AlphaMoatによると、2026-09時点でPromptify Skillのダウンロード数は4,908、スター数は9で、AIスキル全体5,078件中1,892位、AIエージェントでは969件中353位です。

インストール数

152

ダウンロード数

4908

スター数

総合順位

#1,892

全体の上位 38% · AIエージェントの上位 37%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	152	4484	6	-
SkillHub ↗	150	4908	9	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

Prompt Optimizerは、コードベース調査、確認質問、ウェブ調査の必要性を示す手掛かりを判別し、+ask、+deep、+webの修飾子を利用できます。最適化後のプロンプトには役割、タスク、制約、出力を含めるというのが資料の要件です。調査が必要かどうかは依頼内容に応じて判断します。調査分岐には利用可能な Task／調査ツールと、ファイル・ウェブ範囲および派遣の承認が必要です。最適化文を確認し、不信または複雑な文を埋め込んだ echo／pbcopy は実行しません。取込元の由来が未確認なので、発行者の版を確認・固定してください。

資料公開日 2026-10-27

できること

不明瞭な依頼を役割、タスク、制約、出力を含むプロンプトに整える
コードベース調査、確認、ウェブ調査に適した進め方を選ぶ
広い執筆依頼を分析、計画、実行、検証に分ける

使う場面

プロンプトの明確さや構成を改善したいとき
コードベース、曖昧さ、外部情報を扱い、調査手順を明確にしたいとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

以下の依頼を、役割、タスク、制約、出力形式を明記した明確なプロンプトに書き換えてください。調査やプロンプトの実行はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4908

スター数9

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	4908	—	9
2026-08	4382	+3.3%	9
2026-07	4241	+6.1%	9
2026-06	3996	+4.5%	6
2026-05	3823	—	7

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.1 KB・ClawHub v3.1.0

---
name: promptify
description: Optimize prompts for clarity and effectiveness. Use when user says "improve this prompt", "optimize my prompt", "make this clearer", or provides vague/unstructured prompts. Intelligently routes to sub-agents for codebase research, clarifying questions, or web search as needed.
metadata: {"moltbot":{"emoji":"✨"}}
---

# Prompt Optimizer

Transform prompts into clear, effective ones. Model-agnostic.

すべて表示(全 68 行)

## Modifiers (parse from ARGUMENTS)

- **+ask** → Force clarifying questions
- **+deep** → Force codebase exploration
- **+web** → Force web search

No modifiers? Auto-detect what's needed.

## Auto-Detection Triggers

| Trigger | Signals |
|---------|---------|
| **codebase-researcher** | "this project", "our API", specific files/functions, "integrate", "extend", "refactor" |
| **clarifier** | Ambiguous ("make it better"), multiple interpretations, missing constraints, vague pronouns |
| **web-researcher** | "best practices", "latest", external APIs/libraries, framework patterns, year references |

## Agent Dispatch

When agents needed:
1. Announce which and why
2. Run in parallel via Task tool (agents/ directory)
3. Synthesize findings
4. Optimize with gathered context

---

## Core Contract (every prompt needs all four)

| Element | If Missing |
|---------|------------|
| **Role** | Add persona with expertise |
| **Task** | Make action specific |
| **Constraints** | Infer from context |
| **Output** | Specify format/structure |

## Process

1. **If image**: Analyze, incorporate context
2. **Detect type**: coding/writing/analysis/creative/data
3. **Convert output→process**: "Write X" → "Analyze → Plan → Implement → Validate"
4. **Strip fluff**: "please", "I want you to", filler, apologies
5. **Apply contract**: Verify all 4 elements
6. **Add structure**: XML tags for complex prompts

## Type Focus

- **Coding**: Specs, edge cases, framework
- **Writing**: Tone, audience, length
- **Analysis**: Criteria, depth
- **Creative**: Constraints, novelty
- **Data**: I/O format, edge cases

## Output

1. Optimized prompt in code block
2. `echo 'PROMPT' | pbcopy`
3. 2-3 sentence explanation