prompt-decorators
用装饰器标记替代长提示词，让 AI 输出更聪明、更规整。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 480
使用教程
环境要求
- 无需环境（手动用法）
- 技能方式需要 Node.js
安装与启动步骤
-
1拿定义文件
核心是一份装饰器定义，把它作为提示前缀使用。
git clone https://github.com/smkalami/prompt-decorators.git -
2挑一个装饰器试
单用一个先看效果，比如逐步推理或结构化输出。
-
3组合两个
组合时注意作用域，后写的可能覆盖前面的约束。
-
4换成技能方式装
它另有 Agent Skill 版本，可省掉每次粘贴。
npx skills add smkalami/skills
如何确认成功
同一个问题加与不加装饰器各问一次，输出在结构或推理详略上有可观察的差异
注意事项
- 它借鉴 Python 装饰器概念，用简短前缀替代长段提示词来控制推理、格式和行为。
- 两种用法：手动把定义文件贴进对话开头，或装成 Agent Skill 一次性接入。
- 装饰器是提示层技巧，不改变模型本身能力，复杂任务收益有限。
- 组合多个时约束可能冲突，一次加一个排查看哪个在起作用。
- 有配套论文，想理解设计取舍可以按引用去读。
核心亮点
- 将复杂指令压缩为简短标记，显著降低提示词编写成本
- 借鉴 Python 装饰器理念，概念清晰且易于扩展自定义
- 覆盖推理、分步、角色等常见场景，直接提升输出质量
不足之处
- 项目处于早期阶段，装饰器库的覆盖范围可能有限
- 文档和社区生态尚待完善，实际应用案例较少
适用场景
- 快速生成结构化、分步骤的 AI 回复
- 在提示词长度受限的场景下保持输出质量
- 统一团队内 AI 交互风格，提升协作效率
替代项目
LangChain 提示模板、Guidance、Outlines
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