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apeironics/prompt-refine-skill

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Agent Skill 无声地为当前运行的模型优化提示

概览

一个对模型感知的代理技能,能默默地为当前回答的模型优化提示。 你只需提问。主动模型会自行重塑请求,保留你的语言,并在不展示重写的情况下回答。 项目介绍 |快速入门 |功能演示 |策略 |评估 |平台 |示例 是一种轻量级跨平台的代理技能。激活后,它会检测并应用该模型家族的提示策略,然后才回答。 核心设计简单但重要: 。如果是Claude回答,提示精炼会在整个对话中使用Anthropic策略。如果GPT回答,则使用OpenAI策略。编码任务不会将Claude切换到GPT风格的提示,写作任务也不会切换GPT为Claude风格的XML。 这使得该技能在支持代理技能的任何地方都很有用:Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot、Windsurf、CodeBuddy 以及其他兼容工具。

概述(AI 翻译)

英文 | 中文

提示精炼

一个对模型感知的代理技能,能默默地为当前回答的模型优化提示。

你只需提出请求。主动模型会自行重塑请求,保留你的语言, 回答时不展示重写版本。

项目简介 | 快速入门 | 功能演示 | 策略 | 评估 | 站台 | 示例


项目简介

提示精炼是一个轻量级的跨平台代理技能。激活后,它会检测当前正在运行对话的模型,并在回答前应用该模型家族的提示策略。

核心设计简单但重要:按主机模型路由,而非按任务。如果是Claude回答,提示精炼会在整个对话中使用Anthropic策略。如果GPT回答,则使用OpenAI策略。编码任务不会将Claude切换到GPT风格的提示,写作任务也不会切换GPT为Claude风格的XML。

这使得该技能在支持代理技能的任何地方都很有用:Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot、Windsurf、CodeBuddy 以及其他兼容工具。

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README

以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。

English | 中文

Prompt Refine

A model-aware Agent Skill that silently refines your prompt for the model currently answering.

You just ask. The active model reshapes the request for itself, preserves your language, and answers without showing the rewrite.

Project Introduction | Quick Start | Feature Demonstration | Strategies | Evaluation | Platforms | Examples


Project Introduction

Prompt Refine is a lightweight, cross-platform Agent Skill. After activation, it detects which model is currently running the conversation and applies that model family’s prompting strategy before answering.

The core design is simple but important: route by host model, not by task. If Claude is answering, Prompt Refine uses the Anthropic strategy for the whole conversation. If GPT is answering, it uses the OpenAI strategy. A coding task never switches Claude into GPT-style prompting, and a writing task never switches GPT into Claude-style XML.

That makes the skill useful anywhere Agent Skills are supported: Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Windsurf, CodeBuddy, and other compatible tools.

It is context-aware: follow-up requests can inherit the relevant goal, constraints, terminology, and preferences from the conversation, while the newest user instruction still wins.

It is intentionally lightweight: no runtime dependencies, no app server, no extra optimizer call, and only a short skill file plus one selected strategy file in context. The goal is better structure without spending a pile of extra tokens.

Feature Demonstration

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安装

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