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prompt-optimizer-dxx提示优化器 dxx

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

3,011

周安装

123

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

974
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-optimizer-dxx(提示优化器 dxx)
来源仓库:https://github.com/ntaffffff/prompt-optimizer-dxx
安装命令:
openclaw skills install prompt-optimizer-dxx
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-optimizer-dxx

简介

自动将模糊需求优化为AI可精准执行的指令,支持13种任务类型并提供缓存和配置功能。

SKILL.md

🚀 Prompt Optimizer

<p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/OpenClaw-技能包-blue?style=for-the-badge&logo=rocket" alt="OpenClaw"> <img src="https://img.shields.io/badge/版本-3.1-green?style=for-the-badge" alt="Version"> <img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-yellow?style=for-the-badge" alt="Python"> <img src="https://img.shields.io/badge/测试-31个通过-green?style=for-the-badge" alt="Tests"> </p>

[!TIP] AI 任务处理器 - 先优化 Prompt,再精准执行

✨ 一句话介绍

一个能把您的模糊需求自动翻译成 AI 能精准执行的指令的工具!


🎯 能做什么?

原始需求 → 精准指令

您说优化后
"帮我写个排序""你是一个专业工程师。帮我写个排序。请用 Markdown 格式输出..."
"查下天气""请提供准确、全面的信息,标注信息来源。查下天气。用 Markdown..."
"写个API""你是一个专业工程师。写个API。请用 Markdown 格式输出..."

🚀 快速开始

安装

cp -r prompt-optimizer/ ~/.openclaw/workspace/skills/

使用

# 基本用法
python prompt_optimizer.py "帮我写个排序"

# JSON 输出
python prompt_optimizer.py "帮我写个排序" --json

# 从文件批量处理
python prompt_optimizer.py --file input.txt

# 查看版本
python prompt_optimizer.py --version

# 模块方式运行
python -m prompt_optimizer "帮我写个排序"

📖 CLI 用法

用法: python prompt_optimizer.py [options] [prompt]

选项:
  -f, --file FILE        从文件读取 prompt(每行一个)
  -o, --output FILE      输出文件路径
  -j, --json             输出 JSON 格式
  -v, --verbose          显示详细信息
  -q, --quiet            静默模式
  --stats                显示统计信息
  -t, --types            显示支持的任务类型
  --cache / --no-cache   启用/禁用缓存
  --clear-cache          清空缓存
  -c, --config FILE      配置文件路径
  --version              显示版本号
  -h, --help             显示帮助信息

📋 支持的任务类型 (13种)

类型示例
写代码"帮我写个排序"
代码审查"审查这段代码"
改写代码"重构这段代码"
写文档"帮我写个文档"
写文案"写一段推广文案"
总结摘要"帮我总结一下"
翻译"翻译成英文"
查资料"查一下深圳天气"
数据分析"分析一下这份数据"
头脑风暴"给我几个创业想法"
生成内容"生成一张图片"
数学计算"计算 123+456"
对话聊天"聊聊AI的发展"

⭐ 新功能 (v3.1)

🔧 重构优化

  • 配置分离 - config_data.py 独立配置,便于维护
  • 版本常量 - __version__ = "3.1.0",统一管理
  • 模块化 CLI - 拆分 handle_stats, handle_types 等函数

🚀 性能与功能

  • LRU 缓存 - 相同 prompt 直接返回
  • 配置文件 - 支持 config.yaml 自定义
  • 日志系统 - 实时显示优化过程

📦 项目结构

prompt-optimizer/
├── prompt_optimizer.py    # 主程序 (v3.1)
├── config_data.py         # 配置数据 (独立)
├── test_prompt_optimizer.py # 测试用例
├── config.yaml.example    # 配置示例
└── SKILL.md              # 文档

🧪 测试

python test_prompt_optimizer.py

# 结果
📊 测试结果: 31 通过, 0 失败

📝 更新日志

v3.1 (2026-04-07)

  • 配置分离 - 独立 config_data.py
  • 版本常量 - __version__ = "3.1.0"
  • 重构 main - 拆分成独立函数
  • __main__ 入口 - 支持 python -m
  • 31 个测试 - 全部通过

v3.0 (2026-04-07)

  • ✅ LRU 缓存
  • ✅ 配置文件支持
  • ✅ 日志系统

v2.1 (2026-04-07)

  • ✅ CLI 入口
  • ✅ 错误处理

<p align="center"> <sub>Made with ❤️ by dxx</sub> </p>

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

81.78%
按下载量换算797

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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

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