前言¶
和 AI 协作久了，常见问题不是「模型不够聪明」，而是提问含糊、上下文没交代、约束前后不一致。自己很难从一整段对话里客观看出哪里拖了后腿，也缺少一套可重复的改进动作。
下面介绍 SkillHub 社区 Skill「提示词审查打分并改进」（坐标 @user_6837aee4/prompt-reviewer-v2）。它面向历史对话中的用户提问做审计与复盘：多维打分、痛点分析，并给出重构建议，适合想系统改进 prompting 习惯、而不是单次「帮我写个更好的 prompt」的场景。
这是什么¶
一句话定位：审计并复盘 prompt 质量，对对话里的提问打分、找痛点，并输出可落地的改写建议。
- 出品与维护：SkillHub 社区来源（
community），发布者user_6837aee4，页面标注作者为 MZWDAN。 - 分类：
ai-agent；当前版本1.0.0。 - 标签：
requires_api_key=false，不依赖额外 API Key 配置。 - 官方入口：SkillHub 技能页；资源地址 https://api.skillhub.cn/user_6837aee4/prompt-reviewer-v2。
与「当场让模型润色一条 prompt」不同，这个 Skill 强调从历史交互里抽问题、做结构化评估，再给出专家向的重构方向。
核心功能¶
依据官方简介，已核实的能力包括：
- 提示词审计与复盘：针对用户在一轮或多轮对话中的提问方式做质量审查。
- 多维打分：对提问从多个维度评估（具体维度由 Skill 内
SKILL.md工作流定义，安装后由 Agent 按技能说明执行）。 - 痛点分析：归纳导致回答偏离预期、反复澄清或浪费轮次的典型问题。
- 重构建议：给出可操作的 prompt 改写或提问结构改进，而非只点评不落地。
Skill 会在用户提到下列意图时自动适用（摘自官方简介）：总结提示词、提示词复盘、今日提示词、评估我的提问；或英文表述 prompt review、prompt audit、prompt analysis；以及希望评估或改进 prompting、索要与 AI 交互方式的反馈等。
安装与启用¶
SkillHub 页面要求按 SkillHub 安装与优先源配置 安装本技能。下面步骤与该文档一致。
1、检查或安装 SkillHub CLI¶
先确认本机是否已有 skillhub：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可用官方脚本完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须用 --dir 指向当前客户端识别的 skills 目录；装到默认 ./skills/ 往往不会被 Agent 加载。
skillhub install @user_6837aee4/prompt-reviewer-v2 --dir <skills 目录>
常用路径（摘自官方安装文档）：
| 客户端 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
| Gemini CLI | ~/.gemini/skills/ |
在 Cursor 中示例：
skillhub install @user_6837aee4/prompt-reviewer-v2 --dir ~/.cursor/skills/
安装后按你所用客户端要求重启或刷新 Agent，使新 Skill 被索引。
页面还提供「将提示词发送给你的 AI 安装该 skills」的方式：把安装说明与坐标 @user_6837aee4/prompt-reviewer-v2 交给 Agent，让其按 skillhub.md 执行，适合已配置好 Skill 安装能力的对话环境。
典型用法¶
本 Skill 无单独 REST 调用说明；用法是在已启用 Agent Skills 的对话里，用自然语言触发审计流程。下列表述与官方简介中的触发语一致，可直接复现意图（需在同一会话或指定上下文中保留待复盘的历史对话）：
- 「帮我做一轮提示词复盘，看看我今天提问哪里不清晰。」
- 「评估我的提问：从这段对话里打分并指出痛点。」
- 「总结提示词习惯，给几条专家级重构建议。」
- English：
Run a **prompt review** on our chat and suggest improvements.
Agent 加载 @user_6837aee4/prompt-reviewer-v2 后，会按技能内工作流完成打分、分析与改写建议；具体输出格式以安装包中的 SKILL.md 为准。
适用场景与注意¶
适合谁
- 长期用 Cursor、Claude Code 等 Agent 写代码或写文档，想定期改进提问结构的人。
- 团队内做 AI 协作规范、需要可描述的「提问质量」反馈，而不是单次模板复制的人。
使用注意
- 复盘质量依赖你提供的对话上下文；若只给最后一条问题、没有历史轮次，痛点分析会受限。
- 社区 Skill（
community），升级与行为变更以 SkillHub 上@user_6837aee4/prompt-reviewer-v2为准；安装前可用skillhub search核对坐标与版本。 - 截至资料抓取时，SkillHub 显示评分 100000、下载 1076 次；页面统计会更新，以官网为准。
结尾¶
「提示词审查打分并改进」把「事后复盘提问」做成可重复的 Agent Skill：打分、痛点、重构建议一条链路，且无需配置 API Key。若你已经在用 SkillHub，按上文安装到对应 skills 目录后，用「提示词复盘」或 prompt review 即可触发。
官方页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6837aee4/prompt-reviewer-v2
