什麼是 automatic-stateful-prompt-improver?
使用提示學習 MCP 伺服器自動攔截和最佳化提示。透過嵌入索引歷史記錄隨時間的推移學習效能。使用 APE、OPRO、DSPy 模式。啟動「最佳化提示」、「改進此提示」、「提示工程」或任何複雜的任務請求。需要快速學習 MCP 伺服器。不適用於簡單問題(只需回答它們),不適用於直接命令(只需執行它們),不適用於對話回應(無需優化)。 來源:curiositech/some_claude_skills。
使用提示學習 MCP 伺服器自動攔截和最佳化提示。透過嵌入索引歷史記錄隨時間的推移學習效能。使用 APE、OPRO、DSPy 模式。啟動「最佳化提示」、「改進此提示」、「提示工程」或任何複雜的任務請求。需要快速學習 MCP 伺服器。不適用於簡單問題(只需回答它們),不適用於直接命令(只需執行它們),不適用於對話回應(無需優化)。
透過命令列快速安裝 automatic-stateful-prompt-improver AI 技能到你的開發環境
來源:curiositech/some_claude_skills。
When this skill is active, I MUST follow these rules:
I AUTOMATICALLY call mcpprompt-learningoptimizeprompt BEFORE responding when:
| Factor | Low (3-5) | Medium (5-10) | High (10-20) |
使用提示學習 MCP 伺服器自動攔截和最佳化提示。透過嵌入索引歷史記錄隨時間的推移學習效能。使用 APE、OPRO、DSPy 模式。啟動「最佳化提示」、「改進此提示」、「提示工程」或任何複雜的任務請求。需要快速學習 MCP 伺服器。不適用於簡單問題(只需回答它們),不適用於直接命令(只需執行它們),不適用於對話回應(無需優化)。 來源:curiositech/some_claude_skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/curiositech/some_claude_skills --skill automatic-stateful-prompt-improver使用提示學習 MCP 伺服器自動攔截和最佳化提示。透過嵌入索引歷史記錄隨時間的推移學習效能。使用 APE、OPRO、DSPy 模式。啟動「最佳化提示」、「改進此提示」、「提示工程」或任何複雜的任務請求。需要快速學習 MCP 伺服器。不適用於簡單問題(只需回答它們),不適用於直接命令(只需執行它們),不適用於對話回應(無需優化)。 來源:curiositech/some_claude_skills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/curiositech/some_claude_skills --skill automatic-stateful-prompt-improver 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/curiositech/some_claude_skills