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一句话定位

一个可装进 9 种编码智能体的 skill：用多智能体编排闭环接管执行流程，实测把 OpenCode 在 Terminal-Bench 2.1 上的失败数从 29 降到 16（-45%）。

走红原因分析

"一句 prompt + 祈祷"式用法是 agentic 编码最大的痛点。autoprompt 拿出了带数据的硬证据：单跑 OpenCode 解出 60/89（67.42%），加持后 73/89（82.02%），总分 +14.61；同时诚实标注代价——约 3 倍耗时、约 2 倍 token（基于规划估算）。数据透明 + 九宿主通吃，让它在 skill 大潮中快速立住脚。

核心功能拆解

• 全流程闭环：从 prompt 出发依次经过 planning、build、review、tests、sign-off、sweep。
• 分层智能体架构：协调器/管理者/执行通道/独立检查四层分离，杜绝同一 agent "既规划又审批又验证自己的工作"。
• 并发模式：mode=tokensaver（最多 6 个活跃子代理）、mode=wide（全开）、mode=custom max_subs=N 自定义。
• agents= 模型路由，仅在 Claude Code 与 Codex 可用，其余宿主继承当前活跃模型。
• 主动启动设计：刻意不支持后台运行，因为后台会改变成本、时间与工作流形态。
• 对每个宿主做版本审计与安装生命周期验证，如 Claude Code 要求 2.1.219+、OpenCode 1.18.7+、DeepSeek Harness 0.1.0-rc.7+ 等，另有 Prime Agent 原生适配器。

架构与技术栈浅析

以 skill 形式注入宿主，不改模型本身；通过适配器层对接不同 CLI/IDE；CLI 由 Node.js 编写（需 Node 20+），配置处理依赖 Python 3.11+（PyYAML）与 Bash 4.3+。

安装与环境要求

Node.js 20+、Python 3.11+（暴露为 python 且含 PyYAML）、Bash 4.3+；Git 仅源码安装时需要。

快速上手示例

npm install -g autoprompt-skill
autoprompt                 # 启动安装器选择宿主并确认路径
autoprompt doctor --strict # 全面体检

调用形如：

/autoprompt fix the registration race and add a regression test
/autoprompt mode=wide build the booking flow from API to checkout
/autoprompt mode=custom max_subs=4 migrate every model

Codex 用 `$autoprompt` 前缀，Oh My Pi 用 `/skill:autoprompt`。

进阶使用要点

`doctor PROVIDER --strict` 可单独检查某宿主；FAQ 明确它不会让人彻底不写 prompt——目标、约束与成功标准仍由人给出；README 另提供英/中/韩/西/阿拉伯语版本，并严格区分自测数据与第三方参考分数（DeepSeek 官方 82.7% 为其自建环境，不可直接对比）。

典型应用场景

• 跨多文件的重构迁移：限并发逐模块推进。
• 需要"规划—实现—评审—测试"完整留痕的严肃修复。
• 用一个命令在 Claude Code/Codex/OpenCode 间保持一致的工作流规范。

同类生态位对比

superpowers 类技能偏方法论清单；autoprompt 提供的是端到端编排引擎加并发控制与基准数据，工程化程度更高，交换条件是明显的 token 与时间开销。

资源导航

仓库：https://github.com/Spielewoy/autoprompt-skill ；npm 包 autoprompt-skill；当前版本 v1.0.4；许可证 MIT（Spielewoy, 2026）。