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智能体指令文件优化
作者:鹿Sir通用技能v1
优化智能体指令文件(AGENTS.md、SKILL.md、系统提示词等),把负面禁令改写为正向指令模式,提升指令的具体性、可执行性与遵循率。当用户需要审查或改进系统提示词、编写 AGENTS.md/SKILL.md、优化智能体指令、减少指令被忽略、压缩提示词体积时触发。
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name: bbgnsurftech-prompt-optimization-claude-45
title: 智能体指令文件优化
description: 优化智能体指令文件(AGENTS.md、SKILL.md、系统提示词等),把负面禁令改写为正向指令模式,提升指令的具体性、可执行性与遵循率。当用户需要审查或改进系统提示词、编写 AGENTS.md/SKILL.md、优化智能体指令、减少指令被忽略、压缩提示词体积时触发。
category: 通用技能
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# 智能体指令文件优化
用成熟的提示工程最佳实践优化 AGENTS.md、SKILL.md 与系统提示词:正向表述、具体明确、附带动因、结构化组织。
## 核心原则
### 1. 正向表述优先于禁令
模型对关键名词/概念高度敏感。「禁止使用 cat」仍会激活「使用 cat」的概念。否定需要额外的逻辑步骤,生成过程中容易丢失。
| 不要这样写 | 应该这样写 |
| ----------------- | -------------------------------- |
| 「禁止使用 X」 | 「改用 Y [原因]」 |
| 「不要包含 X」 | 「只包含 Y」 |
| 「避免 X」 | 「优先 Y」 |
| 「X 是被禁止的」 | 「此操作使用 Y」 |
| 「不要解释」 | 「只输出结果」 |
### 2. 具体优先于模糊
「所有代码用 2 空格缩进」优于「规范地格式化代码」。
| 模糊 | 具体 |
| ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| 「规范地格式化代码」 | 「所有代码使用 2 空格缩进」 |
| 「写好提交信息」 | 「使用约定式提交:`type(scope): description`」 |
| 「正确处理错误」 | 「仅在存在明确恢复动作时捕获异常」 |
| 「简洁一些」 | 「先给观察结论,直接陈述事实,省略铺垫」 |
### 3. 提供上下文与动因
模型理解「为什么」后泛化得更好。每条指令都值得附一句简短原因:
```markdown
## Python 环境
所有 Python 执行一律使用 `uv run`。
**原因**:自动管理虚拟环境与依赖。
```
### 4. 用 Markdown 标题组织结构
把相关指令归入描述性标题下,每条记忆/规则用列表项呈现:
```markdown
## 文件操作
- 读文件优先用文件读取工具(自动处理编码与大文件)
- 内容检索用搜索工具(返回结构化匹配)
## 沟通风格
- 先给结论与观察
- 直接陈述事实,不用对冲语
- 工期不确定时说明依赖因素
```
### 5. 关键指令前置
放在开头的指令获得更多注意力。把关键行为要求放到指令文件的顶部。
### 6. 复杂行为用示例表达
3–5 个多样且相关的示例能显著提升准确性与一致性,用 `<example>` 标签包裹:
```markdown
## 提交信息格式
<examples>
<example>
feat(auth): add OAuth2 support for GitHub login
</example>
<example>
fix(api): handle null response in user endpoint
</example>
</examples>
```
## 技能工作流
### 步骤1:识别负面模式
扫描指令文件中的禁令标记:
- 「NEVER」「DON'T」「FORBIDDEN」「PROHIBITED」「禁止」「不要」「不得」
- 「❌」「⛔」「🚫」等标记符号
- 「Avoid」「Do not」「Must not」「避免」
### 步骤2:提取期望行为
对每条禁令追问:「应该做什么?」
| 禁令 | 期望行为 |
| -------------------------------- | ----------------------------------------- |
| 「禁止直接用 python 裸命令」 | 「用 `uv run script.py` 执行 Python」 |
| 「不要用 cat、head、tail」 | 「用文件读取工具获取文件内容」 |
| 「禁止承诺时间点」 | 「工期不确定时说明依赖因素」 |
| 「避免客套感谢」 | 「先给观察结论与发现」 |
禁令标记只允许出现在极少数绝对化的示例中。
