一个Skill,搞定12种AI工具的提示词

你用AI写代码、画图、剪视频，是不是每次都得折腾半天提示词？写得太模糊，输出一坨；写得太啰嗦，浪费token；写了个看似高大上的CoT指令，结果推理模型根本不需要。

prompt-master 就是干这个的——一个skill，帮你为任何AI工具生成精确、可直接粘贴的提示词。零浪费，一次过。

它能干什么

prompt-master 的核心能力可以概括为四件事：

第一，12种提示词模板，覆盖主流AI工具场景。

不管你是在跟 ChatGPT 聊天、用 Midjourney 画图、让 Claude Code 写代码、还是在 ComfyUI 里搭节点工作流，它都能自动匹配对应的提示词架构。

第二，35种常见错误模式诊断。

“帮我写个代码””make it better””你帮我搞定吧”——这些你天天在用的提示词，在 prompt-master 的错误库里全有编号。它会直接告诉你哪里写得有问题，顺手给一个修复版本。

第三，推理模型自动识别，不乱加CoT。

o3、DeepSeek-R1、Qwen3 这类推理模型自己会思考，外挂CoT指令反而干扰内部推理链。prompt-master 自动检测目标工具，该加的加，不该加的砍掉。具体原理后面展开。

第四，反伪造技术检测。

MoE（混合专家）、ToT（思维树）、GoT（思维图）这些需要多轮执行的技术，在单次prompt里根本跑不起来，模型只会假装执行。prompt-master 把它们全部过滤掉。后面细说为什么。

12种模板分别管什么

prompt-master 内置12套提示词模板，按工具类型分类：

你不需要记住这些模板的名字。告诉它你要干嘛、用什么工具，它自己选。

两个反直觉的设计

实际用下来，有两个设计比较反直觉：

推理模型不该加CoT。

很多人有个习惯，不管用什么模型，都在prompt末尾加一句”请一步步思考”。对GPT-4o这类非推理模型，这确实有用。但碰到o3、DeepSeek-R1、Qwen3这类内置推理链的模型，这行指令反而拉低输出质量。

其实，原理不复杂。推理模型在生成回答之前，内部已经走完了一整套”思考-验证-修正”的链式推理过程（这也是它们比普通模型慢、费token的原因）。你再外挂一条CoT，等于让它一边用自己的推理链思考，一边还要按你给的指令”展示”思考步骤，两条线互相干扰。

prompt-master 的做法是：生成prompt前先识别目标工具是否为推理模型，如果是，自动移除所有CoT相关指令，只保留最终输出的要求。

MoE/ToT/GoT在单次prompt里是假的。

MoE（Mixture of Experts）需要真正的专家路由机制，ToT（Tree of Thought）需要并行分支评估和回溯，GoT（Graph of Thought）需要外部图引擎。这些技术的共同前提是：多轮交互或外部系统支持。

一条prompt只能让模型做一件事：从左到右线性生成文本。你写”请使用MoE架构”，模型没法真的启动多个专家网络，只能编造出一段看起来像”多专家协作”的输出。效果？跟没写这句话差不多，但token白花了。

prompt-master 直接把这些需要多轮执行的技术列入黑名单，生成prompt时永远不会嵌入。

怎么安装

prompt-master 是一个标准的skill文件，兼容所有支持skill加载的AI客户端（WorkBuddy、OpenClaw 等）。安装步骤：

方式一：从GitHub克隆

git clone https://github.com/nidhinjs/prompt-master.git

克隆完成后，将整个 prompt-master 文件夹放到你的客户端skills目录下即可。（这是纯原生使用方式）

方式二：手动下载

1. 访问 https://github.com/nidhinjs/prompt-master
2. 点击绿色 “Code” 按钮，下载ZIP
3. 让AI客户端使用skill-creator 安装刚才zip里的skill，放到你的客户端skills目录；

安装完成后的目录结构：

prompt-master/├── SKILL.md              # 核心skill定义├── LICENSE               # MIT开源协议└── references/    ├── templates.md      # 12种提示词模板完整参考    └── patterns.md       # 35种错误模式诊断库

就这么简单，一个SKILL.md加两个参考文件，零依赖。

怎么用

安装好之后，直接在对话中调用。

示例场景：修复写烂的prompt

你把之前写得不好的skill地址给它：”这是我设计的skill，效果不好，帮我修一下：[粘贴地址]”

prompt-master 会对照35种错误模式逐条诊断——有没有模糊任务动词？有没有两个任务混在一起？有没有忘记指定文件路径？然后给出修复版本。

如上图所示，我让它审计了一下我之前审计的一个文章审稿skill，它给出的审计报告意见非常到位，本来我的skill也是经过专业skill优化过的，评分在9分左右，它又精益求精，将单文件代码砍了34%，一些规则和示例，直接放到references里内部调用，效率大幅提升，效果也有提升。

一句话总结

prompt-master 的设计哲学：最好的提示词不是最长的，而是每个词都有具体作用的。

它不帮你生成一堆看起来很专业的废话，直接输出一个能粘贴、一次就用对的prompt。日常要跟多种AI工具打交道的人，装上它，省下来的不只是token，还有反复调prompt的时间。

项目地址：

https://github.com/nidhinjs/prompt-master