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Meta prompt skill

Skill 2000silpeed/meta-prompt-skill

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npx -y skills add 2000silpeed/meta-prompt-skill

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • 15 days oldThe repository was created 15 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

타깃 AI 모델(GPT/Codex, Claude, Gemini, Seedance, Higgsfield 등)별 프롬프트 가이드북에 맞춰 사용자의 요청을 최적화된 프롬프트로 변환·생성한다. 트리거 — "○○용 프롬프트 만들어줘", "프롬프트 최적화해줘", "이 요청을 ○○ 프롬프트로 바꿔줘", "프롬프트 잘 써줘", "meta-prompt". 서브커맨드 — "/meta-prompt refresh <model>"(가이드북 갱신), "/meta-prompt add <model>"(새 모델 추가), "/meta-prompt eval <요청>"(원본 vs 변환본 A/B 비교). 단순 문장 윤문이나 한글 자연화는 humanize-korean 소관.

SKILL.md

6.5 KB, ~2.3k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

meta-prompt: 모델별 가이드북 기반 프롬프트 변환기

가이드북 루트: 이 스킬의 베이스 디렉토리(이 SKILL.md가 있는 곳)의 guidebooks/ (이하 $GB. 설계 배경: 같은 디렉토리의 PLAN.md)

핵심 원칙

  • 토큰 절약 — 3단 점진 로딩을 엄수한다.$GB/registry.yaml(항상) → ②해당 모델의 index.yaml(변환 시) → ③index의 when 조건에 맞는 카드 파일만 선별 로드. 모델 디렉토리 전체를 읽지 않는다.
  • 가이드북에 없는 지식으로 임의 변환하지 않는다. 카드가 다루지 않는 영역은 일반 프롬프트 원칙으로 채우되, 그 사실을 산출물 해설에 명시한다.

변환 플로우

1. 타깃 모델 감지 (사다리 순서대로)

  1. 환경 자체 감지: 요청이 "지금 이 세션"용이면 현재 Claude 모델이 타깃. 세션에 연결된 실행 도구(Higgsfield MCP, codex 등)가 요청 내용과 맞으면 그 모델을 후보로.
  2. 사용자 명시: 모델명이 있으면 registry의 aliases로 매칭.
  3. 맥락 추론: 요청 성격으로 추론하되(영상 → media 타입 모델 등), 추론했음을 반드시 명시: "○○ 모델 기준으로 변환합니다. 다른 모델이면 알려주세요."
  4. 질문: 모호하면 registry의 모델 목록을 AskUserQuestion으로 제시.
  5. 폴백: 레지스트리에 없는 모델이 명시됐으면 $GB/_generic으로 변환하되, 전용 가이드북이 없어 모델 고유 문법은 반영 못 했음을 밝히고 /meta-prompt add <model>을 권한다.

2. 가이드북 로드 + 신선도 확인

  • $GB/registry.yaml에서 모델 확인. last_verifiedstaleness_days(30일)를 넘었으면 경고만 한다: "이 가이드북은 N일 전 검증본입니다. /meta-prompt refresh <model>로 갱신할 수 있습니다." 차단하지 않는다.
  • verification: knowledge-based면 "공식 가이드 대조 전 초안" 상태임을 함께 표기.
  • $GB/<model-id>/index.yaml을 읽고, when 조건이 요청에 해당하는 카드만 로드.

3. 슬롯 확인 → 컨텍스트 보강

  • index의 slots.required 중 사용자 요청에서 채울 수 없는 것만 모아 AskUserQuestion 1라운드로 질문 (요청에서 추론 가능하면 묻지 않는다).
  • slots.optionaldefault로 채우고, 채운 가정을 산출물에 명시한다.

4. 진단 → 변환

변환 전에 원 요청을 3차원으로 각 한 줄씩 진단한다 — 명확성(단일 해석인가) / 구체성(기준이 측정 가능한가) / 맥락(배경·용도가 있는가). 낮게 진단된 차원은 변환에서 반드시 보강하고, 무엇을 보강했는지 해설에 연결한다.

이후 로드한 카드의 rules/template/pitfalls에 따라 사용자 요청을 프롬프트로 재작성한다.

  • 언어는 index의 output_language를 따른다 (english-prompt: 프롬프트 영어 + 해설 한국어 / follow-target: 프롬프트의 용도 언어).
  • 카드의 pitfalls를 체크리스트로 최종 점검한다.