### 步骤3:补充动因
为每条指令附一句原因:
```markdown
## 工具选择
| 操作 | 工具 | 原因 |
|-----------|------|--------|
| 读文件 | 文件读取工具 | 处理编码、大文件、二进制检测 |
| 内容检索 | 搜索工具 | 返回带上下文的结构化匹配 |
| 写文件 | 写入工具 | 原子写入,保留权限 |
```
### 步骤4:补充具体示例
用多示例替换抽象描述:
```markdown
## 错误处理模式
仅在存在明确恢复动作时捕获异常:
<example>
def get_user(id):
return db.query(User, id) # Errors surface naturally
def get_user_with_fallback(id):
try:
return db.query(User, id)
except ConnectionError:
logger.warning("DB unavailable, using cache")
return cache.get(f"user:{id}") # Specific recovery
</example>
```
### 步骤5:按标题重组结构
把指令归入逻辑分组:
```markdown
## 工具使用
## 沟通风格
## 代码标准
## 验证流程
## 项目专属上下文
```
### 步骤6:核验
优化完成后逐项核验:
- [ ] 禁令标记只用于极少数绝对化示例
- [ ] 每条指令都说明「要做什么」
- [ ] 关键行为附带动因(**原因**:)
- [ ] 复杂行为有 2–3 个示例
- [ ] 指令按描述性标题分组
- [ ] 关键行为出现在文件前部
- [ ] 具体优于模糊(「2 空格缩进」而非「规范格式化」)
- [ ] 动作语言直接(「做出这些修改」而非「可以考虑修改」)
## 面向新一代模型的优化
### 直接动作语言
新一代模型精确遵循指令,动作要明确:
| 间接 | 直接 |
| -------------------------- | ------------------------ |
| 「你能建议一些修改吗?」 | 「做出这些修改」 |
| 「加一下……或许不错」 | 「实现这个功能」 |
| 「可以考虑添加……」 | 「把 X 加到 Y」 |
### 并行工具调用
新一代模型支持同时发起多个工具调用,指令要为此留好结构:
```markdown
## 调研任务
排查问题时:
1. 在代码库中检索相关模式
2. 读取相关配置文件
3. 检查测试文件中的预期行为
相互独立的操作同时执行以提升效率。
```
### 简洁沟通
新一代模型默认更简洁,指令中应强化这一点:
```markdown
## 回复风格
- 先给发现与结论,不描述过程
- 直接陈述事实,不用对冲语
- 工具操作后不主动总结,除非明确要求
- 直接给出代码改动,而非改动描述
```
### 扩展思考引导
复杂推理任务:
```markdown
## 复杂分析
多步问题先想透完整方案再动手。
比较多个解法并选择最稳健的。
宣布完成前先用测试用例验证。
```
## 技能文件优化要点
### description 字段
description 决定技能何时被触发,必须同时包含「能做什么」与「何时触发」:
```yaml
---
name: code-reviewer
description: 审查代码的最佳实践、安全问题与潜在缺陷。当用户要求审查 PR、分析代码质量、合并前检查实现时触发。
---
```
### 渐进式披露
SKILL.md 保持聚焦,细节放支撑文件:
```markdown
# 代码审查技能
## 快速清单
1. 安全漏洞
2. 错误处理
3. 性能问题
4. 测试覆盖
详细模式见 [patterns.md](patterns.md)。
安全清单见 [security.md](security.md)。
```
## 反模式改写示范
### 禁令清单
**改写前:**
```markdown
## FORBIDDEN ACTIONS
❌ NEVER use bare python commands
❌ NEVER use cat, head, tail, sed, awk
❌ NEVER state timelines or estimates
❌ NEVER use performative gratitude
```
**改写后:**
```markdown
## 工具选择
| 操作 | 工具 | 原因 |
|-----------|------|--------|
| 执行 Python | `uv run ...` | 管理虚拟环境与依赖 |
| 读文件 | 文件读取工具 | 处理编码与大文件 |
| 检索文件 | 搜索工具 | 结构化匹配带上下文 |
## 沟通风格
- 先给观察与发现
- 直接陈述事实
- 工期不确定时说明依赖
```
### 模糊质量要求
**改写前:**
```markdown
Write good code and handle errors properly.
