用prompt-review从与AI的对话历史诊断提示词的使用习惯
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cccskills
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原文：用prompt-review从与AI的对话历史诊断提示词的使用习惯（cccskills）
技能页面：prompt-review
本文结论
安装prompt-review后，可以从Claude Code、Cursor等10种AI工具保存的对话历史中，以日文报告的形式了解自己的提示词使用倾向、技术理解程度以及对AI的依赖程度。
本文将依次介绍报告内容、安装与调用方法、时间段和项目的筛选方式，以及使用前需要确认的注意事项。
在Claude Code中，最典型的调用方式如下：
/prompt-review 30
技能首先会运行附带的收集脚本，自动搜索电脑上各AI工具残留的日志。
从找到的历史记录中提取过去30天用户的提示词，然后由智能体读取并分析其内容。
完成后，会在当前工作目录下生成reports/prompt-review-YYYY-MM-DD.md的日文报告，并告知其路径。
报告开头是检测到的工具及消息数量汇总的数据来源摘要。
接下来是按项目分类的摘要，列出每个项目的消息数、使用工具及工作内容的一行概述。
之后是按以下维度进行的分析：
| 维度 | 报告内容 |
|---|---|
| 技术理解度地图 | 将提及的技术分为"精通""基本了解""学习中/模糊"三个等级 |
| 提示词使用模式 | 有效的写法、可改进的写法、简短确认的频率及中英文混用等习惯 |
| AI依赖度 | 是否自己决定方向仅将实现交给AI，还是连方向也交由AI决定；调试及状态确认时的依赖方式 |
| 成长轨迹 | 按时间轴呈现提示词具体性的变化、新接触的技术、反复出现的问题 |
| 横向趋势 | 擅长与不擅长的领域、项目类型带来的差异、工具使用分配情况 |
| 密钥警告 | 将历史中残留的API密钥等脱敏后列表展示，并建议重新申请 |
每个维度都附有实际提示词的短引用作为佐证。
属于推测的部分会以"推测为……"的方式加以区分。
数据不足的维度会明确写明"因数据不足，无法进行分析"。
prompt-review是一款用于从自身历史记录中回顾AI提问方式的技能。
它能从平时转瞬即逝的对话中，以技术理解程度、提示词使用模式、AI依赖度三个维度重新审视对话内容。
收集脚本支持以下10种工具：
如果同时使用多种工具，会将检测到的内容汇总分析。
每条信息来自哪个工具会以"(Claude Code)"等括号形式标注，因此也能读取出各工具的使用差异。
各工具日志的保存位置和格式汇总在附带的references/data-sources.md中。
技术理解程度以提示词的措辞为线索进行分类。
以命令式语气并指定具体实现方案的技术归为"精通"。
只传达概念名称并请求操作的技术归为"基本了解"，以"……是什么？""不顺利"等方式询问的技术归为"学习中/模糊"。
AI依赖度方面，会区分是自己决定方向仅将实现交给AI，还是连方向的决定也委托给AI。
调试时的依赖方式以及"帮我确认一下状态"等请求的频率也是分析对象。
Claude Code经常会询问"要……吗？"，历史中会留下大量"y""继续""好的"等回复。
本技能从理解度和写法分析中排除的，是大约20字以下的此类肯定性回应或仅表示感谢的消息。
另一方面，"30px就好""用async"这类虽然简短但包含具体指示的消息会被保留。
因此，评估的基础是有实质内容的请求。
收集脚本也会检测提示词中包含的API密钥、令牌、密码、连接字符串等信息。
一旦发现，会在数据来源摘要之后设置警告栏，建议重新申请或使密钥失效。
报告中显示的值均已脱敏，不会以明文形式写出。
在终端执行以下命令即可添加技能。
执行时可以选择要安装到的目标智能体，如Claude Code或Codex等。
npx skills add https://github.com/tokoroten/prompt-review --skill prompt-review
如果让智能体代为安装，请直接发送以下内容。
由于这是先请求确认内容的措辞，可以在确认附带脚本的处理逻辑后再进行部署。
次の Agent Skill をインストールしてください。
https://github.com/tokoroten/prompt-review/tree/main/.claude/skills/prompt-review
まず SKILL.md と付属ファイルの中身を確認し、不審な処理（外部への送信、認証情報の読み取りなど）がないことを確かめてから、Claude Code なら ~/.claude/skills/prompt-review/、Codex なら ~/.agents/skills/prompt-review/ に配置してください。
