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Everything Claude Code Prompt Optimizer Skill 是 Claude Code 插件体系中的核心辅助工具，专为开发者优化与增强 AI 编程助手的指令（prompt）质量。它通过自动分析用户输入，识别任务意图与信息缺口，结合项目实际技术栈，智能推荐最合适的 ECC 组件（包括 Skills、Agents、Commands、Hooks），并输出结构化、可直接运行的优化版 prompt。该 Skill 仅提供建议与优化，不直接执行任务，适用于从 prompt 新手到深度定制用户的全流程提效场景。
Everything Claude Code Prompt Optimizer Skill：分析提示词意图缺口并匹配 ECC 组件输出优化版
在 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor）日常开发中，如何高效、准确地编写 prompt，直接决定了 AI 的产出质量与协作效率。传统做法下，开发者往往凭经验手动调整指令，容易遗漏上下文、技术细节或 ECC 生态组件的最佳组合，导致 AI 输出不稳定或达不到预期效果。
Prompt Optimizer Skill 正是为了解决这一痛点而设计。它作为 Everything Claude Code 插件体系中的分析型 Skill，能够自动完成以下工作：
- 分析原始 prompt，识别任务意图与范围
- 检测信息缺口，智能追问关键细节
- 结合当前项目技术栈，自动匹配最优 ECC 组件（Skill/Agent/Command/Hook）
- 输出结构化、可直接复制粘贴的优化 prompt（含详细版与速查版）
- 仅提供建议与优化，不直接执行任务，避免误操作
这一 Skill 适用于所有希望系统性提升 AI 辅助编程效率的开发者，无论你是初次接触还是已在深度定制 Everything Claude Code 完全指南 体系，都能从中受益。
典型使用场景与触发条件
Prompt Optimizer Skill 的触发极为灵活，覆盖了大部分「如何写好 prompt」的需求：
- 用户主动请求优化：「优化prompt」「改进prompt」「帮我优化这个指令」「rewrite this prompt」
- 不确定如何下达指令：「怎么写prompt」「how to write a prompt for...」「help me prompt」
- 粘贴草稿 prompt 并寻求反馈/增强
- 明确调用
/prompt-optimize
注意：
- 当用户只想让 AI 直接执行任务（如「just do it」「直接做」），或请求代码/性能优化（如「优化代码」「optimize this code」），Prompt Optimizer Skill 不会触发，而应由具体实现类 Agent/Skill 处理。
- 若用户涉及 ECC 配置问题，请转用
configure-ecc；如需 Skill 清单审计，请用skill-stocktake。
实际项目中的使用流程（Step by Step）
Prompt Optimizer Skill 内部采用 6 阶段流水线，确保输出的 prompt 既贴合项目实际，又能最大化利用 ECC 生态能力。
1. 项目与技术栈自动检测（Phase 0）
- 自动扫描当前目录，优先读取
CLAUDE.md，识别项目约定 - 检查常见项目文件（如
package.json、go.mod、pyproject.toml等），精准判断技术栈 - 若无法检测到，标记为「tech stack unknown」，后续会提示用户补充
2. 任务意图识别（Phase 1）
- 通过关键词和语义分析，自动归类为「新功能」「修 Bug」「重构」「调研」「测试」「审查」「文档」「基础设施」「设计」等类型
- 例如：「帮我写一个用户登录页面」→ 新功能；「修复登录报错」→ Bug 修复
3. 任务范围与复杂度评估（Phase 2）
- 结合项目规模与 prompt 描述，自动判断任务属于 TRIVIAL/LOW/MEDIUM/HIGH/EPIC
- 决定后续是否需要多阶段（如先 /plan、再实现、再 /verify）
4. 智能匹配 ECC 组件（Phase 3）
- 根据意图、范围、技术栈，自动推荐最优的 Command、Skill、Agent
- 例如：Go 项目新功能自动推荐
/plan、tdd-workflow、go-reviewer等 - 支持跨语言、跨场景智能组合，避免遗漏关键环节
5. 信息缺口检测与追问（Phase 4）
