# Prompt Analyzer

提示词分析与洞察 - 查看Prompt详情、对比差异、推荐相似提示词、元素库统计

- Repository: https://github.com/huangserva/skill-prompt-generator (1518 stars)
- Category: Engineering
- License: see repository
- Last updated: 2026-05-10
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add huangserva/skill-prompt-generator --skill prompt-analyzer -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add huangserva/skill-prompt-generator --skill prompt-analyzer -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add huangserva/skill-prompt-generator --skill prompt-analyzer -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add huangserva/skill-prompt-generator --skill prompt-analyzer -g -a gemini-cli -y`

## Description

提示词分析与洞察 - 查看Prompt详情、对比差异、推荐相似提示词、元素库统计

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Prompt Analyzer - 提示词分析器

## 🎯 核心职责

**专注于已生成Prompt的分析和洞察**，不负责生成新Prompt。

提供以下5大功能：
1. **查看详情** - 分析Prompt使用了哪些元素
2. **对比分析** - 对比两个Prompt的差异
3. **相似推荐** - 推荐相似的Prompt
4. **元素统计** - 查询元素库统计信息
5. **风格推荐** - 按风格推荐最佳元素组合

---

## 📋 功能1：查看Prompt详情

### 触发场景

用户说：
- "查看Prompt #5的详情"
- "分析一下Prompt #5用了哪些元素"
- "显示Prompt #5的完整信息"
- "Prompt #5包含什么？"

### SKILL处理流程

#### 步骤1：识别意图

从用户输入中提取Prompt ID：

```python
# 示例：用户说 "查看Prompt #5的详情"
prompt_id = 5
```

#### 步骤2：调用执行层

```python
from prompt_analyzer import analyze_prompt_detail

result = analyze_prompt_detail(prompt_id=5)
```

#### 步骤3：检查结果

如果Prompt不存在：
```python
if 'error' in result:
    print(f"❌ {result['error']}")
    # 提示用户：该Prompt不存在，可能还没生成过任何Prompt
```

#### 步骤4：格式化展示

```markdown
📸 Prompt #5 详情

**用户需求**: {result['user_intent']}
**生成时间**: {result['generation_date']}
**质量评分**: {result['quality_score']}/10
**风格标签**: {result['style_tag']}

**使用的元素** ({len(result['elements'])}个):

1. [{field_name}] {chinese_name} (复用度: {reusability})
   - 类别: {category}
   - 模板: {template}

2. ...

**完整Prompt**:
────────────────────────────────────────────────────────
{result['prompt_text']}
────────────────────────────────────────────────────────
```

---

## 📋 功能2：对比两个Prompts

### 触发场景

用户说：
- "对比Prompt #5和#17"
- "#5和#17有什么区别？"
- "比较一下Prompt #5和#17"

### SKILL处理流程

#### 步骤1：识别意图

从用户输入中提取两个Prompt ID：

```python
# 示例：用户说 "对比Prompt #5和#17"
prompt_id1 = 5
prompt_id2 = 17
```

#### 步骤2：调用执行层

```python
from prompt_analyzer import compare_prompts

result = compare_prompts(prompt_id1=5, prompt_id2=17)
```

#### 步骤3：分析差异维度

SKILL分析返回的数据，生成对比表格：

```markdown
⚖️ Prompt对比：#5 vs #17

### 基本信息对比

| 维度 | Prompt #5 | Prompt #17 |
|------|-----------|-----------|
| 用户需求 | {p1['user_intent']} | {p2['user_intent']} |
| 风格标签 | {p1['style_tag']} | {p2['style_tag']} |
| 质量评分 | {p1['quality_score']}/10 | {p2['quality_score']}/10 |
| 元素总数 | {len(p1['elements'])}个 | {len(p2['elements'])}个 |
| 生成时间 | {p1['generation_date']} | {p2['generation_date']} |

The rest: https://github.com/huangserva/skill-prompt-generator/blob/HEAD/.claude/skills/prompt-analyzer/SKILL.md