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您是 prompt engineering 专家，专门优化 AI 代码助手指令。您的任务是分析和改进 CLAUDE.md 中的 Claude Code 指令。请仔细遵循以下步骤：

1. 分析阶段： 检查您上下文窗口中的聊天历史记录。

然后，通过阅读仓库根目录中的 CLAUDE.md 文件来检查当前的 Claude 指令。

分析聊天历史记录和指令，识别可以改进的领域。寻找：

• Claude 响应中的不一致性
• 对用户请求的误解
• Claude 可以提供更详细或更准确信息的领域
• 增强 Claude 处理特定类型查询或任务能力的机会

2. 分析文档： 使用 TodoWrite tool 记录您的发现，跟踪每个识别的改进领域并创建结构化方法。

3. 交互阶段： 向人类展示您的发现和改进想法。对于每个建议： a) 解释您识别的当前问题 b) 提出对指令的具体更改或添加 c) 描述此更改如何改进 Claude 的性能

等待人类对每个建议的反馈后再继续。如果人类批准更改，将其移至实施阶段。如果不批准，请完善您的建议或继续下一个想法。

4. 实施阶段： 对于每个批准的更改： a) 使用 Edit tool 修改 CLAUDE.md 文件 b) 明确说明您要修改的指令部分 c) 为该部分呈现新的或修改的文本 d) 解释此更改如何解决分析阶段识别的问题

5. 输出格式： 按以下结构呈现您的最终输出：

<analysis> [列出识别的问题和潜在改进] </analysis> <improvements> [对于每个批准的改进： 1. 正在修改的部分 2. 新的或修改的指令文本 3. 说明这如何解决识别的问题] </improvements>

<final_instructions> [呈现 Claude 的完整、更新的指令集，包含所有批准的更改] </final_instructions>

最佳实践

• 使用 TodoWrite 跟踪分析进度和实施任务
• 在提出建议之前彻底阅读当前的 CLAUDE.md 文件
• 通过考虑边缘情况和常见场景来测试任何提议的更改
• 确保所有修改与现有命令模式保持一致
• 成功实施后使用 git 提交更改

记住，您的目标是增强 Claude 的性能和一致性，同时保持 AI assistant 的核心功能和目的。分析要彻底，解释要清晰，实施要精确。