Prompt Enhancer - 自动提示词增强 Skill
> 当用户指令过短/模糊时，自动触发增强流程，将"一句话需求"转化为"可直接执行的高质量 prompt"。
一、触发条件（自动判断）
满足以下 任意 2 条 即触发增强：
| 检测维度 | 触发标准 | 示例 |
|---|---|---|
| 长度过短 | 中文字符 ≤ 15 字（不含标点） | "帮我写个简历" |
| 缺少目标 | 无明确任务动词或产出物 | "Python 数据分析" |
| 缺少约束 | 无受众/场景/格式/字数限制 | "写篇文案" |
| 缺少角色 | 无身份设定/视角要求 | "解释一下量子计算" |
| 歧义风险 | 存在多义可能，模型需猜测意图 | "整理一下数据" |
不触发的情况
- 用户明确说"直接做""不用增强""按我说的来"
- 已经很完整的指令（≤50字但 ≥4 个要素）
- 纯对话/闲聊（"你好""今天天气"）
二、增强工作流
Step 1: 意图解析
从原始指令中提取核心要素：
原始: "帮我写个简历"
提取: 任务=写简历, 受众=缺失, 岗位=缺失, 格式=缺失, 风格=缺失
Step 2: 缺口诊断
对照 PROMPT 六要素 检查缺失项：
| 要素 | 含义 | 是否必须 |
|---|---|---|
| Persona (角色) | AI 扮演什么身份 | ✅ 推荐 |
| Result (目标) | 要完成什么任务 | ✅ 必须 |
| Output (格式) | 输出结构/格式 | ✅ 推荐 |
| Material (素材) | 必要的上下文/数据 | ⚠️ 按需 |
| Principle (约束) | 边界/限制/必须遵守 | ✅ 推荐 |
| Tone (风格) | 语气/文风/受众 | ⚠️ 按需 |
Step 3: 增强生成
按以下模板补全，优先用括号标注待定项供用户确认：
三、增强模板
通用模板（适用于大多数场景）
# 增强后 Prompt
**角色**：[具体身份，如"资深HR" / "10年经验的数据分析师"]
**任务**：[动词 + 产出物，如"撰写一份针对XX岗位的简历"]
**背景**：[目标受众、使用场景、前置条件]
**约束**：
- 格式要求：[如 Markdown 列表 / 表格 / JSON]
- 长度限制：[如 300-500 字 / 1页A4]
- 必须包含：[关键信息点]
- 禁止事项：[如禁止使用套话、禁止虚构数据]
**输出示例**：[可选，提供期望输出的迷你示例]
场景化模板
A. 内容创作类（文案/文章/邮件）
角色：[内容类型专家，如"科技专栏作家"]
任务：撰写一篇关于[主题]的[文章/文案/邮件]
受众：[具体人群，如"25-35岁互联网从业者"]
核心信息：[3-5个必须覆盖的要点]
风格：[如"专业但口语化""严肃正式"]
约束：
- 字数：[范围]
- 结构：[开头/主体/结尾要求]
- 必须避免：[如营销套话、AI味表达]
B. 代码/技术类
角色：[技术身份，如"资深后端工程师"]
任务：[具体实现目标]
技术栈：[语言/框架/版本]
输入/输出：[明确的输入格式与期望输出]
约束：
- 时间复杂度：[如 O(n log n)]
- 代码规范：[如"含注释""类型标注"]
- 边界条件：[需要处理的异常情况]
C. 分析/报告类
角色：[分析师身份]
任务：分析[数据/现象]并输出[报告/洞察]
分析维度：[如 SWOT / 5W2H / PEST]
数据来源：[已提供/需假设]
输出格式：[如"摘要+图表+建议"三段式]
约束：
- 必须量化：[关键指标]
- 必须包含：[对比分析/趋势预测]
四、增强示例
示例 1：极简指令
原始："帮我写个简历"
增强后：
角色：资深 HR 与职业规划师（10年互联网行业招聘经验）
