Prompt Master：2.8k Stars 让提示词零浪费的 Claude Skill
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Prompt Master：2.8k Stars 让提示词零浪费的 Claude Skill
目标读者：使用 AI 工具（Claude/ChatGPT/Midjourney 等）的所有用户 核心问题：如何写出一个精准的提示词，一次到位，不浪费 Token 和 credits？ 难度：⭐⭐（效率工具） 来源：GitHub nidhinjs/prompt-master，2026-03-28
一、项目概览
1.1 为什么这个项目值得关注
Prompt Master 是一个 Claude Skill，能够为任何 AI 工具写出精准的提示词，零 Token 浪费，零 credits 浪费。
核心数据：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| GitHub Stars | 2.8k |
| Forks | 249 |
| Contributors | 3 |
| License | MIT |
| 最新版本 | v1.5.0（2026-03-24） |
核心定位：
A Claude skill that writes the accurate prompts for any AI tool. Zero tokens or credits wasted. Full context and memory retention. No re-prompting your way to an answer you should have gotten on attempt one.
1.2 支持的 AI 工具
30+ 工具全覆盖：
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| LLM 对话 | Claude, ChatGPT, Gemini, o1/o3, MiniMax, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Bolt |
| 代码助手 | Cursor, v0, Lovable, Devin |
| 搜索引擎 | Perplexity |
| 图像生成 | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, ComfyUI |
| 视频生成 | Sora, Runway |
| 语音合成 | ElevenLabs |
| 自动化 | Zapier, Make |
1.3 它解决的问题
传统方式（浪费）：
写模糊提示词 → 得到错误输出 → 重新提问 → 接近了一点 → 再提问 → 第4次才得到想要的结果这就是 3 次浪费的 API 调用。每天 50 条提示词 = 真正的钱和时间浪费。
核心理念：
“The best prompt is not the longest. It’s the one where every word is load-bearing.” 最好的提示词不是最长的，而是每个词都承载意义的。
二、工作原理
2.1 七步精准提示词生成管道
用户输入 → 工具检测 → 意图提取 → 澄清问题 → 框架路由 → 安全技术 → Token审计 → 交付提示词| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 工具检测 | 自动识别目标 AI 系统，静默路由到正确方法 |
| 2. 意图提取 | 从 9 个维度提取：任务、输入、输出、约束、上下文、受众、记忆、成功标准、示例 |
| 3. 澄清问题 | 最多 3 个关键问题（信息缺失时） |
| 4. 框架路由 | 自动选择正确提示词架构（PAC2026，Prompt Architecture Context 2026，用户不可见） |
| 5. 安全技术 | 仅使用可靠、有界效果的技术 |
| 6. Token 效率审计 | 删除每个不影响输出的词 |
| 7. 交付提示词 | 一个整洁的可复制块 + 一行策略说明 |
2.2 五大安全技术
| 技术 | 何时使用 | 说明 |
|---|---|---|
| Role Assignment | 需要专业深度和词汇时 | 分配特定专家身份来校准 |
| Few-Shot Examples | 格式一致性比指令更重要时 | 添加 2-5 个示例 |
| XML Structural Tags | Claude 系列工具解析可靠时 | 用 XML 包装各部分 |
| Grounding Anchors | 事实和引用任务时 | 添加反幻觉规则 |
| Chain of Thought | 逻辑任务时（不用于 o1/o3） | 强制逐步推理 |
明确排除的技术（不可靠）：
- Tree of Thought（思维树）
- Graph of Thought（图思维）
- Universal Self-Consistency（通用自洽）
- Prompt Chaining（提示链）
2.3 35 种浪费模式检测
六大类别：
| 类别 | 数量 | 示例 |
|---|---|---|
| Task Patterns | 7 | 模糊任务描述 |
| Context Patterns | 6 | 缺少上下文 |
| Format Patterns | 6 | 格式不一致 |
| Scope Patterns | 6 | 范围不明确 |
| Reasoning Patterns | 5 | 推理链缺失 |
| Agentic Patterns | 5 | Agent 能力未定义 |
三、使用示例
3.1 图像生成提示词
用户输入：
Write me a midjourney prompt for a realistic samurai standing in the rain at night生成的提示词：
lone samurai standing in heavy rain at night, traditional armor, neon reflections on wet cobblestone street, cinematic lighting, dramatic shadows, fog, ultra detailed, photorealistic, shallow depth of field --ar 16:9 --v 6 --style raw negative: blurry, low quality, watermark, cartoon, anime, extra limbsPrompt Master 附加信息：
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 🎯 Target | Midjourney |
