装进你的 AI(Codex、Claude Code、WorkBuddy、SoWork…),说一句想干的事,它帮你把它变成一个调好的 agent——不用自己啃提示词。
写给已经在用 AI 干活、但 agent 总差一口气的人。
PromptDog 把「说清楚」这活儿也接了——它先猜、你只管挑。为什么现在的用法累:
你说「帮我写个工作总结」,它回你一串问题:重点讲哪几块?有什么成果数据?写给谁看?——光把这些交代清楚就得打半天字,麻烦,还不如自己写。
审合同、筛简历这种要走流程的事,它只回一段「看起来很专业」的话——哪里漏了、对不对,你没法判断。
这次好不容易调顺了,下次换个任务又从头再来——你的使用经验全蒸发在聊天记录里。
先看懂两个角色,再看它们各自上场干活——自动播放 · 可切换场景与重播。
你说一句模糊需求,它出选择题替你确认行业细节,然后生成完整的 Agent 资产包。演示 ① 是它自己在干活。
资产包拖进工作台就上岗,专职一个场景,住在犬舍(kennel/)里,越用越准。演示 ②③④ 是三只已上岗的工作狗。
核心翻转:永远提案让用户挑,不提问让用户答。
| 传统提示词优化 | PromptDog | |
|---|---|---|
| 需求澄清 | 开放式提问,用户从零描述 | 选择题 + ★推荐默认值,行业做法由它先猜、你来挑,回「都按推荐」即放行 |
| 复杂度 | 一律输出一段提示词 | 六信号判级:L1 提示词 / L2 SOP / L3 提示链 / L4 多智能体,能简单绝不复杂 |
| 质量 | 「看起来更好了」 | 验收标准先行,按错误代价配验证(自我一致性 / 交叉核查 / 来源强制 / 对抗审查 / 人工确认点) |
| 迭代 | 无限改稿 | 闭环有终点:最大轮数 + 可度量止损,绝不空转 |
| 交付 | 一段文字,用完即散 | 资产包文件夹:路由 + 渐进式加载 + 启动指令 + 复盘 + 回归测试 |
| 改现有提示词 | 凭感觉给意见 | 十维评分诊断:零提问打分 → 一张卡片确认 → 改进版全文 + 回归对照 |
前者把一句话改好;后者把一件事,变成一个调好、能反复用的 agent。同一个任务,差别长这样:
招聘筛选、数据分析、标书撰写、竞品周报……每个反复做的场景,都能这样变成一只工作狗——这才是它跟「改提示词」的本质区别。
收到需求,它先掂量这活儿有多复杂,再决定给你什么——小事不小题大做,大事不敷衍了事。
复制粘贴就能用,一句都不多问
照着一步一步做,每步都有检查点
多环节接力干活,环环有质检
多个角色分工协作,互相把关
背后是一套「六信号判级」模型,对原理感兴趣可看仓库里的方法论文档。
理念:skill 是资产的存放形态,agent 是资产的上岗形态。文件夹平台无关,拖进任意 Agent 工作区就是一个专职数字员工。
<场景名>Agent/ ├── AGENTS.md 路由 + 渐进式加载(执行到环节 N 才读环节 N) ├── 主控.md 系统提示词 / 验收标准 / 环节表 / 闭环终止 ├── prompts/ 每环节一个提示词文件,按需加载 ├── templates/ 交付模板,交付环节才读 ├── 启动指令.md 固定触发话术,复制改参数即用 ├── 复盘/ 四指标回填:漏审 / 误报 / 定位失败 / 虚构来源 ├── 回归测试/ 改版必跑,「漏审=0、虚构来源=0」才许发布 └── 输入/ 输出/ 工作目录,交付物统一落盘
B2B 世界最熬人的活——通宵赶标书。让工作狗先干八成:拆评分标准、对着评分点写、废标项逐条核对,人只做判断和润色。
犬舍同款还有:合同审查(演示②)、招聘筛选(演示③)、内容营销——每只都是同一套方法造出来的资产包。
别去找 AGENTS.md、别改配置——那些交给 AI。你只要把下面这段发给 Codex / Claude Code:
去 GitHub clone shandianT/Prompt-dog,读它的 SKILL.md。 以后我让你写提示词、优化提示词、或设计工作流时,就按这个 skill 的流程来。 clone 和配置你自己搞定,装好了告诉我怎么用。
它会自己完成 clone、找到 AGENTS.md、加好路由。装不明白,就再问它一句。
没有文件系统也能用:复制仓库里 assets/system-prompt.md 分隔线以下那段,贴进对话第一条即可。
标书撰写、合同审查……在 kennel/ 里。整个文件夹拖进工作区,发一句话就上岗。
把工作狗文件夹选进工作空间,几只 agent 就能在一个工作区里接力协作。
A meta-agent that designs agents. Say one vague sentence — it confirms the details with multiple-choice cards, then delivers a ready-to-use prompt, SOP, or a full agent asset package with built-in QA.
PromptDog takes the spelling-out off your plate — it guesses first, you just pick. Why the current way is exhausting:
Say “write my work summary” and it fires back: which highlights? what metrics? for whom? — typing all that out is more work than just writing it yourself.
Contract review, resume screening — process jobs — and it returns one professional-sounding paragraph. What got missed? Is it right? You can't tell.
You finally got it dialed in; the next task starts from zero. Your know-how evaporates into chat history.
Meet the two roles first, then watch each one work — auto-plays · switch scenarios · replay.
Say a vague need; it asks multiple-choice questions to lock the industry details, then generates a complete agent asset package. Demo ① is PromptDog itself at work.
Drop the folder into your workspace and it's on duty — dedicated to one scenario, living in the kennel/, getting sharper with use. Demos ②③④ are three WorkDogs already on the job.
One great prompt — copy, paste, done. No questions asked.
An SOP with a checkpoint at every step.
A staged pipeline — clean context per stage, checks between stages.
An AI team with divided roles that review each other.
Four safeguards on every delivery: acceptance criteria agreed up front · critical claims cross-checked · an adversarial reviewer before shipping · a hard stop-loss after three rounds. Quality is designed, not lucked into.
| WorkDog | What it does |
|---|---|
| 📑 Bid Writing | Parses the tender, builds a scoring matrix, drafts per scoring point, checks every knockout clause, runs a mock evaluation. |
| ⚖️ Contract Review | 7-stage first-pass review with law-firm red lines; delivers report + clause annotations + structured JSON. |
| ✍️ Content Marketing | "Trust through transparency" methodology; corpus-grounded — it never fabricates a number; tri-cut per platform. |
Every WorkDog ships with launch commands, a retro flywheel and regression gates — the more you use it, the sharper it gets.