本文介绍了一种在 Claude Code 中利用 UserPromptSubmit Hook 机制来优化用户提示词的方法。作者通过编写 Python 脚本,在用户发送自然语言请求时,自动调用 OpenAI 兼容接口将其重写为“最小任务规格”指令,并作为附加上下文追加至原提示词后。虽然当前 Hook 机制不支持完全替换原内容,但该方法能有效减少冗余信息,提升 AI 对核心意图的理解效率。文章提供了详细的配置路径、环境变量设置及完整的 Python 脚本代码,适合希望提升 AI 编程辅助效率的开发者参考。
原文链接:Linux.do





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。