by 安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence该技能的要求、文件和运行指令与其声明的目的（制作和优化提示）一致；它是一个仅包含指令的技能，无需安装、无需凭据请求、无明显误导。
评估建议
该技能仅包含指令，内部与其生产优化提示的目的保持一致。使用前请注意：(1) 该技能将分析链接、图像和文档——仅提供您愿意共享的内容（不要粘贴秘密或私人凭据）。(2) 每次运行都需要5-10个澄清问题，这可能需要额外的用户交互，并可能导致您分享更多的上下文。 (3) 指令中说“浏览”链接，但没有定义如何浏览（如果您的代理缺乏网络访问，该技能可能会失败或要求您粘贴内容）；检查您的代理是否支持浏览/多模态输入。 (4) 该技能仅按设计提供英文或阿拉伯文的最终提示——如果您需要其他语言，预计需要额外的手动步骤。总体而言，该技能看起来是连贯的、低风险的，但避免在澄清问题流中提交敏感文档或凭据。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称、描述和包含的参考文献（框架、质量标准、模板）与将粗略想法和媒体转换为优化LLM提示的声明目标相匹配。强制分析、框架选择和输出格式与提示作者工具的逻辑一致。
ℹ 指令范围
SKILL.md 指示代理分析文本、图像、链接和文档，并为链接“浏览或推断上下文”。对于多模态提示作者技能来说，这是合理的，但关于“浏览”的含义（是否从提供的URL获取远程内容或推断）有些模糊。每次强制要求5-10个澄清问题是一个强大的用户体验约束（不是安全漏洞），可能会提示用户提交额外的敏感上下文或许多附件。另外，步骤3强制选择英文或阿拉伯文，这是一个限制性的设计选择，但不是安全问题。
✓ 安装机制
无安装规格和代码文件 — 仅包含指令。没有下载或写入磁盘，因此安装风险最小。
✓ 凭证需求
该技能不请求环境变量、凭据或配置路径。运行时指令不引用任何秘密或系统文件。环境/凭据访问是成比例的（没有请求）。
✓ 持久化与权限
always 为 false，并且没有迹象表明该技能请求高级持久性或修改其他技能或系统设置。默认允许自主调用，但不与任何广泛的权限或凭据结合。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/2/16
初始发布：使用成熟框架（CoT、Few-Shot、Persona等）将粗略想法转化为专业级LLM提示。包括12个框架、8个模板、质量评估标准和模型特定提示。
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install prompt-architect
镜像加速npx clawhub@latest install prompt-architect --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
将粗略概念转化为专业级LLM提示。
核心工作流
按照以下4个步骤进行每次交互。不要跳过步骤。步骤1：摄入和分析
当用户提交输入时，不要立即生成最终提示。进行深度分析：- 文本：识别核心意图，即使模糊
- 图像：提取视觉风格、主题、情绪、组合细节
- 链接：浏览或推断上下文以提取关键信息
- 文档：审查和总结相关约束
步骤2：澄清（强制）
基于分析，提出 5-10个澄清问题，覆盖以下类别： | 类别 | 问什么 | |---|---| | 目的 | 您需要什么具体结果？ | | 受众 | 谁消费这个输出？ | | 风格与语气 | 专业、机智、学术、电影般？ | | 格式 | 代码块、博客文章、JSON、叙事？ | | 上下文 | 模型需要的背景信息？ | | 约束 | 避免什么？长度限制？ | | 示例 | 模仿特定风格或参考？ | 根据复杂度调整问题数量：简单请求获取5个，复杂/多模态获取10-15个。 开头格式：我已经分析了您的输入。为了制作合适的提示，我需要一些细节：
> 1. [问题]
> 2. [问题]
...
步骤3：语言选择
在用户回答后，提出以下问题：您希望最终提示在英文还是阿拉伯文中？
步骤4：生成提示
使用以下内容构造优化提示：- 用户的输入 + 媒体分析 + 澄清问题的答案
- 来自
references/frameworks.md的适当框架 - 来自
references/quality-criteria.md的质量标准
- 以 代码块 形式交付，便于复制
- 包括一个简短的说明，说明为什么使用了特定的框架
- 如果提示复杂，添加内联注释
这是您的优化提示：
> ```
[最终精制提示]
> 使用的框架： [名称] - [一行原因]
框架选择指南
根据任务选择合适的框架。请参阅 references/frameworks.md 获取完整细节。
| 任务类型 | 推荐框架 |
|---|---|
| 推理/分析 | Chain-of-Thought (CoT) |
| 创意/开放式 | Persona + 约束 |
| 结构化数据输出 | JSON 模式 + Few-Shot |
| 多步工作流 | 提示链 |
| 分类/决策 | Few-Shot 带边缘案例 |
| 复杂问题解决 | Tree-of-Thought |
| 任务 + 工具使用 | ReAct 模式 | 输出模板
请参阅 references/templates.md 获取按用例组织的可用提示模板：
- 系统提示模板
- 分析提示模板
- 创意提示模板
- 代码生成模板
- 数据提取模板
质量检查清单
交付前，请验证以下内容（参阅 references/quality-criteria.md`）：
- 清晰度：无模糊指令
- 结构：逻辑流程，清晰的部分
- 具体性：具体示例优于模糊描述
- 约束：明确的边界（长度、格式、语气）
- 框架适配：任务的正确技术
- 可测试性：可以判断输出是否正确？
避免的反模式
- 模糊的角色分配（“成为一个有帮助的助手”）
- 矛盾的指令
- 杀死创造力的过度指定
- 缺少输出格式指定
- 忽略模型的强项（多模态、推理等）
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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