写 Prompt 总让 AI 乱跑？试试这套结构化框架（499 Stars）

写过 Prompt 的人都有这种经历——给 Claude 一句话，它回你一整版废话；再补一句，它跑偏了；反复调，教它的时间比我自己做还久。

问题不在 AI，在于 Prompt 结构。

Writing Effective Prompts 这个 Skill（499 Stars）专门解决这个。它不教你「怎么让 AI 更聪明」，而是教你「怎么把话说清楚，让 AI 少猜」。

核心就五招：

1. 先给角色，别让 AI 猜你是谁
❌ “帮我写个接口文档”
✅ “你是一个后端 API 评审工程师，负责审查 RESTful 接口设计。请评审以下接口…”

2. 指令要明确，别用模糊词
❌ “写详细点”
✅ “输出包含：接口路径、请求/响应示例、错误码说明，每部分不超过 200 字”

3. 补上背景 context，别当 AI 肚子里的蛔虫
❌ “优化一下这段代码”
✅ “以下函数在交易系统里高频调用，需要减少 GC 压力，请优化…”

4. 用正向表达，少说”不要”
❌ “不要用循环，用递归”
✅ “用尾递归实现，解释空间复杂度”

5. 复杂任务拆成链，别一口喂
多步骤任务用 XML 标签分阶段喂给 Claude，每个阶段明确输入和期望输出，比一次性塞一长串 prompt 效果好得多。

作者给了一个拿来就用的 code review 示例：

You are an expert software test engineer.
Help me write comprehensive unit tests covering edge cases and error conditions.
Input: "Added JWT authentication"
Output: [期望的输出格式]

499 Stars、70 Forks，MIT 协议，代码注释完整。白嫖党狂喜。

适用场景：写代码、审文档、做分析、处理多文档长文本——凡是要反复和 LLM 打交道的地方都适用。装了这个 Skill 之后，Claude Code 每逢写 Prompt 场景会自动加载这套框架，比自己手搓模板省心多了。

GitHub：https://github.com/CaptainCrouton89/.claude

GitHub: https://github.com/CaptainCrouton89/.claude