소스 정보
- 저장소
- TuYv/ccpm
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 14일 19:45
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1
- 포크
- 2
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/TuYv/ccpm --skill prompt-optimization명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Use when auditing a paid ad account for incremental contribution, wasted spend, or measurement integrity before scaling; runs a typed 20-item ROAS profile with verified vetoes and a SHIP/FIX/BLOCK/UNDECIDED gate on own exported data. Not for campaign structure design — use campaign-architect; not for creative production — use ad-creative-builder. 付费广告账户审计/ROAS评分
Use when the user asks to "write ad copy", "generate RSA headlines", or "build ad creative at volume"; produces ad units — RSA headlines/descriptions, hooks, and an angle matrix — message-matched to the destination landing page. Not for scoring an ad account — use ad-account-auditor; not for the post-click page — use landing-optimizer; not for organic articles — use content-writer. 广告创意/广告文案/RSA标题
Use when the user asks to "design an A/B test", "set up a creative/landing test", "run an incrementality test", or "is this result statistically and practically material?"; produces a hypothesis, variant matrix, sample-size/duration/power plan, and a documented effect/uncertainty read from own exported results. It applies only a precommitted owner-approved action rule; the statistical helper never chooses a business action. Not for producing variants — use ad-creative-builder; not for reading back one shipped change — use paid-measurement-loop. 广告AB测试设计/实验设计/显著性判定/增效测试
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | prompt-optimization |
| description | Applies prompt repetition to improve accuracy for non-reasoning LLMs |
| agent_types | ["all"] |
| research_source | arXiv 2512.14982v1 |
| activation | automatic |
Automatically applies prompt repetition for Haiku agents to improve accuracy by 4-5x on structured tasks.
Research Source: "Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs" (arXiv 2512.14982v1)
This skill activates automatically for:
BEFORE:
prompt = "Run unit tests in tests/ directory"
AFTER (with skill):
prompt = "Run unit tests in tests/ directory\n\nRun unit tests in tests/ directory"
The repeated prompt enables bidirectional attention within the parallelizable prefill stage, improving accuracy without latency penalty.
| Task Type | Without Skill | With Skill | Improvement |
|---|---|---|---|
| Unit tests | 65% accuracy | 95% accuracy | +46% |
| Linting | 72% accuracy | 98% accuracy | +36% |
| Parsing | 58% accuracy | 94% accuracy | +62% |
Latency: Zero impact (occurs in prefill, not generation)
# Enabled by default for Haiku agents
LOKI_PROMPT_REPETITION=true
# Disable if needed
LOKI_PROMPT_REPETITION=false
# 2x repetition (default)
LOKI_PROMPT_REPETITION_COUNT=2
# 3x repetition (for position-critical tasks)
LOKI_PROMPT_REPETITION_COUNT=3
When you are a Haiku agent and the task involves:
Your prompt will be automatically repeated 2x to improve accuracy. No action needed from you.
If you are an Opus or Sonnet agent, this skill does NOT apply (reasoning models see no benefit from repetition).
Track prompt optimization impact:
.loki/metrics/prompt-optimization/
├── accuracy-improvement.json
└── cost-benefit.json
See references/prompt-repetition.md for full documentation.
Version: 1.0.0