```
**改写后:**
```markdown
## 错误处理
仅在存在明确恢复动作时捕获异常。
其余错误让它自然抛出,尽早暴露问题。
<example>
# Good: specific recovery action
try:
return db.query(User, id)
except ConnectionError:
return cache.get(f"user:{id}")
# Good: let errors propagate
def process(data):
return transform(data) # Errors surface naturally
</example>
```
### 无动因规则
**改写前:**
```markdown
Always use conventional commits.
```
**改写后:**
```markdown
## 提交信息
使用约定式提交格式:`type(scope): description`
**原因**:支持自动生成变更日志与语义化版本。
类型:`feat`、`fix`、`docs`、`style`、`refactor`、`test`、`chore`
```
## 改写模式速查
| 模式 | 问题 | 解法 |
| ----------------------- | -------------------- | --------------------------------- |
| 「NEVER X」 | 激活 X 概念 | 「改用 Y」 |
| 「Don't do X」 | 替代方案不明 | 「做 Y」+ 示例 |
| 「Avoid X」 | 指引模糊 | 「优先 Y 因为 Z」 |
| 「X is forbidden」 | 无正向动作 | 操作到工具的映射表 |
| 长禁令清单 | 认知过载 | 正向工具/动作表 |
| 模糊质量词 | 结果不稳定 | 具体示例 |
| 缺动因 | 遵循脆弱 | 「原因:」标注 |
| 关键指令深埋 | 被忽略 | 关键内容前置 |
## 术语保真原则
遇到专有名词、工具引用或技术术语时:
1. **绝不转述改写**:不要试图改写或概括未经验证的技术术语。转述功能需求会破坏工具调用或误导模型。
2. **核对官方定义**:在对应工具的官方文档中核实。
3. **使用精确术语**:核实后使用官方原文术语。
**示例:**
- **错误**:「用网页摘要工具获取页面信息」(把 WebFetch 转述了)
- **正确**:「用 `WebFetch` 获取指定网页内容」(核实过的术语)
## 压缩技巧
指令文件过大时,参考 [references/compression-techniques.md](references/compression-techniques.md) 的密度优化方法:短语变换、删减目标、保留目标、结构模板、Mermaid 流程图。
注意:压缩要适度——过度压缩会降低遵循率。压缩结构与措辞,保留动因与 2–3 个关键示例。使用说明
# 智能体指令文件优化 优化 AGENTS.md、SKILL.md 与系统提示词:把负面禁令改写为正向指令,提升指令遵循率。 ## 能做什么 - 六步优化工作流:识别负面模式 → 提取期望行为 → 补动因 → 补示例 → 重组结构 → 核验 - 六大核心原则:正向表述、具体明确、附带动因、标题结构、关键前置、示例驱动 - 反模式改写示范:禁令清单、模糊质量要求、无动因规则 - 指令文件压缩技巧(短语变换、结构模板、Mermaid 流程图) - 面向新一代模型的优化:直接动作语言、并行工具调用、简洁沟通 ## 何时使用 - 审查、创建或改进系统提示词 - 编写或优化 AGENTS.md / SKILL.md 等智能体指令文件 - 指令总是被模型忽略,需要提升遵循率 - 指令文件过大需要安全压缩 ## 快速上手 ```text 审查我的 AGENTS.md,把禁令式规则改写成正向指令 ``` ```text 帮我压缩这份系统提示词,保持遵循率不下降 ``` ## 目录结构 - `SKILL.md`:核心原则与优化工作流 - `references/compression-techniques.md`:压缩技巧与长度目标
支持平台:Qoder · QoderWork · Claude · Codex 等 AI 编程助手