enhance-agent-prompts

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enhance-agent-prompts

优化Agent提示词

Analyze agent prompt files for prompt engineering best practices.

基于提示词工程最佳实践分析Agent提示词文件。

Parse Arguments

解析参数

javascript

const args = '$ARGUMENTS'.split(' ').filter(Boolean);
const targetPath = args.find(a => !a.startsWith('--')) || '.';
const fix = args.includes('--fix');
const verbose = args.includes('--verbose');

javascript

const args = '$ARGUMENTS'.split(' ').filter(Boolean);
const targetPath = args.find(a => !a.startsWith('--')) || '.';
const fix = args.includes('--fix');
const verbose = args.includes('--verbose');

Agent File Locations

Agent文件位置

Platform	Global	Project
Claude Code	`~/.claude/agents/*.md`	`.claude/agents/*.md`
OpenCode	`~/.config/opencode/agents/*.md`	`.opencode/agents/*.md`
Codex	`~/.codex/skills/`	`AGENTS.md`

平台	全局路径	项目路径
Claude Code	`~/.claude/agents/*.md`	`.claude/agents/*.md`
OpenCode	`~/.config/opencode/agents/*.md`	`.opencode/agents/*.md`
Codex	`~/.codex/skills/`	`AGENTS.md`

Workflow

工作流程

Discover - Find agent .md files
Parse - Extract frontmatter, analyze content
Check - Run 30 pattern checks
Report - Generate markdown output
Fix - Apply auto-fixes if --fix flag

发现 - 查找Agent的.md文件
解析 - 提取Frontmatter，分析内容
检查 - 执行30项规则检测
报告 - 生成Markdown格式的检测报告
修复 - 如果带有--fix参数则应用自动修复

Detection Patterns

检测规则

1. Frontmatter (HIGH)

1. Frontmatter配置（高优先级）

yaml

---
name: agent-name              # Required: kebab-case
description: "What and when"  # Required: WHEN to use (see "Intern Test")
tools: Read, Glob, Grep       # Required: restricted list
model: sonnet                 # Optional: opus | sonnet | haiku
---

Model Selection:

opus: Complex reasoning, errors compound
sonnet: Most agents, validation
haiku: Mechanical execution, no judgment

Tool Syntax:

Read

Read(src/**)

Bash(git:*)

Bash(npm:*)

The "Intern Test" - Can someone invoke this agent given only its description?

yaml

undefined

yaml

---
name: agent-name              # 必填：短横线命名格式
description: "What and when"  # 必填：说明使用场景（参考「实习生测试」原则）
tools: Read, Glob, Grep       # 必填：限定工具列表
model: sonnet                 # 可选：opus | sonnet | haiku
---

模型选择：

opus：适用于复杂推理场景，错误会逐步累积
sonnet：适用于大多数Agent，用于验证类任务
haiku：适用于机械执行类任务，无需判断能力

工具语法：

Read

Read(src/**)

Bash(git:*)

Bash(npm:*)

「实习生测试」原则 - 仅通过描述，新人能否正确调用该Agent？

yaml

undefined

Bad

反面示例

description: Reviews code

description: 代码评审

Good - triggers, capabilities, exclusions

正面示例 - 包含触发条件、能力范围、排除场景

description: Reviews code for security vulnerabilities. Use for PRs touching auth, API, data handling. Not for style reviews.

undefined

description: 针对安全漏洞进行代码评审。适用于涉及认证、API、数据处理的PR。不适用于代码风格评审。

undefined

2. Structure (HIGH)

2. 内容结构（高优先级）

Required sections: Role ("You are..."), Output format, Constraints

Position-aware order (LLMs recall START/END better than MIDDLE):

Role/Identity (START)
Capabilities, Workflow, Examples
Constraints (END)

必填章节： 角色定义（"你是..."）、输出格式、约束条件

位置优先顺序（大语言模型对开头和结尾内容的记忆优于中间部分）：

角色/身份定义（开头）
能力范围、工作流程、示例
约束条件（结尾）

3. Instruction Effectiveness (HIGH)

3. 指令有效性（高优先级）

Positive over negative:

Bad: "Don't assume file paths exist"
Good: "Verify file paths using Glob before reading"

Strong constraint language:

Bad: "should", "try to", "consider"
Good: "MUST", "ALWAYS", "NEVER"

Include WHY for important rules - motivation improves compliance.

