Skills

Better prompts. Better stories. Better results.

A public bilingual skill repository for reusable AI agent skills — including prompt optimization and short-drama plot development.

This repository publishes bilingual AI skills that help users turn rough requests into clear, executable outputs — including prompt-optimizer and short-drama-plot-architect.

更好的 prompt，更好的故事，更好的结果。

这是一个公开的双语 skill 仓库，用于发布可复用的 AI agent skills，当前包含提示词优化与 AI 短剧剧情开发能力。

这个仓库发布双语 AI skills，帮助用户把粗糙需求转化为清晰、可执行的结果，目前包含 prompt-optimizer 和 short-drama-plot-architect。

What this repository is | 这是什么仓库

This is a public repository of reusable AI agent skills.

这是一个公开的、可复用的 AI Agent Skills 仓库。

The main skills in this repository are:

当前仓库的核心 skills 是：

• prompt-optimizer — a bilingual skill that transforms short, vague prompts into concrete, structured, high-quality prompts
• prompt-optimizer —— 一个双语 skill，用于把简短、模糊的提示词改写成具体、结构化、高质量的 prompt
• short-drama-plot-architect — a Chinese short-drama development skill that expands rough ideas into mature, high-hook, high-twist, production-ready plot frameworks
• short-drama-plot-architect —— 一个中文短剧开发 skill，用于把模糊创意扩写成成熟、吸睛、强冲突、强反转、可落地的剧情框架

It is especially useful for:

• writing
• coding
• analysis
• design / image prompting
• marketing
• study / teaching
• general task clarification

它尤其适合：

• 写作
• 代码生成
• 分析总结
• 设计 / 图像生成
• 营销文案
• 学习 / 教学
• 通用任务澄清

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Available Skills | 可用技能

prompt-optimizer

Turn short, vague prompts into concrete, executable, high-quality prompts.

把简短、模糊的提示词扩写成具体、可执行、高质量的提示词。

What it helps add | 它会自动补全：

• goal clarity | 目标明确
• target audience | 面向对象
• context and assumptions | 背景与合理假设
• output requirements | 输出要求
• style and tone | 风格语气
• constraints and boundaries | 约束条件
• quality criteria | 质量标准

short-drama-plot-architect

Turn a short, vague story idea into a mature Chinese AI short-drama plot framework with hooks, conflict, reversals, suspense, and episode-ready structure.

把一句简短、模糊的剧情想法，扩写成成熟的中文 AI 短剧剧情框架，包含钩子、冲突、反转、悬念与可拆集结构。

What it helps build | 它会重点补全：

• high-concept hook | 一句话高概念钩子
• protagonist / antagonist setup | 主角与对手关系设定
• conflict and secrets | 核心冲突与秘密
• reversal chain | 反转链条
• emotional payoff | 情绪爆点
• episodic structure | 分集推进结构
• female-oriented short-drama patterns | 女性向短剧模式强化
• production-ready plot output | 可直接开发的剧情方案

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Installation | 安装方式

Install with npx skills:

使用 npx skills 安装：

npx skills add arfbt/skills@prompt-optimizer -g -y

Install short-drama-plot-architect:

安装 short-drama-plot-architect：

npx skills add arfbt/skills@short-drama-plot-architect -g -y

If you use Hermes, you can also add this repository as a skill source:

如果你使用 Hermes，也可以把这个仓库作为 skill 源添加：

hermes skills tap add arfbt/skills

Then install or use the skill through Hermes.

然后通过 Hermes 安装或使用该 skill。

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Why this skill exists | 为什么做这个 skill

Many users know what they want, but do not know how to phrase it as a strong prompt.

很多用户知道自己想要什么，但不知道怎么把它写成一个强 prompt。

They often write things like:

• “写个招聘文案”
• “做个 logo”
• “帮我分析这个产品”
• “写一个 Python 脚本”
• “Optimize this prompt”
• “Make this more specific”

These requests are directionally useful, but too vague for consistent high-quality output.

