severity1/claude-code-prompt-improver

해결하는 문제

Claude Code Prompt Improver는 AI 에이전트가 작업을 수행하기 전에 올바른 컨텍스트를 갖추도록 보장함으로써 사용자와 AI 에이전트 간의 수정 주기를 줄여줍니다. 모호한 프롬프트를 식별하고 모델이 작업을 실행하기 전에 필요한 제약 조건이나 설명을 주입하여 "첫 시도의 실패"를 방지합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 프롬프트 제출, 도구 사용, 하위 에이전트 시작이라는 세 가지 특정 이벤트를 모니터링하는 선언적 후크 엔진을 사용합니다. 이벤트가 트리거되면 엔진은 "넛지(nudge)"(JSON으로 정의된 규칙) 레지스트리에 대해 프롬프트를 평가합니다.

• 명확한 프롬프트의 경우: 시스템은 약간의 평가 오버헤드만 추가하고 즉시 진행합니다.
• 모호한 프롬프트의 경우: 특수 prompt-improver 스킬을 호출하여 조사(Glob 및 Grep과 같은 도구 사용)를 수행하고, 컨텍스트를 수집하며, 의도를 명확히 하기 위해 1~6개의 근거 기반 질문을 사용자에게 던집니다.
• 타겟팅된 넛지: 키워드나 조건에 따라 특정 규칙이 실행됩니다(예: 복잡한 작업에 대한 계획 제안 또는 장시간 실행되는 명령에 대한 백그라운드 실행 권장).

대상 사용자

Claude Code를 사용하면서 첫 번째 출력의 정확도를 높이고, AI가 생성한 코드나 아키텍처 결정을 수동으로 수정하는 데 드는 시간을 줄이고자 하는 개발자.

주요 특징

• 스킬 기반 아키텍처: 프롬프트가 모호하다고 판단될 때만 조사 및 질문 로직을 로드하는 점진적 공개 방식을 사용하여 토큰 오버헤드를 줄입니다.
• 넛지 큐레이션: 접근 방식 평가, 워크플로우 계획, 출력 가독성 및 하위 에이전트 라우팅을 위한 내장 넛지가 포함되어 있습니다.
• 낮은 마찰: 대부분의 프롬프트는 변경 없이 통과하며, 사용자는 *와 같은 접두사를 사용하여 평가를 완전히 우회할 수 있습니다.
• 선언적 구성: Python 코드를 수정하지 않고도 간단한 JSON 파일을 통해 새로운 컨텍스트 주입 규칙을 추가할 수 있습니다.