存放位置取决于使用的智能体和适用范围：
| 智能体 | 在所有项目中使用 | 仅在特定项目中使用 |
|---|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/ | 项目目录下的 .claude/skills/ |
| Codex | ~/.agents/skills/ | 项目目录下的 .agents/skills/ |
发布源仓库地址为 https://github.com/tokoroten/prompt-review 。
调用时附上数字或项目名，可以改变分析范围。
不附加任何参数时，默认分析所有项目过去7天的内容。
| 调用方式 | 分析范围 |
|---|---|
| /prompt-review | 所有项目，过去7天 |
| /prompt-review 30 | 过去30天 |
| /prompt-review all（或 0） | 全部时间段 |
| /prompt-review 项目名 | 筛选名称部分匹配的项目 |
| /prompt-review 项目名 30 | 该项目过去30天的内容 |
/prompt-review
确认最近一周提问方式的基本用法。
跨所有项目的综合分析将以Markdown格式保存在reports/目录下。
通过查看按项目分类的摘要，还能一览当周将AI用于哪些工作。
/prompt-review all
此方式以全部时间段的历史为对象。
由于时间跨度较长，"成长轨迹"章节会积累更多素材。
提示词具体性的变化、新接触的技术以及反复出现的问题，都能按时间轴整理呈现。
/prompt-review myapp 30
仅对名称包含"myapp"的项目，筛选过去30天的内容进行分析。
适合用于确认某个开发项目中的理解程度和任务委托方式。
阅读报告后，请尝试将"可改进的模式"中列出的引用内容在下次请求时重新表达。
本技能视为有效模式的要素包括四点：具体的约束条件、分步骤的指示、充分的上下文，以及明确说明期望的输出格式。
如果"请帮我弄好"之类的请求被指出，可以从补充这四点中的任意一项开始改进。
使用前请从运行环境和数据处理两方面进行确认。
收集脚本通过python命令执行，因此需要可运行Python的环境。
另外，由于设置为智能体不会自动调用，请通过/prompt-review明确调用。
脚本路径的指定需要注意。
操作说明中的执行示例使用的是主目录下的~/.claude/skills/prompt-review/路径。
而在另一处则要求使用工作目录下的.claude/skills/prompt-review/。
如果提示找不到脚本，请告知智能体实际的存放位置。
本技能会汇总读取本地多个工具的日志，并通过Bash执行脚本。
安装前请阅读scripts/collect.py和references/data-sources.md，确认会读取哪些文件以及是否存在向外部发送数据的处理逻辑。
收集到的提示词会以JSON格式保存在/tmp目录下。
分析完成后，如不再需要，建议删除以确保安全。
报告中会将引用内容截短，将文件路径中的个人姓名替换为<user>，并遮盖项目特有的敏感信息。
即便如此，业务内容仍有可能被读取，因此在分享给团队之前请先确认全文内容。
即使出现密钥警告，原始日志中的密钥仍然保留，请注意处理。
分析结果是用于重新审视提问方式的参考材料，并非能力评判。
由于本次资料中无法确认许可证说明，业务使用前请在仓库中自行核实。
技能的流程仅限于读取本地日志，并将内容写入/tmp的JSON文件和reports/目录下的Markdown文件。
不包含向外部服务发送数据的步骤。
但由于分析由智能体执行，提取出的提示词会被正在使用的AI模型读取。
OpenAI Codex的历史记录包含在分析对象中，技能本身也可以放置在~/.agents/skills/目录下。
但操作说明中的脚本路径是以Claude Code的存放位置为前提编写的。
在Codex中运行时，请将实际路径告知智能体。
本技能设置为智能体不会自动调用。
请输入/prompt-review进行明确调用。
时间段和项目名可在其后继续指定。
建议先不加参数，以过去7天的内容为起点，了解报告的大致形式。
如果想查看成长轨迹，可以指定all或90等较长的时间段。
prompt-review是一款从Claude Code、Cursor等10种工具保存的对话历史中，以日文报告形式回顾自身提问方式的技能。
技术理解程度、提示词使用习惯、AI任务委托方式，均附有实际提示词引用加以呈现。
请将分析结果作为改进下次提问方式的参考素材，分享前请先确认全文内容。
安装方法和最新信息可在cccskills 页面查阅。
本文转载自 cccskills 的文章「用prompt-review从与AI的对话历史诊断提示词的使用习惯」。
技能详情及安装方法请访问 cccskills 的 prompt-review 页面。