prompt-master：别再为每个 AI 工具手写提示词

每一种 AI 工具都想要不同形状的提示词。Midjourney 要逗号分隔的描述加 --ar 参数；Cursor 要带显式文件名的有序分节；Claude Code 要一份简报加一份 "Done When" 清单。大多数人靠手写，每次重新推导约定，再被冗长的措辞消耗 token。nidhinjs/prompt-master 把这个循环压缩成一行 slash 命令。

为什么这个 skill 重要

它把一套固定审计流程写死：九个意图维度（任务、输入、输出、约束、上下文、受众、记忆、成功标准、示例）、最多三个澄清问题、20 多种命名工具的专属画像、以及一段交付前的 token 效率优化。即便上下文很薄，它也拒绝问超过三个问题；同时明确回避那些读起来漂亮但会降低质量的技巧——Tree of Thought、Graph of Thought、Universal Self-Consistency、prompt chaining 都不在它的处理范围。

对那些工作内容包含写提示词的人——用 Midjourney 的设计师、用 Cursor 的工程师、用 Claude 或 GPT 的 PM——这个 skill 消灭了反复重写的循环。

安装

README 推荐两种路径。多数用户应该走浏览器那条。

# 浏览器（claude.ai）—— 推荐
# 1. 从 https://github.com/nidhinjs/prompt-master 下载 ZIP
# 2. claude.ai → Sidebar → Customize → Skills → Upload a Skill
# 3. 选中解压后的文件夹

如果你在 Claude Code CLI 上、并且偏好本地安装：

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/nidhinjs/prompt-master.git ~/.claude/skills/prompt-master

README 把 CLI 这条路径标为 "Not Suggested"，因为浏览器上传能跨会话自动延续 memory block。只有在你不用 claude.ai 时才选 CLI。

真实工作流：用一句话生成 Midjourney 提示词

你想要一张"雨夜中站立的写实武士"，但不想每次去记画面比例、版本参数、负面提示词该怎么写。

第一步。在已安装 prompt-master 的 Claude 会话里输入：

Write me a midjourney prompt for a realistic samurai standing in the rain at night.

第二步。skill 识别出目标工具，挑出 Midjourney 画像，跑完九个维度审计，判断简报已经足够具体（不需要澄清问题），返回一段：

Realistic samurai standing alone in the rain at night, kimono soaked through,
katana lowered at his side, neon kanji sign reflection on wet asphalt behind
him, cinematic lighting, shallow depth of field, moody color grade --ar 16:9
--v 6 --style raw

Negative prompt: blurry, low quality, watermark, cartoon, anime, extra limbs,
deformed hands

Strategy: comma-separated descriptors over prose, lighting and mood anchored
early, aspect ratio and version locked, negative prompt prevents style drift.

第三步。复制进 Midjourney。strategy 这段是审计痕迹——输出偏了，你就知道该调哪个杠杆（构图、负面清单）。

真实工作流：给 Cursor 一份零歧义的改写简报

你想让 Cursor 重构你的 auth 模块，但经验告诉你模糊的需求只会换来模糊的 diff。prompt-master 恰好相反——输出不留猜测空间。

第一步。用 /prompt-master 调用：

/prompt-master I want to ask Cursor to refactor my Express auth middleware
to use async/await consistently and split the JWT verify source into its own
module.

第二步。skill 最多问一个问题（比如"目标 Node 版本？"），然后输出一份简报：要改的文件清单（src/middleware/auth.ts、src/lib/jwt.ts）、新 helper 的期望签名、行为不变这条约束、要更新的测试文件，外加一段 "Done When"。

第三步。把简报贴给 Cursor。"Done When" 就是契约——Cursor 的 diff 应当让每条都成立，你就对照它评审，不必猜"完成"是什么意思。

• 把一次跑得好的输出保存为你的私人模板，Memory Block 会把栈选型与约定延续到后续会话。
• 简报很薄时，就精确回答那三个澄清问题；不要主动补充 skill 没问到的内容，因为它有意只消费这些。
• 对 o1/o3 系列推理模型，不要在输出里加 CoT 或"一步步来"——这些模型内部自行推理，显式 CoT 会拉低质量。
• 用过几次之后，回头看 skill 在每段提示词末尾给的 strategy；它们记录了结果跑偏时该调的杠杆。

何时不要用

如果你的任务又短又明确——"把这个函数改成 Promise.all"——直接写就行，不要绕这个 skill。九维度审计和三次问询门槛是为模糊简报或对提示词格式有强约定的工具而设的；一行改写用不到，加一层只是负担。

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