作者 nidhinjs · nidhinjs/prompt-master
一個將模糊需求轉化為精準、有效提示詞的元技能，適用於 Claude、ChatGPT、Midjourney、Cursor 及 30 多種 AI 工具。
Prompt Master 對你的需求執行 6 步流程：偵測目標工具、從 9 個維度萃取意圖、必要時提問釐清、從 12 種提示詞範本中挑選最適合的、審查冗餘、最終輸出乾淨可直接複製的提示詞。它會將先前的決策保存在 Memory Block 中，確保後續的追問不會與初始設定相矛盾。
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"prompt-master-skill": {
"command": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
],
"_inferred": true
}
}
}開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。
{
"mcpServers": {
"prompt-master-skill": {
"command": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
],
"_inferred": true
}
}
}Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。
{
"mcpServers": {
"prompt-master-skill": {
"command": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
],
"_inferred": true
}
}
}點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示，然後選 "Edit Configuration"。
{
"mcpServers": {
"prompt-master-skill": {
"command": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
],
"_inferred": true
}
}
}格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。
{
"mcpServers": [
{
"name": "prompt-master-skill",
"command": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
]
}
]
}Continue 使用伺服器物件陣列，而非映射。
{
"context_servers": {
"prompt-master-skill": {
"command": {
"path": "git",
"args": [
"clone",
"https://github.com/nidhinjs/prompt-master",
"~/.claude/skills/prompt-master"
]
}
}
}
}加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。
claude mcp add prompt-master-skill -- git clone https://github.com/nidhinjs/prompt-master ~/.claude/skills/prompt-master一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證，claude mcp remove 移除。
何時使用： 前 3 次 Midjourney 生成結果都不對，而你正在快速消耗快速生成次數。
結果： 一個可以稍作變化、用於整個行銷活動的可重複使用提示詞。
何時使用： 你即將對 20 個檔案執行相同的重構，並希望提示詞能真正約束模型的行為。
結果： 一個可以直接貼入 Cursor、並信任其在整個目錄中執行的提示詞。
使用 prompt-master 整理意圖結構，再透過 Nano Banana 技能挑選經過驗證的圖像提示詞模式
| 工具 | 輸入參數 | 何時呼叫 | 成本 |
|---|---|---|---|
| Tool detection | user request | 流程的第一階段 | 0 |
| Intent extraction | request + context | 工具偵測完成後執行 | 0 |
| Clarification | missing-critical-info flags | 僅在成功標準不明確時使用 | 0 |
| Framework selection | task type | 在組合提示詞之前執行 | 0 |
| Efficiency audit | draft prompt | 最終潤飾步驟 | 0 |
Skill over-asks clarifying questions在你的需求中加入「make reasonable assumptions, don't ask more than 1 question」。
Output prompt is too long明確要求「efficient mode」——審查步驟將會更嚴格地刪減冗餘內容。
Memory Block loses context between sessionsMemory 是以工作目錄為單位；請在相同的資料夾中執行後續追問。
| 替代方案 | 何時用它替代 | 權衡 |
|---|---|---|
| Manual prompting with a template library | 你已熟悉相關模式，只需要一個參考資源 | 對專家來說更快；在不直觀的情境下 prompt-master 更具優勢 |