📌 enhance-prompt 是什么？
提示词写得含糊，AI 出活就歪——这是大多数人用 AI 效果不稳定的根因。enhance-prompt 是 Google Stitch 的技能，让 AI 帮你把提示词写得精准、完整、可执行。
它把"如何写好提示词"的经验（目标清晰、约束具体、格式明确、示例充分）整理成方法，帮你把一句含糊的需求，扩写成一条能稳定产出好结果的提示词。
不管是生成图、写文案还是写代码，提示词质量直接决定产出质量，这个技能对所有用 AI 的人都有用。
🧩 核心功能
提示词优化：补充目标、约束、格式等要素。
结构化：让提示词更结构化。
去歧义：消除模糊表达。
示例补充：加示例提高稳定性。
👍 优点
通用：任何用 AI 的场景都用得上。
见效快：提示词一改，产出立刻变好。
可复用：好提示词能沉淀。
⚠️ 不足与局限
优化过度会啰嗦，需平衡。
不同模型的提示词偏好有差异。
最终效果仍需实测。
🙋 适合谁用
所有人：用 AI 的都能用。
创作者：提升生成质量。
开发者：写好提示词。
团队：沉淀提示词库。
🛠️ 第一次安装
前提：电脑装了 Node.js（18+），有支持 Skill 的 AI 工具（如 Claude Code）。打开终端执行：
CLI 会自动检测你装的 AI 助手，确认安装位置后即可使用。
✍️ 上手：几个真实例子
场景一：优化生图提示词
场景二：优化写作提示词
场景三：沉淀模板
🎯 典型应用场景
生图：优化生图提示词。
写作：优化写作提示词。
编程：优化代码提示词。
提示词库：沉淀模板。
⚖️ 和类似方案对比
和"凭感觉写提示词"相比，enhance-prompt 的价值在于"有方法"——它把目标、上下文、约束、格式、示例这些要素系统化地补全，让你的提示词从"碰运气"变成"可复现"。这是提示词工程的核心。
💡 常见问题 FAQ
问：提示词越详细越好吗？
不是，目标是"必要信息齐全"，过度堆砌反而稀释重点。
问：所有模型通用吗？
大部分通用，但不同模型偏好略有差异，可微调。
问：能反过来简化吗？
能，太啰嗦的提示词也能帮你精简。
问：怎么验证效果？
改完实测，对比产出质量。
🤖 适合哪些 AI 工具
Claude Code、Cursor、Codex 等支持 Skill 的工具都能装。
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