Prompt Refine — скилл
Скилл тихо переписывает ваш запрос под семейство модели, которая отвечает, и отвечает без показа переписанного текста.
- 54 ★ репозитория
- Последний коммит
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Скилл незаметно меняет формулировку запроса, поэтому ответ может отличаться от буквального прочтения.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/prompt-refineОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Скилл незаметно меняет формулировку запроса, поэтому ответ может отличаться от буквального прочтения.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
`Prompt Refine` учитывает, какая модель сейчас отвечает, и применяет стратегию промптинга ее семейства. Для `Claude` берется стратегия `Anthropic`, для `GPT` стратегия `OpenAI`, для неизвестной модели запасная универсальная. Вы просто спрашиваете: агент перестраивает запрос для себя, сохраняет язык пользователя и отвечает, не показывая переписанный вариант. Скилл учитывает контекст разговора: продолжение наследует цель, ограничения и термины, но последняя инструкция пользователя главнее. В контекст попадают короткий файл скилла и одна выбранная стратегия из `data/strategies.json`, без зависимостей, сервера и дополнительного вызова оптимизатора. Заявлена совместимость с `Claude Code`, `Cursor`, `Codex`, `Gemini` CLI, `GitHub Copilot`, `Windsurf` и `CodeBuddy.`
Для кого. Тем, кто переключается между `Claude`, `GPT` и другими моделями и не хочет вручную подгонять формулировки запросов под каждую.
Подходит, если
- Один и тот же запрос задают разным моделям и ждут сопоставимого качества.
- Размытая формулировка должна превратиться в структурированную задачу без диалога.
- Разговор длинный, и поправки нужно учитывать вместе с прежней целью.
- Запрос на русском, и ответ нужен на русском без правки промпта.
Не подходит, если
- Нужно видеть и править переписанный промпт: скилл показывает только ответ.
- Хост не передает сигнал о текущей модели, тогда работает только универсальная стратегия.
- Запрос уже выверен вручную и менять его не нужно.
Пример запроса к агенту
Объясни, как лучше организовать кэширование на фронтенде, и отвечай на русском. Сначала перестрой мой вопрос под себя.Ограничения
Маршрут выбирается по сигналу о текущей модели от хоста. Если сигнала нет или модель неизвестна, используется универсальная стратегия, а не подобранная под семейство. Переписывание скрыто от пользователя: чтобы разобрать результат, придется просить скилл показать его отдельно. Авторы приводят собственную оценку на наборе из 120 запросов, она не заменяет проверку на ваших задачах. Версию из `npm` и репозиторий ставят в каталог навыков проекта, обновление делается повторной установкой.
Как отключить. Удалите каталог `.claude/skills/prompt-refine` или тот, куда ставили скилл. Остаточных настроек и фоновых процессов нет.
Частые вопросы
Как скилл выбирает стратегию?
По явному сигналу о текущей модели: для `Claude` берется стратегия `Anthropic`, для `GPT` стратегия `OpenAI.` Для неизвестной модели включается универсальная.
Нужен ли дополнительный вызов модели?
Нет, дополнительного вызова оптимизатора нет. В контекст попадают короткий файл скилла и одна стратегия.
Сохраняется ли язык запроса?
Да, скилл сохраняет язык пользователя, поэтому русский запрос остается русским.
Какие платформы указаны?
`Claude Code`, `Cursor`, `OpenAI Codex`, `Gemini` CLI, `GitHub Copilot`, `Windsurf`, `CodeBuddy` и другие, где поддерживаются навыки агента.
Как увидеть переписанный запрос?
По умолчанию он скрыт. Просите скилл показать переписанный вариант явным запросом и сравнивайте с исходным.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыБиблиотека промптов по единому шаблону с XML-разметкой, скиллы Claude Code по разработке и DevOps и набор хуков
Скилл читает вашу историю промптов, находит повторяющиеся просьбы и превращает каждую в короткую команду вроде /sent
Каталог из 28 скиллов с моделями мышления для агентов: диагностика, решения, системы, риск, стратегия и генерация идей
CLI prompthub управляет промптами, скиллами, MCP и плагинами и раздает один скилл в Claude Code, Cursor и Codex.
Скилл превращает невнятную идею в структурированный список требований и задает точные вопросы, пока вы не подтвердите понимание
Библиотека из 229 скиллов для работы и жизни: продажи, маркетинг, финансы, разработка, дизайн и запуск параллельных агентов
Коротко о README
В README объяснена идея маршрутизации по модели, показаны примеры, встроенные стратегии, оценка на 120 запросах и список платформ. Есть версии на английском и китайском.