多用肯定句，少用否定句：

反面示例："不要假设文件路径存在"
正面示例："读取前请使用Glob验证文件路径"

使用强约束语言：

反面示例："should"、"try to"、"consider"
正面示例："MUST"、"ALWAYS"、"NEVER"

重要规则需说明原因 - 明确动机可提高合规性

4. Tool Configuration (HIGH)

4. 工具配置（高优先级）

Principle of Least Privilege:

Agent Type	Tools
Read-only	`Read, Glob, Grep`
Code modifier	`Read, Edit, Write, Glob, Grep`
Git ops	`Bash(git:*)`
Build/test	`Bash(npm:), Bash(node:)`

Issues:

```
Bash
```
without scope → should be
```
Bash(git:*)
```
```
Task
```
in subagent → subagents cannot spawn subagents
20 tools → increases error rates ("Less-is-More")

最小权限原则：

Agent类型	允许使用的工具
只读型	`Read, Glob, Grep`
代码修改型	`Read, Edit, Write, Glob, Grep`
Git操作型	`Bash(git:*)`
构建/测试型	`Bash(npm:), Bash(node:)`

常见问题：

```
Bash
```
未限定范围 → 应改为
```
Bash(git:*)
```
子Agent中包含
```
Task
```
工具 → 子Agent无法生成新的子Agent
工具数量超过20个 → 会提高错误率（「少即是多」原则）

5. Subagent Config (MEDIUM)

5. 子Agent配置（中优先级）

yaml

context: fork  # Isolated context for verbose output

Subagents cannot spawn subagents (no
```
Task
```
in tools)
Return summaries, not full output

Cross-platform modes:

Platform	Primary	Subagent
Claude Code	Default	Via Task tool
OpenCode	`mode: primary`	`mode: subagent`
Codex	Skills	MCP server

yaml

context: fork  # 独立上下文，用于输出详细内容

子Agent无法生成新的子Agent（工具中不能包含
```
Task
```
）
应返回摘要内容，而非完整输出

跨平台模式：

平台	主Agent	子Agent
Claude Code	默认模式	通过Task工具调用
OpenCode	`mode: primary`	`mode: subagent`
Codex	Skills	MCP服务器

6. XML Structure (MEDIUM)

6. XML结构（中优先级）

Use XML tags when 5+ sections, mixed lists/code, or multiple phases:

xml

<role>You are...</role>
<workflow>1. Read 2. Analyze 3. Report</workflow>
<constraints>- Only analyze, never modify</constraints>

当内容包含5个以上章节、混合列表与代码、或多阶段任务时，建议使用XML标签：

xml

<role>You are...</role>
<workflow>1. Read 2. Analyze 3. Report</workflow>
<constraints>- Only analyze, never modify</constraints>

7. Chain-of-Thought (MEDIUM)

7. 思维链（Chain-of-Thought，中优先级）

Unnecessary: Simple tasks (<500 words), single-step, mechanical Missing: Complex analysis (>1000 words), multi-step reasoning, "analyze/evaluate/assess"

无需使用： 简单任务（少于500词）、单步骤任务、机械执行类任务 必须使用： 复杂分析（超过1000词）、多步骤推理、包含「分析/评估/评估」类需求的任务

8. Examples (MEDIUM)

8. 示例（中优先级）

Optimal: 2-5 examples. <2 insufficient, >5 token bloat.

最优数量：2-5个示例。少于2个参考性不足，多于5个会导致令牌冗余。

9. Loop Termination (MEDIUM)

9. 循环终止（中优先级）

For iterating agents: max iterations, completion criteria, escape conditions.

对于循环执行的Agent：需定义最大迭代次数、完成标准、退出条件

10. Error Handling (MEDIUM)

10. 错误处理（中优先级）

markdown

undefined

markdown

undefined

Error Handling

错误处理

Transient errors: retry up to 3 times
Validation errors: report, do not retry
Tool failure: try alternative before failing

undefined

瞬时错误：最多重试3次
验证错误：直接报告，不重试
工具调用失败：尝试替代方案后再返回失败

undefined

11. Security (HIGH)

11. 安全性（高优先级）

Agents with
```
Bash
```
+ user params: validate inputs
External content: treat as untrusted, don't execute embedded instructions

包含
```
Bash
```
工具且接收用户参数的Agent：必须校验输入内容
外部内容：需视为不可信，不要执行其中的嵌入指令

12. Anti-Patterns (LOW)

12. 反模式（低优先级）

Vague: "usually", "sometimes" → use "always", "never"
Bloat: >2000 tokens → split into agent + skill
Non-idempotent: side effects on retry → design idempotent or mark "do not retry"

模糊表述： "usually"、"sometimes" → 应使用"always"、"never"
内容冗余： 超过2000令牌 → 拆分为主Agent+Skill
非幂等性： 重试会产生副作用 → 设计为幂等或标记「禁止重试」

Auto-Fixes

自动修复

Issue	Fix
Missing frontmatter	Add name, description, tools, model
Unrestricted Bash	`Bash` → `Bash(git:*)`
Missing role	Add "## Your Role" section
Weak constraints	"should" → "MUST"