这些请求方向是对的，但通常过于模糊，难以稳定得到高质量结果。

prompt-optimizer solves that by turning rough requests into prompts that are:

• specific
• structured
• constrained
• directly usable

prompt-optimizer 的作用，就是把这类粗糙需求转化为：

• 更具体
• 更结构化
• 更有约束
• 可直接使用

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Usage Examples | 使用示例

After installing prompt-optimizer, you can use it with requests like:

安装 prompt-optimizer 后，你可以这样使用：

• 帮我优化这个提示词：写个招聘文案
• 把这句话改成更具体的 prompt：做一个 AI 首页
• 用 prompt-optimizer 改写：写个 Python 脚本清理 Excel
• Optimize this prompt: write a product launch email
• Rewrite this into a better prompt: build a landing page for an AI app

Example input | 示例输入

写个 Python 脚本清理 Excel

What prompt-optimizer will do | prompt-optimizer 会做什么

It will typically expand the request by adding:

• Python + pandas as a likely stack
• common Excel cleaning tasks
• input/output expectations
• comments and usage instructions
• basic quality constraints

它通常会自动补全：

• Python + pandas 作为合理技术栈
• 常见 Excel 清洗动作
• 输入输出要求
• 注释与运行说明
• 基本质量约束

So the result becomes a directly usable prompt instead of a vague sentence.

这样，结果就会从一句模糊的话，变成一个可直接复制使用的 prompt。

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What the output usually looks like | 输出通常长什么样

A typical prompt-optimizer response includes 4 parts:

一个典型的 prompt-optimizer 输出通常包含 4 部分：

1. Optimized Prompt | 优化后的提示词
2. Short Version | 精简版
3. What Was Added | 补全了哪些内容
4. Optional Follow-up Questions | 可选补充问题

Example structure:

示例结构：

优化后的提示词 / Optimized Prompt:
[full prompt]

精简版 / Short Version:
[short prompt]

我补全了这些关键细节 / What I added:
- ...
- ...
- ...

如果你愿意，我还可以继续细化这些点 / Optional follow-up:
- ...
- ...
- ...

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Main Use Cases | 主要使用场景

1. Writing | 写作类

Examples:

• recruitment copy
• product intros
• emails
• article outlines
• short video scripts

示例：

• 招聘文案
• 产品介绍
• 邮件
• 提纲
• 短视频脚本

2. Coding | 代码类

Examples:

• scripts
• web pages
• demos
• dashboards
• small tools

示例：

• 脚本
• 网页
• demo
• 管理后台
• 小工具

3. Analysis | 分析类

Examples:

• product analysis
• competitor analysis
• strategy review
• problem breakdown

示例：

• 产品分析
• 竞品分析
• 策略分析
• 问题拆解

4. Image / Design | 图像 / 设计类

Examples:

• logo prompts
• poster prompts
• illustration prompts
• cover image prompts

示例：

• logo prompt
• 海报 prompt
• 插画 prompt
• 封面 prompt

5. Marketing / Growth | 营销 / 增长类

Examples:

• ad copy
• campaign planning
• growth ideas
• landing page copy

示例：

• 广告文案
• 活动方案
• 增长思路
• 落地页文案

6. Learning / Teaching | 学习 / 教学类

Examples:

• study plans
• tutoring prompts
• concept explanation prompts
• quiz generation prompts

示例：

• 学习计划
• 辅导 prompt
• 概念讲解 prompt
• 出题 prompt

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Repository Structure | 仓库结构

.
├── README.md
├── LICENSE
├── CHANGELOG.md
├── prompt-optimizer/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       ├── examples.md
│       ├── use-cases.md
│       └── output-patterns.md
└── short-drama-plot-architect/
    ├── SKILL.md
    ├── references/
    │   ├── example.md
    │   ├── reversal-library.md
    │   └── female-oriented-patterns.md
    ├── templates/
    │   ├── output-template.md
    │   └── episode-breakdown-template.md
    └── assets/
        └── skill-map.md

