Prompt Master

检测目标 AI 工具,提取 9 个意图维度,必要时提出最多 3 个澄清问题,自动应用合适的提示词框架,执行 token 效率审计,并输出一个干净的提示词块及策略说明。

一句话商业模式

为AI 工具用户(开发者、创作者、企业)解决提示词模糊导致多次重试、token 浪费、时间成本高,通过开源 Claude Skill,自动生成精准提示词提供价值,主要依靠潜在收费方式:高级功能、企业定制、支持服务(假设)赚钱

商业模式画布

通过结构化流程生成精准提示词,减少 token 消耗,提高输出质量,支持多种 AI 工具

评分解析

研究分 75

这是什么

是什么
一个 Claude Skill(技能包),用于自动生成针对任意 AI 工具的精准提示词,减少 token 浪费和重复尝试。
给谁用
所有 AI 工具用户,包括开发者、设计师、内容创作者、营销人员等,尤其适合高频使用 AI 工具并希望节省时间和成本的人。
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Prompt Master

检测目标 AI 工具,提取 9 个意图维度,必要时提出最多 3 个澄清问题,自动应用合适的提示词框架,执行 token 效率审计,并输出一个干净的提示词块及策略说明。

75

一句话商业模式

为AI 工具用户(开发者、创作者、企业)解决提示词模糊导致多次重试、token 浪费、时间成本高,通过开源 Claude Skill,自动生成精准提示词提供价值,主要依靠潜在收费方式:高级功能、企业定制、支持服务(假设)赚钱

开发者工具AI提示词工程Claude Skill开源团队 独立开发者(nidhinjs)发布 2026-03-11(GitHub 创建日期)最后同步 2026-08-26

商业模式画布

Business Model Canvas · 9 大模块完整填涂

重要合作Key Partnerships
AI 工具提供商(如 Anthropic、OpenAI)、开发者社区、内容创作者
关键业务Key Activities
维护工具配置文件、更新模型时效性检查、优化提示词框架、社区支持
价值主张Value Propositions
通过结构化流程生成精准提示词,减少 token 消耗,提高输出质量,支持多种 AI 工具
客户关系Customer Relationships
通过 GitHub Issues、Discord 或社区论坛提供支持,收集反馈迭代
客户细分Customer Segments
高频使用 AI 工具的开发者、创作者、企业用户,希望优化提示词效率
核心资源Key Resources
开源代码库、30+ 工具配置文件、通用指纹算法、社区贡献
渠道通路Channels
通过 GitHub 开源社区、Product Hunt、社交媒体分享、AI 工具用户口碑传播
成本结构Cost Structure
开发时间、服务器托管(如有)、社区管理、文档维护
收入来源Revenue Streams
潜在收费方式:高级版本(更多工具配置、团队协作)、企业支持、API 访问(假设)
💡 核心痛点:提示词模糊导致多次重试、token 浪费、时间成本高,现有提示词生成器往往使提示词更长而非更精准⚠️ 最大风险:依赖 Claude 平台,可能被官方类似功能取代;开源项目可持续性风险

评分解析

痛点清晰度

问题定义清晰:提示词模糊导致 token 浪费和重复尝试,目标用户痛点明确,解决方案直接

置信度 80%
85
付费可能性

当前完全免费开源,无收费线索,但潜在付费场景(高级功能、企业支持)存在,不确定性高

置信度 40%
50
市场与趋势

AI 工具普及和提示词工程需求增长,项目契合趋势,GitHub 星标增长快表明市场热度高

置信度 90%
90
需求信号

GitHub 星标 11760 和 fork 1386 显示强需求信号,但无用户量或下载数据,需求真实性待验证

置信度 70%
80
执行可行性

独立开发者维护,活跃推送,功能实现完整,但可持续性依赖个人时间,存在风险

置信度 60%
75
中国市场适配

提示词工程在中国 AI 用户中需求旺盛,但依赖 Claude 平台可能受限,需适配国产 AI 工具

置信度 50%
70

这是什么

是什么
一个 Claude Skill(技能包),用于自动生成针对任意 AI 工具的精准提示词,减少 token 浪费和重复尝试。
给谁用
所有 AI 工具用户,包括开发者、设计师、内容创作者、营销人员等,尤其适合高频使用 AI 工具并希望节省时间和成本的人。

关键能力

  • 支持 30+ 工具配置文件,涵盖 Claude、ChatGPT、Codex、Grok、Cursor、Midjourney、Stable Diffusion 等
  • 通用指纹机制:对未知工具通过 4 个问题生成高质量提示词
  • 9 维度意图提取:任务、输入、输出、约束、上下文、受众、记忆、成功标准、示例
  • token 效率审计:删除不影响输出的冗余词,降低 token 消耗
  • 模型时效性检查:验证最新模型和参数,确保提示词与官方文档一致
  • 安全技术应用:角色分配、少样本示例、XML 结构、接地锚点、记忆块等

创业线索

团队
独立开发者(nidhinjs) · GitHub 仓库由个人维护,无团队信息
发布时间
2026-03-11(GitHub 创建日期) · 最近推送 2026-08-24,活跃维护
增长线索
GitHub 星标 11760,fork 1386,watchers 177,open issues 27
能赚多少 / 怎么赚
无公开收入线索 · 无明确收费信息,MIT 许可证,免费开源

公开信息推断,缺数据会标未知;不构成收益承诺。

GitHub 最新数据

  • 仓库:nidhinjs/prompt-master
  • 星标:11,760
  • 分支:1,386
  • 关注:177
  • 未关闭 Issue:27
  • 开源协议:MIT
  • 仓库创建:2026-03-11
  • 最近推送:2026-08-24
  • 描述:A Claude skill that writes the accurate prompts for any AI tool. Zero tokens or credits wasted. Full context and memory retention
claude-aiclaude-skillsllmprompt-engineering

来源数据

  • 首次采集:2026-08-25
  • 最后同步:2026-08-26
  • 材料更新:2026-08-25
  • GitHub 星标:11,803
  • GitHub 分支:1,389
  • 穿透材料体量:约 8,555 字

AI 辅助分析,仅供项目研究参考,不构成投资建议。