- 检查 prompt 是否缺失关键上下文（如技术栈、目标文件、验收标准、安全/性能/测试要求等）
- 若缺失 3 项及以上，自动生成最多 3 个澄清问题，补齐后再输出优化 prompt
6. 工作流与模型推荐（Phase 5）
- 明确建议开发流程（如「先调研→规划→TDD 实现→审查→验证」）
- 针对任务复杂度，推荐最合适的 Claude 模型（如 Sonnet 4.6、Opus 4.6），并说明理由
- 对于 HIGH/EPIC 任务，自动建议多 prompt 拆分与 session 持久化方案
7. 输出结构化优化 prompt
- 详细版：包含完整任务描述、技术栈、关键要求、命令调用、验收标准、边界说明
- 速查版：面向熟练用户，直接给出命令链式调用模式
- 附加「优化原因」表，说明每项增强的价值
输出示例
假设你在 Next.js 项目下输入：
帮我写一个用户登录页面Prompt Optimizer Skill 会自动检测技术栈，分析需求，输出如下（详细版）：
使用项目现有技术栈（Next.js 15 + TypeScript + Tailwind CSS）实现用户登录页面。
技术要求：
- 沿用项目现有的组件结构和路由约定
- 表单验证使用项目中已有的验证方案（如 Zod）
- 认证方式：沿用现有认证方案（如无，默认 JWT）
- 包含邮箱/密码登录表单、错误提示、响应式布局
工作流：
1. /plan 组件结构与认证流程
2. /tdd 编写单元与集成测试
3. 实现页面与认证逻辑
4. /code-review 审查
5. /verify 验证测试与渲染
安全要求：
- 密码安全传输
- 防暴力破解
- XSS/CSRF 防护
验收标准：
- 覆盖率 80%+
- 移动端/桌面端兼容
- 登录成功跳转，失败提示
不要做：
- 不实现注册/忘记密码
- 不改动路由结构速查版则为：
/plan 用户登录页面. /tdd 实现. /code-review. /verify.常见配套 Agent 与 Skill 协作关系
Prompt Optimizer Skill 通常与以下组件协同工作：
planner：复杂任务分解与多阶段规划tdd-guide：测试驱动开发流程引导code-reviewer：自动化代码审查与质量把控verification-loop：端到端验证循环search-first：调研与知识补全（尤其适合需求不明确时）blueprint：EPIC 级别需求的多会话蓝图规划configure-ecc：首次配置或环境变化时自动引导cost-aware-llm-pipeline：大规模任务的 token 成本优化
这些组件可通过 prompt 优化建议自动串联，极大提升 AI 编程助手的端到端协作能力。更多高阶用法可参考 Claude Code 高级技巧：Token 优化、记忆持久化、并行化与验证循环。
与其他 Skill 的协作模式
- 与
skill-stocktake协作：当用户不确定已安装哪些能力时，优先建议用 skill-stocktake 盘点 Skill/Agent 生态，再基于结果优化 prompt。 - 与
configure-ecc协作：首次使用或环境迁移时，自动检测并引导 ECC 安装与配置，避免 prompt 优化建议落空。 - 与
search-first协作：针对调研类或需求不明的 prompt，建议先用 search-first skill 补充上下文，再进入规划/实现阶段。
注意事项与最佳实践
- Prompt Optimizer Skill 不会直接执行任务，也不会写代码、创建文件或运行命令，只输出优化建议与结构化 prompt。
- 若用户明确表示「直接做」「just do it」，Skill 会提示请用普通任务请求方式。
- 优化 prompt 时，始终优先考虑安全、测试、验收标准与项目约定，避免遗漏关键环节。
- 对于 HIGH/EPIC 级别需求，建议拆分为多阶段 prompt，并结合
blueprintskill 与 session 持久化能力。
FAQ
Q: Prompt Optimizer Skill 会自动执行代码或修改文件吗？
A: 不会。它只分析和优化你的 prompt，输出建议和结构化指令，不直接操作代码或环境。
Q: 如果项目技术栈检测不到怎么办？
A: Skill 会自动提示你补充技术栈信息，并在优化 prompt 时明确标注，确保后续流程准确。
Q: 支持多语言和复杂多阶段任务吗？
A: 支持。Skill 可根据项目实际和任务复杂度，自动推荐多语言 Skill/Agent 组合，并建议多 prompt 拆分与 session 持久化方案。