File Guide | 文件说明

• README.md

  • repository overview and installation instructions
  • 仓库介绍与安装说明

• prompt-optimizer/SKILL.md

  • the main skill definition
  • skill 主文件

• prompt-optimizer/references/examples.md

  • bilingual examples of prompt transformation
  • 双语示例文件

• prompt-optimizer/references/use-cases.md

  • common usage scenarios
  • 典型使用场景

• prompt-optimizer/references/output-patterns.md

  • recommended response/output patterns
  • 推荐输出模式

• short-drama-plot-architect/SKILL.md

  • the main short-drama plot development skill definition
  • 短剧剧情开发 skill 主文件

• short-drama-plot-architect/references/

  • example plot outputs, reversal library, and female-oriented pattern references
  • 示例剧情、反转库与女性向模式参考文件

• short-drama-plot-architect/templates/

  • structured templates for plot output and episodic breakdowns
  • 剧情输出与分集拆解模板

• short-drama-plot-architect/assets/skill-map.md

  • navigation file for the whole short-drama skill package
  • 整个短剧技能包的导航文件

• LICENSE

  • open-source license
  • 开源许可证

• CHANGELOG.md

  • version history
  • 版本记录

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Design Principles | 设计原则

The skills in this repository generally follow these principles:

这个仓库中的 skills 通常遵循以下原则：

1. Produce first, ask later | 先产出，再补问

If the user gives limited information, generate a strong, usable default version first, then refine only if needed.

如果用户提供的信息有限，先产出一版强可用、能直接工作的默认结果，再视需要继续细化。

2. Preserve intent | 保留原意

Do not silently change the user's request into a different task or genre.

不要擅自把用户原始需求改造成另一个任务、类型或方向。

3. Turn ambiguity into structure | 从模糊到结构化

Add the missing structure needed for execution: goals, constraints, actors, deliverables, quality bars, and next-step logic.

补上执行所需的结构信息：目标、约束、角色、交付物、质量标准以及下一步推进逻辑。

4. Favor usability | 实用优先

Outputs should be directly reusable in real workflows, not just conceptually better or more verbose.

输出应能直接进入真实工作流，而不只是概念上更好、文字上更长。

5. Emphasize repeatability | 强调可复用性

A good skill should make strong results repeatable, stable, and easier to extend through references, templates, and examples.

一个好的 skill 应该让高质量结果可复用、可稳定复现，并且可以通过 references、templates 和 examples 持续扩展。

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Who this is for | 适合谁用

This repository is useful for:

• AI tool builders
• prompt engineers
• agent developers
• content creators
• product managers
• educators
• anyone who writes rough prompts and wants better results

这个仓库适合：

• AI 工具开发者
• Prompt 工程实践者
• Agent 开发者
• 内容创作者
• 产品经理
• 教育工作者
• 任何经常写“粗糙 prompt”但希望结果更好的人

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Roadmap | 规划方向

Possible future improvements:

• more examples
• more domain-specific prompt patterns
• more skills in the repository
• richer bilingual prompt templates
• stronger support for coding / design / analysis subtypes

后续可能继续增强：

• 更多 examples
• 更多垂直领域 prompt 模式
• 更多可安装 skills
• 更丰富的双语模板
• 更强的代码 / 设计 / 分析子场景支持

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Contributing | 贡献方式

Issues and pull requests are welcome.

欢迎提交 issue 和 pull request。

Good contributions include:

• better bilingual examples
• clearer use cases
• improved metadata
• new reference docs
• additional reusable skills

欢迎的贡献包括：

• 更好的中英双语示例
• 更清晰的 use cases
• 更完善的元信息
• 新的参考文档
• 更多可复用 skills

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Changelog | 更新记录

See:

请查看：

• CHANGELOG.md

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License

MIT