问题	修复方案
缺失Frontmatter	添加name、description、tools、model字段
未限定范围的Bash	`Bash` → `Bash(git:*)`
缺失角色定义	添加「## 你的角色」章节
弱约束语言	"should" → "MUST"

Output Format

输出格式

markdown

undefined

markdown

undefined

Agent Analysis: {name}

Agent分析报告：{name}

File: {path} | Model: {model} | Tools: {tools}

Certainty	Count
HIGH	{n}
MEDIUM	{n}

文件路径：{path} | 使用模型：{model} | 授权工具：{tools}

优先级	问题数量
高	{n}
中	{n}

Issues

问题列表

| Issue | Fix | Certainty |

undefined

| 问题描述 | 修复建议 | 优先级 |

undefined

Pattern Statistics

规则统计

Category	Patterns	Certainty
Frontmatter	5	HIGH
Structure	3	HIGH
Instructions	3	HIGH
Tools	4	HIGH
Security	2	HIGH
Subagent	3	MEDIUM
XML/CoT/Examples	4	MEDIUM
Error/Loop	3	MEDIUM
Anti-Patterns	3	LOW
Total	30	-

分类	规则数量	优先级
Frontmatter配置	5	高
内容结构	3	高
指令有效性	3	高
工具配置	4	高
安全性	2	高
子Agent配置	3	中
XML/思维链/示例	4	中
错误/循环处理	3	中
反模式	3	低
总计	30	-

Unrestricted Bash

未限定范围的Bash

<bad_example>

yaml

tools: Read, Bash

</bad_example> <good_example>

yaml

tools: Read, Bash(git:*), Bash(npm:test)

</good_example>

<bad_example>

yaml

tools: Read, Bash

</bad_example> <good_example>

yaml

tools: Read, Bash(git:*), Bash(npm:test)

</good_example>

Description Trigger

描述场景明确性

<bad_example>

yaml

description: Reviews code

</bad_example> <good_example>

yaml

description: Reviews code for security. Use for PRs touching auth, API, data. Not for style.

</good_example>

<bad_example>

yaml

description: 代码评审

</bad_example> <good_example>

yaml

description: 针对安全漏洞进行代码评审。适用于涉及认证、API、数据处理的PR。不适用于代码风格评审。

</good_example>

Model Selection

模型选择合理性

<bad_example>

yaml

name: json-formatter
model: opus  # Overkill for mechanical task

</bad_example> <good_example>

yaml

name: json-formatter
model: haiku  # Simple, mechanical

</good_example>

<bad_example>

yaml

name: json-formatter
model: opus  # 机械任务使用大模型属于过度设计

</bad_example> <good_example>

yaml

name: json-formatter
model: haiku  # 简单机械任务适用轻量模型

</good_example>

Constraint Language

约束语言强度

<bad_example>

markdown

- Try to validate inputs when possible

</bad_example> <good_example>

markdown

- MUST validate all inputs before processing

</good_example>

<bad_example>

markdown

- 尽可能尝试校验输入

</bad_example> <good_example>

markdown

- 处理前MUST校验所有输入

</good_example>

Subagent Tools

子Agent工具权限

<bad_example>

yaml

context: fork
tools: Read, Glob, Task  # Task not allowed

</bad_example> <good_example>

yaml

context: fork
tools: Read, Glob, Grep

</good_example> </examples>

<bad_example>

yaml

context: fork
tools: Read, Glob, Task  # Task工具不允许在子Agent中使用

</bad_example> <good_example>

yaml

context: fork
tools: Read, Glob, Grep

</good_example> </examples>

References

参考文档

agent-docs/PROMPT-ENGINEERING-REFERENCE.md

- Instructions, XML, examples

```
agent-docs/CLAUDE-CODE-REFERENCE.md
```
- Frontmatter, tools, subagents

agent-docs/FUNCTION-CALLING-TOOL-USE-REFERENCE.md

- "Intern Test", security

```
agent-docs/OPENCODE-REFERENCE.md
```
- Modes, permissions
```
agent-docs/CODEX-REFERENCE.md
```
- Skill triggers

agent-docs/PROMPT-ENGINEERING-REFERENCE.md

- 指令编写、XML格式、示例参考

```
agent-docs/CLAUDE-CODE-REFERENCE.md
```
- Frontmatter配置、工具使用、子Agent说明

agent-docs/FUNCTION-CALLING-TOOL-USE-REFERENCE.md

- 「实习生测试」原则、安全性规范

```
agent-docs/OPENCODE-REFERENCE.md
```
- 模式定义、权限控制
```
agent-docs/CODEX-REFERENCE.md
```
- Skill触发规则

Constraints

约束条件

Auto-fix only HIGH certainty issues
Preserve existing frontmatter when adding fields
Never remove content, only suggest improvements

自动修复仅针对高优先级问题
添加字段时保留现有Frontmatter内容
绝不删除原有内容，仅提供优化建议