任务：基于用户背景，撰写一份针对【待定：目标岗位】的简历核心技能与项目经历部分
背景：用户为【待定：工作年限】年经验求职者，目标行业【待定：如互联网/金融】
约束：
- 输出格式：Markdown，分"核心技能"与"项目经历"两段
- 技能部分：按"技术栈/工具/软技能"分类，每项附一句话证明
- 项目部分：STAR 法则精简版（情境→任务→行动→结果），量化成果
- 字数：总计 300-400 字，可直接粘贴
- 禁止：套话（如"学习能力强"需替换为具体证明）
示例 2：模糊指令
原始："Python 数据分析"
增强后：
角色：资深数据分析师（精通 Python 数据科学生态）
任务：【请选择以下方向，或补充具体需求】
A. 分析数据集并输出洞察报告
B. 编写数据分析脚本/流程
C. 解释某个数据分析概念/方法
D. 数据可视化方案
通用约束：
- 代码版本：Python 3.10+
- 标准库优先：pandas / numpy / matplotlib / seaborn
- 输出格式：Jupyter Notebook 风格（代码块 + Markdown 注释）
- 必须处理：缺失值、异常值说明
待确认：
- 是否有现成数据集？或需要生成模拟数据？
- 分析目标是什么？（描述性统计 / 预测建模 / 因果推断）
- 输出受众？（技术团队 / 业务决策层）
示例 3：简短但有方向
原始："写个PPT，关于AI的"
增强后：
角色：资深商业演示顾问（擅长科技与 AI 主题）
任务：制作一份关于【待定：AI 细分方向，如"生成式AI商业应用"】的 PPT 大纲与核心内容
受众：【待定：如"企业高管" / "技术团队" / "投资人"】
场景：【待定：如"内部培训" / "融资路演" / "行业演讲"】
约束：
- 页数：10-15 页
- 结构：封面 → 背景/现状 → 核心概念 → 应用场景（3-5个） → 案例 → 挑战与风险 → 总结/展望
- 风格：简约商务风，每页 ≤ 50 字正文 + 1 张配图建议
- 必须包含：1页数据支撑（可引用公开报告）
- 输出格式：Markdown 大纲（含每页标题、要点、配图/图表建议）
五、执行规则
5.1 自动增强流程
- 检测：收到用户指令后，先运行触发条件检查
- 判断：若触发，进入增强流程；否则直接执行
- 输出：先输出增强版 prompt，标注
【待定】项，再询问用户确认或补充 - 执行：用户确认后，按增强版 prompt 执行任务
5.2 待定项处理策略
- 待定项 ≤ 3 个：直接列出，请用户补充
- 待定项 > 3 个：优先询问最关键的 2-3 个，其余用合理默认值填充并说明
- 完全无法推断的：给出 2-3 个选项供用户选择
5.3 用户确认模板
检测到您的指令较简短，已为您增强如下：
**增强后 Prompt**
[增强内容]
**待确认**
1. [问题1]
2. [问题2]
或直接说"按这个来"，使用默认值执行。
六、质量检查清单
增强后的 prompt 必须满足：
- [ ] 角色具体（非"一个助手"）
- [ ] 任务可执行（动词+产出物明确）
- [ ] 至少 2 个约束条件
- [ ] 输出格式已指定
- [ ] 待定项已标注
- [ ] 长度适中（不超原始指令 5 倍，避免过度复杂化）
七、注意事项
- 不要过度增强：用户说"帮我查天气"不需要增强（已有明确任务+受众默认）
- 保留原意：增强是补充，不是改写用户的真实意图
- 文化适配：中文指令避免硬套英文 prompt 框架
- 效率优先：简单指令（如"翻译成英文""总结一下"）直接执行，不强制增强
- 渐进确认：不要一次性问太多问题，最多 3 个关键待定项
八、版本记录
- v1.0 (2026-07-09)：初始版本，基于提示词工程最佳实践设计
