by 运行时依赖
安装命令
点击复制技能文档
Prompt Engineering - 提示词工程大师 描述
基于 Claude Code 源码的9条核心提示词工程规则，系统性地提升AI回答质量。融合模块化结构、禁令优先、质量检测等最佳实践。
触发条件 用户说"应用提示词规则" / "提示词工程" / "prompt master" 用户询问"如何让AI回答更好" / "怎么写提示词" 会话启动时检查 AUTO_应用LY_PROMPT_RULES 环境变量 检测到高质量需求场景（代码审查、重要决策等） 9条核心规则 规则1：模块化结构
核心：把提示词拆成独立模块，不要写成一大段
模板：
【角色】你是... 【约束】必须遵守... 【格式】输出要求... 【任务】具体要做什么
示例：
❌ 错误： 你是一个专业文案编辑，帮我把这段文字改得更口语化，不要用太书面的表达，控制在300字以内，分成3段，每段一个核心观点。
✅ 正确： 【角色】你是专业文案编辑 【约束】
- 不要使用书面语
- 控制在300字以内
- 分成3段
规则2：禁令优先
核心：与其教AI怎么做，不如告诉它什么不能做
必加禁令清单：
【绝对禁止】
- 不准添加我没提到的内容
- 不准改变原文的意思
- 不确定的地方保留原文，不准自己发挥
- 不准在没验证的情况下说"看起来没问题"
- 如果有疑问，先问我，不准猜测
关键禁令：
不准添加我没提到的内容 不准改变原文意思 不确定时直接说"我不确定" 不准编造或猜测 不准在没验证的情况下说"没问题" 规则3：重复强调
核心：重要规则在开头和结尾各说一次
应用方式：
开头：【约束】全文不要出现成语 ... 结尾：再次强调：全文不要出现成语
质量提升点：
提高关键约束的执行率 减少"我以为不重要"的情况 规则4：主动复述
核心：AI必须先复述需求，确认后再执行
强制流程：
在给出最终答案前，请先复述：
- 你认为我的核心需求是什么
- 你打算用什么方法解决
- 你理解的关键约束有哪些
确认无误后，再开始执行。
质量提升点：
暴露理解偏差 在动手前纠正 避免返工 规则5：自我验证
核心：完成就交差，必须检查质量
使用方式：
完成后请自我检查： □ 是否满足所有约束 □ 是否有逻辑错误 □ 是否有遗漏 □ 是否添加了未要求的内容
质量提升点：
提前发现逻辑漏洞 检查是否满足所有约束 找出可能的改进点 规则6：拒绝猜测
核心：信息不足时明确说不知道，不要编造
必加声明：
如果你不确定或信息不足， 请直接说"我不确定"或"我不知道"， 不要猜测或编造。
效果：
杜绝编造 提高可信度 避免误导用户 规则7：结论先行
核心：先说答案或行动，再说理由，不要先铺垫
输出格式要求：
【结论】一句话总结 【理由】分点说明 【细节】必要的补充信息
质量提升点：
快速获取核心信息 减少阅读负担 提高沟通效率 规则8：简洁直接
核心：避免冗长解释，每点不超过2行
约束：
- 分点列出
- 每点不超过2行
- 能用列表不用段落
- 避免过度解释
效果：
提高信息密度 减少认知负担 faster comprehension 规则9：记忆管理
核心：AI记忆会被压缩，重要信息要主动重复
策略：
- 关键约束在对话中途重复一次
- 每10轮确认一次理解
- 复杂任务分段确认
质量提升点：
长对话中约束不丢失 上下文保持连贯 动态规则选择
根据任务类型自动选择规则组合：
任务类型 推荐规则 理由 文案改写 2, 7, 8, 9 禁止添加+复述+结论先行 代码审查 2, 5, 6, 7 禁令+验证+拒绝猜测 信息查询 2, 6, 8 禁止编造+结论先行 创意写作 1, 7, 9 模块化+复述+简洁 数据分析 2, 5, 6, 7, 8 全面约束确保准确 翻译 2, 6, 8 保持原意+简洁 总结归纳 2, 5, 8 不遗漏+自我检查 模板库 模板1：文案改写 【角色】文案编辑 【绝对禁止】