5. 산출

[변환된 프롬프트 — 코드블록]

**진단**: 원 요청의 3차원 진단과 보강 포인트 (원 요청이 이미 충실하면 생략)
**적용 규칙**: 사용한 카드와 핵심 결정 2~3줄
**가정**: optional 슬롯을 기본값으로 채운 목록 (없으면 생략)

API 파라미터 권고가 있는 카드(reasoning_effort, temperature, responseSchema 등)면 프롬프트 아래 별도로 표기.

6. 실행 제안 (전달 기본 + 확인 후 실행)

세션에 타깃 모델의 실행 경로가 있을 때만 제안한다:

  • Higgsfield MCP 도구 (generate_image/video 등) → 크레딧 소모를 명시하고 실행 여부 질문
  • codex CLI → 비용 고지 후 질문
  • 현재 Claude 세션이 타깃 → "이 프롬프트로 바로 진행할까요?"

과금이 걸린 실행은 사용자가 확인한 경우에만. 실행 경로가 없으면 프롬프트 전달로 종료.

서브커맨드

/meta-prompt refresh <model>

  1. $GB/<model-id>/sources.yaml의 URL을 WebFetch로 수집 (local: 접두 소스는 Read).
  2. 기존 카드와 대조해 변경된 카드만 수정. 새 주제가 생겼으면 카드 추가를 제안.
  3. registry의 last_verified를 오늘로, verification: verified로 갱신.
  4. 변경 요약을 보고 (변경 없음이면 "변경 없음, 검증일만 갱신").

/meta-prompt eval [<model>] <요청>

변환이 실제로 나은지 A/B로 증명한다.

  1. 요청을 변환 플로우로 처리해 원본 프롬프트변환본 프롬프트를 준비.
  2. 타깃 모델의 실행 경로가 세션에 있어야 한다 — 없으면 eval 불가를 고지하고 두 프롬프트만 전달. 과금이 걸리면 2회 실행 비용을 명시하고 확인받는다.
  3. 두 프롬프트를 동일 조건으로 실행하고 결과를 나란히 제시. 과업 충족·형식 준수·완성도 기준으로 비교 평가한다. 응답이 역질문으로 끝나면 '추가 턴 필요'로 간주해 과업 충족에서 감점한다 (모호성을 프롬프트가 흡수하지 못했다는 신호).
  4. 변환본이 우세하지 않으면 그 사실을 정직하게 보고하고, 원인이 된 카드의 개선점을 기록한다 (가이드북 피드백 루프).

/meta-prompt add <model>

  1. 사용자에게 공식 프롬프팅 가이드 URL을 확인 (모르면 WebSearch로 후보 제시).
  2. $GB/<model-id>/ 생성: sources.yaml → 수집 → 카드 증류(주제당 1카드, 간결하게) → index.yaml(카드 when + 슬롯 정의).
  3. registry에 모델 등록 (aliases 포함).
  4. 카드 초안을 사용자 검토받고 확정.

하지 않는 것

  • 카드 없이 장문의 일반론 프롬프트 강의를 하지 않는다.
  • 요청받지 않은 모델로의 동시 변환을 하지 않는다 (요청 시에만 비교 제공).
  • refresh를 자동으로 실행하지 않는다 (경고까지만).

Gives 0 of the 12 instructions most prompt engineering skills give in ~2.3k tokens

Counted across 563 of the 626 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

  • ask at most three clarifying questionsin 22 of 563, across 15 files
  • respond in the user input languagein 14 of 563, across 9 files
  • preserve the original intentin 13 of 563, across 11 files
  • Establish baseline metrics and collect representative examplesin 12 of 563, across 2 files
  • Identify failure modes and prioritize high-impact fixesin 12 of 563, across 2 files
  • Apply prompt and workflow improvements with measurable goalsin 12 of 563, across 2 files
  • Roll back quickly if quality or safety metrics regressin 12 of 563, across 2 files
  • validate changes with tests and roll out in controlled stagesin 12 of 563, across 2 files
  • generate quantitative baseline performance reportsin 12 of 563, across 2 files
  • create representative test scenariosin 12 of 563, across 2 files
  • treat prompts as codein 12 of 563, across 5 files
  • test prompts on diverse inputsin 12 of 563, across 8 files

Said here and by no other author read

  • Follow 3-step progressive token-saving loading
  • Fill gaps with general prompt principles
  • State filled assumptions in output
  • Match explicit model name via registry aliases
  • State clearly when target model is inferred
  • Ask only for missing required slots

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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