nidhinjs/prompt-master

解決的問題

Prompt Master 設計用於消除提示工程中的「試誤」循環，即使用者因反覆調整模糊提示以取得期望輸出，而浪費 API 信用額度與時間。它將模糊的使用者請求轉化為針對特定 AI 工具的高精度、『承重』式提示。

如何運作

作為 Claude 技能運作，透過結構化流程處理請求：

1. 工具偵測：識別目標 AI 工具（例如 Midjourney、Cursor、GPT-4o），並路由至適當的處理方式。
2. 意圖萃取：分析任務、限制、成功標準等九個維度的意圖。
3. 釐清：若關鍵資訊遺漏，最多提出三個針對性問題以確認。
4. 框架選擇：自動應用 13 種專用提示架構之一（如 RTF、CO-STAR 或 RISEN），但不向使用者顯示框架名稱。
5. 優化：應用安全技術（如角色分配與 XML 標籤），執行 token 效率審計以剔除冗餘詞語，並驗證模型版本是否符合提供者文件。
6. 記憶管理：使用「記憶區塊」系統保留先前決策與專案脈絡，防止長時間對話中產生矛盾。

適用對象

希望在多種 AI 工具（包括 LLM、圖像生成器、程式代理、自主代理）上首次嘗試即獲得高品質輸出的 AI 使用者。

核心亮點

• 廣泛工具支援：包含超過 30 種工具的專用設定檔，涵蓋 Claude、ChatGPT、Midjourney、Sora 和 Devin 等。
• uma Universal Fingerprint：未知 AI 系統的備用機制，可生成高品質提示。
• 節省信用模式：偵測並修復任務、上下文、格式、範圍與推理中常見的 37 種『耗信用』模式。
• 聚焦精度：優先生成清晰、高效的提示，而非冗長提示，以減少 token 浪費。