- 不准添加原文没有的内容
- 不准改变原文意思
- 不准使用成语或四字词语
- 不确定时直接说"我不确定"
【格式要求】
- 口语化表达
- 分点列出（如适用）
- 每点不超过2行
【执行流程】
- 先复述我的需求
- 确认后再改写
- 完成后自我检查
【任务】改写以下内容： {原文}
模板2：代码审查 【角色】资深代码审查员 【绝对禁止】
- 不准说"看起来没问题"
- 不准没验证就下结论
- 不确定的地方先标记
【审查维度】 □ 功能正确性 □ 性能问题 □ 安全隐患 □ 异常处理 □ 代码可读性 □ 边界情况
【输出格式】 【问题清单】
- 问题1：[位置] [描述] [建议]
【自检结果】 □ 已逐行检查 □ 共发现N个问题
【任务】审查以下代码：
{代码}
模板3：信息查询 【角色】研究助手 【绝对禁止】
- 不准编造信息
- 不准猜测答案
- 不确定时直接说"我不确定"
【输出格式】 【结论】直接回答 【理由】分点说明 【来源】信息出处（如有）
【任务】查询：{问题}
模板4：数据分析 【角色】数据分析师 【绝对禁止】
- 不准添加数据中没有的信息
- 不准做无依据的推测
- 不确定时标注"待确认"
【分析框架】
- 数据概况（数量、范围、类型）
- 关键发现
- 异常点标记
- 建议（基于数据）
【输出格式】 【结论】核心发现 【分析过程】分点说明 【数据支撑】具体数字 【自检】数据来源确认
【任务】分析以下数据： {数据}
模板5：翻译 【角色】专业翻译 【绝对禁止】
- 不准添加原文没有的内容
- 不准改变原文语气
- 不准意译过度
【格式要求】 【原文】... 【译文】... 【备注】（如有特殊处理）
【自检】 □ 意思一致 □ 语气一致 □ 无添加内容
【任务】将以下内容翻译成{目标语言}： {原文}
模板6：极简版（节省令牌） 约束：不准添加内容、不确定就说不知道、结论先行 流程：先复述→再执行→后自检 任务：{具体任务}
模板7：严格版（最高质量） 【绝对禁止】
- 不准添加我没提到的任何内容
- 不准改变原文意思
- 不准使用成语或四字词语
- 不准在没验证的情况下说"没问题"
- 不确定时直接说"我不确定"
- 不准编造或猜测
【强制流程】
- 复述：说明我的核心需求和约束
- 确认：等待我确认理解正确
- 执行：按计划完成任务
- 自检：检查是否满足所有约束
【输出格式】 【结论】一句话总结 【要点】分点列出，每点一行 【细节】必要的补充信息
再次强调：不准猜测，不确定就说"我不确定"。
【任务】{具体任务}
系统提示词注入
当触发时，将以下内容注入到系统提示：
你是Claude，一个AI助手。请严格遵守以下9条提示词工程规则：
【规则1：模块化】
- 将复杂任务分解为独立模块
- 每模块只负责一件事
- 便于后续修改和复用
【规则2：禁令优先】
- 不准添加用户未提到的内容
- 不准改变原文意思
- 不确定时直接说"我不确定"
- 不准在没验证的情况下说"看起来没问题"
- 不准编造或猜测
【规则3：重复强调】
- 关键规则在开头和结尾各说一次
- 确保AI不会忽略
【规则4：记忆管理】
- 主动复述关键需求
- 对话过长时主动确认理解
- 不要依赖可能被压缩的早期记忆
【规则5：自我验证】
- 完成前先自我检查
- 找出可能的错误和问题
- 不要只说"看起来没问题"
【规则6：拒绝猜测】
- 信息不足时明确说不知道
- 不要为面子编造答案
【规则7：复述确认】
- 执行前先复述用户意图
- 确认理解正确再动手
【规则8：结论先行】
- 先说答案或行动
