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将模糊需求整理成清晰的角色、任务、上下文与格式提示词
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.hengkp/rtcf" MCP 服务： 执行：claude mcp add --transport http 'io-github-hengkp-rtcf' 'https://rtcf.happlen.com/api/mcp'
请把这句模糊需求改写成 Role/Task/Context/Format 结构的高质量提示词，并提供中文与英文版本：帮我写一个新品发布文案。
输出结构化提示词，明确角色、任务、背景与输出格式，便于直接交给大模型使用。
把下面需求变成清晰提示词：研究一下泰国市场上类似产品的用户痛点，并用 Role/Task/Context/Format 输出。
得到适合调研任务的提示词框架，说明分析对象、范围、语气和结果格式。
请把这个需求优化为适合 AI 的提示词，并分别输出英文和泰文版本：为学生制作一份学习计划。
输出同义的英文与泰文结构化提示词，便于跨语言使用。
内容创作者、产品经理或营销人员在只有一句模糊想法时，可用它整理出角色、任务、上下文和输出格式更明确的提示词。
当团队需要用英语或泰语与大模型协作时，它可帮助把原始请求整理成更清晰的提示结构。
在重复使用 AI 完成写作、分析或规划任务时，可先用它把输入标准化，减少提示词过于随意带来的结果波动。
它会把粗略请求整理成更清晰的 Role/Task/Context/Format 提示词。描述中说明支持泰语和英语。
已知支持泰语和英语。是否支持更多语言，给定素材未说明。
给定素材没有提供安装方法、运行时或密钥要求。更多信息见源码仓库。
将模糊需求重构为结构化专家级提示词，提升大模型输出质量与稳定性。
分析并优化原始提示词，补全意图与缺口，生成可直接使用的高质量 prompt。
将 AI 生成文本润色为更自然、接近真人表达的内容。
帮助用户为各类 AI 工具编写精准提示词，减少试错并保留完整上下文。
压缩提示词、文档与智能体技能内容，在保留结构下节省令牌成本。
压缩 Claude Code 上下文并支持泰语，显著降低 token 消耗且可完整还原内容