| ⚡ Framework | Visual Descriptor |
| 💰 Tokens | Light (~60) |
| 💡 Strategy | Comma-separated descriptors over prose, lighting and mood anchored early, aspect ratio and version locked, negative prompt prevents style drift |
3.2 代码助手提示词
用户输入：
Build a claude code prompt for a landing page for a business dashboard that looks and feels exactly like notion生成的超详细提示词：
包含：
- 精确的像素规格（背景 #ffffff，主文字 #1a1a1a 等）
- 8 个具体版块
- 动画规格（IntersectionObserver，阈值 0.15，500ms ease-out）
- 约束条件（单文件，无依赖，仅 Google Fonts）
- 完成标准（两个断点正确渲染，零控制台错误）
四、记忆块系统
4.1 问题
长会话中，AI 经常忘记之前已经做过的决定，导致重复劳动和浪费的重新提问。
4.2 解决方案
Memory Block System 会自动提取之前的决策，并在新提示词前附上：
## Memory (Carry Forward from Previous Context)
- Stack: React 18 + TypeScript + Supabase
- Auth uses JWT stored in httpOnly cookies, not localStorage
- Component naming convention: PascalCase, no default exports
- Design system: Tailwind only, no custom CSS files
- Architecture: no Redux, context API only这是长会话中最重要的修复。
五、安装方式
5.1 推荐：Claude.ai 浏览器
1. 下载此仓库为 ZIP
2. 前往 claude.ai → 侧边栏 → 自定义 → Skills → 上传 Skill5.2 备选：Claude Code
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/nidhinjs/prompt-master.git ~/.claude/skills/prompt-master六、使用方法
6.1 自然调用
在 Claude 中自然地调用：
Write me a prompt for Cursor to refactor my auth moduleI need a prompt for Claude Code to build a REST API — ask me what you need to knowHere's a bad prompt I wrote for GPT-4o, fix it: [paste prompt]Generate a Midjourney prompt for a cyberpunk city at night6.2 显式调用
/prompt-master I want to ask Claude Code to build a todo app with React and Supabase七、12 个自动选择的提示词模板
| 模板 | 适用场景 |
|---|---|
| Visual Descriptor | 图像生成 |
| Code Specification | 代码任务 |
| Analysis Framework | 分析任务 |
| Creative Writing | 创意写作 |
| Data Extraction | 数据提取 |
| Conversation Design | 对话设计 |
| Agentic Workflow | Agent 工作流 |
| 3D Model | 3D 模型 |
| Agentic AI | Agent AI |
| Reference Image Edit | 参考图像编辑 |
| Prompt Decompiler | 提示词反编译 |
| Universal | 通用 |
Prompt Master 会静默路由，用户永远看不到框架名称，只看到最终提示词。
八、版本历史
| 版本 | 更新内容 |
|---|---|
| 1.5.0 | 新增 Agentic AI 和 3D Model AI 路由，移除 token 估算输出，添加指令层和文案占位符 |
| 1.4.0 | 添加参考图像编辑检测、ComfyUI 支持、Prompt Decompiler 模式，3 个新模板 |
| 1.3.0 | 围绕 PAC2026 结构重建（30/55/15），静默路由替代用户选择，引入 References 文件夹 |
| 1.2.0 | 为注意力架构重构，移除不可靠技术（ToT/GoT/USC/提示链），模板和模式移到 references |
| 1.1.0 | 扩展工具覆盖，添加记忆块系统，35 种浪费模式 |
| 1.0.0 | 初始发布 |
九、资源链接
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| GitHub | https://github.com/nidhinjs/prompt-master |
| Star History | https://star-history.com/#nidhinjs/claude-skills&Date |
十、总结
10.1 核心价值
Prompt Master 的核心价值在于将提示词工程从艺术变成科学，通过系统化的管道确保每次都能一次到位。
| 传统方式 | Prompt Master 方式 |
|---|---|
| 模糊 → 错误 → 重试 → 浪费 | 精准 → 一次到位 |
| 凭感觉写 | 9维度提取 |
| 反复提问 | 最多3个澄清问题 |
| 忘记上下文 | Memory Block 记忆 |
| Token 浪费 | 效率审计 |
10.2 技术亮点
- 7 步管道：结构化提示词生成
- 30+ 工具兼容：覆盖所有主流 AI 工具
- 5 大安全技术：仅用可靠技术
- 35 种浪费模式：自动检测和避免
- 12 个自动模板：智能路由无需手动选择
- 记忆块系统：跨会话上下文保持
相关话题标签
#Prompt Master #提示词工程 #Claude #AI工具 #效率优化
来源
- GitHub：https://github.com/nidhinjs/prompt-master
Prompt Master 由 nidhinjs 开发，采用 MIT 许可证。