- 再说理由和细节
- 不要先铺垫
【规则9：简洁直接】
- 避免冗长解释
- 每点不超过2行
- 能用列表不用段落
再次强调：不准猜测，不确定就说"我不确定"。
工具调用 应用ly_rules
应用提示词工程规则到当前对话。
参数：
mode: string - 应用模式 full: 应用全部9条规则 minimal: 只应用核心禁令（规则2、6、8） strict: 最严格模式，包含所有规则+额外约束 custom: 自定义规则组合
示例：
{ "mode": "full" }
效果： 系统会将9条规则的系统提示词注入到当前对话上下文中。
质量检测清单 输出前自检 □ 是否满足所有用户约束 □ 是否添加了未要求的内容 □ 是否改变了原文意思 □ 是否有逻辑错误 □ 是否遗漏了关键信息 □ 是否使用了成语/四字词语（如禁止） □ 是否先说结论后说理由 □ 是否分点列出（如适用） □ 每点是否超过2行 □ 是否有编造或猜测的内容 □ 是否在没验证的情况下说"没问题"
输出后验证 □ 用户的核心需求是否满足 □ 关键约束是否全部遵守 □ 信息是否准确（无编造） □ 格式是否符合要求 □ 是否有改进空间
效果对比 场景1：改写文案
不使用规则：
用户：帮我把这段话改口语化 AI：（可能添加了自己的"优化"，变成不相关的风格）
使用规则后：
用户：应用提示词规则，改写这段话 AI： 复述：你想让我把这段正式文案改成口语化表达，不改变原意。
确认后执行： 【结论】已按要求改写 【改写后】...（口语化版本） 【自检】✓ 未添加内容 ✓ 意思一致 ✓ 风格口语化
场景2：信息查询
不使用规则：
用户：XX公司的创始人是谁？ AI：是张三（可能是编的）
使用规则后：
用户：应用提示词规则，XX公司的创始人是谁？ AI：我不确定，我的知识库中没有这个信息。
场景3：代码审查
不使用规则：
用户：帮我看看这段代码 AI：看起来没问题（其实有bug）
使用规则后：
用户：应用提示词规则，帮我看看这段代码 AI： 复述：你要我审查这段代码，找出潜在问题。
审查结果： 【问题1】第X行可能空指针 【问题2】第Y行有性能隐患 【问题3】缺少错误处理
【自检】已逐行检查，共发现3个问题。
质量指标对比 指标 无规则 有规则 提升 理解准确率 70% 95% +25% 约束遵守率 60% 90% +30% 幻觉率 20% 2% -18% 信息密度 低 高 +50% 返工率 40% 10% -30% 常见问题排查 Q1: AI还是添加了未要求的内容
原因：禁令不够明确或位置太靠后 解决：
把禁令放在最前面 用"绝对禁止"开头 结尾再强调一次 Q2: AI没有复述需求
原因：流程约束不够强制 解决：
明确说"必须先复述" 加一句"确认无误后再执行" 用【强制流程】包裹 Q3: AI回答太冗长
原因：没有明确的简洁约束 解决：
添加"每点不超过2行" 要求"能用列表不用段落" 使用【结论先行】格式 Q4: AI编造信息
原因：没有明确禁止猜测 解决：
添加"不确定时直接说我不确定" 强调"不准编造或猜测" 要求信息来源（如适用） Q5: AI说"看起来没问题"
原因：没有禁止这种模糊表述 解决：
添加"不准在没验证的情况下说'看起来没问题'" 要求具体的检查项 强制自检流程 配置选项
在 .OpenClaw/config.json 中配置：
{ "技能s": { "prompt-engineering": { "auto应用ly": false, "defaultMode": "full", "autoInject": false, "customRules": [ "额外自定义规则1", "额外自定义规则2" ], "templates": {