 + P5 + P13 + retry~100%

CLI

# 审计现有 prompt(16 项检查)
~/.claude/skills/prompt-hardening/scripts/audit.sh ~/path/to/SOUL.md

应用清单

#检查项
1P0 规则用了三重强化(MUST + 反面示例 + 重复)?
2工具约束用了 Use X (NOT Y) + 失败原因?
3禁止行为穷举列出?
4关键触发用了 当 X → MUST Y 格式?
5有反推理阻断?
6优先级层级显式声明?
7有好/坏示例对?
8范围边界明确?
9长对话有漂移防护?
10信任边界明确?
11关键操作前有 echo-check?
12约束 token > 任务描述 token?
13最关键约束有代码级强制(L5)备份?
14多步操作有状态机门禁?
15违规后有自我归因修正模板?
16关键约束在 prompt 首尾都出现?

Usage

1. 读取目标 prompt
2. 识别模型历史违反过的规则(最高优先级硬化)
3. 运行 scripts/audit.sh 获取 16 项检查结果
4. 历史违反 → P1 三重强化 + P13 代码级
5. 重要规则 → P2 + P4 + P5
6. 一般规则 → P3 + P7
7. 验证约束 token 占比 > 40%

Output Artifacts

请求交付物
硬化 prompt重写后的 prompt 文件
审计 prompt16 项检查清单 + 改进建议
分析违规违规模式分类 + 硬化方案

References

  • references/patterns.md — 16 个模式的详细说明和代码示例
  • references/sources.md — 13 个研究来源

Operator Notes

  • Advisory/planning skill. Does not modify target prompts automatically.
  • When execution is needed, call out that the operator must apply changes manually or use improvement-executor.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

93.69%
按下载量换算809

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills