SKILLEMALL.ai

AB prompt-optimizer

Преобразует любой черновой запрос, недодуманную идею или описание задачи в готовый, оптимизированный для отправки запрос для любой LLM-модели в интерфейсе чата — НЕ для API. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет написать, переписать, оптимизировать, улучшить, отточить или отполировать запрос для чата. Триггерные фразы включают «перепиши этот запрос», «сделай этот запрос лучше», «оптимизируй этот запрос», «преврати это в запрос», «помоги мне составить запрос», «составь запрос, который...», «я хочу спросить...» или всякий раз, когда пользователь вставляет черновой запрос и просит улучшений. Также активируется, когда пользователь описывает задачу, которую он планирует отправить модели LLM, и явно хочет получить многоразовый, хорошо структурированный запрос, а не прямой ответ. Результат — всегда один, готовый к копированию и вставке запрос в блоке кода, который пользователь отправляет как есть — никогда не шаблон с заполнителями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn any rough prompt, half-formed idea, or task description into a fi…»

Turn any rough prompt, half-formed idea, or task description into a finished, ready-to-send prompt optimized for any LLM model inside a chat interface — NOT the API. Use this skill whenever the user wants to write, rewrite, optimize, improve, sharpen, or polish a prompt for chat. Trigger phrases include "rewrite this prompt", "make this a better prompt", "optimize this prompt", "turn this into a prompt", "help me prompt this", "draft a prompt that...", "I want to ask...", or whenever the user pastes a draft prompt and asks for improvements. Also trigger when the user describes a task they plan to send to an LLM model and clearly wants a reusable, well-structured prompt rather than a direct answer. The output is always a single, copy-pasteable prompt in a code block that the user sends as-is — never a template with placeholders.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 4 723 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Преобразует любой черновой запрос, недодуманную идею или описание задачи в готовый, оптимизированный для отправки запрос для любой LLM-модели в интерфейсе…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторStripeИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4723 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 839: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.