PrompTrek：统一AI编程助手配置，实现一次编写、处处运行

1. 项目概述：告别AI编辑器配置的“巴别塔”

如果你和我一样，日常开发需要在GitHub Copilot、Cursor、Continue、Claude Code这些AI编程助手之间来回切换，那你一定体会过那种“配置地狱”的痛苦。每个编辑器都有自己的一套提示词（Prompt）格式和配置文件存放位置：Copilot用.github/copilot-instructions.md，Cursor用.cursor/rules/目录下的.mdc文件，Claude Code又有一套自己的.claude/文件夹结构。更别提那些MCP服务器、自定义命令和自动化代理的配置了，简直是五花八门。

这就导致了一个非常现实的问题：当你为一个项目精心设计了一套AI辅助规则，比如“所有TypeScript文件必须使用严格模式”、“React组件优先使用函数式写法”，你不得不为每个编辑器手动复制、粘贴、再调整格式。团队协作时更是灾难，同事A用Cursor，同事B用Claude Code，你们俩的AI助手接收到的指令可能天差地别，代码风格和审查标准根本无法统一。

PrompTrek就是为了解决这个“巴别塔”问题而生的。它定义了一个通用提示格式，你可以把它理解成AI配置领域的“Rosetta石碑”。你只需要在一个地方，用一种标准化的YAML格式（.promptrek.yaml）写好你的所有AI指令、插件配置和工作流。然后，运行一条命令，PrompTrek就会自动为你生成所有目标编辑器（目前支持包括Copilot、Cursor、Claude Code、Amazon Q等在内的9款主流工具）所需的、格式完全正确的配置文件。

它的核心价值在于“一次编写，处处运行”。无论是个人开发者想要在不同工具间无缝切换，还是团队需要确保所有成员使用统一的AI编码规范，PrompTrek都提供了一个优雅的解决方案。它不仅仅是一个格式转换器，更是一个完整的AI助手配置管理生态，涵盖了从基础提示词到高级MCP插件、自定义命令的方方面面。

2. 核心设计思路：标准化、可扩展与双向同步

PrompTrek的设计哲学非常清晰，主要围绕三个核心原则展开：标准化、可扩展性和双向同步。理解这些设计思路，能帮你更好地驾驭这个工具，甚至定制自己的适配器。

2.1 标准化：UPF与Schema演进

PrompTrek的核心是通用提示格式。你可以把它想象成一个中间层或“汇编语言”。所有编辑器的特定格式都是这种“汇编语言”的“机器码”。UPF定义了一套结构化的YAML规范，用来描述你的AI助手应该知道的一切。

这个规范本身也在进化。项目初期使用的是v1.x和v2.x格式，其特点是有一个顶层的plugins字段来包裹所有插件配置。从Schema v3.0开始，PrompTrek采用了更简洁、更直观的“扁平化”结构，mcp_servers、commands、agents等配置项直接放在顶层，去掉了冗余的plugins包装器。最新的Schema v3.1则进一步优化了代理（Agent）模型，用更通用的prompt字段取代了system_prompt，并引入了对多步骤工作流的支持。

注意：PrompTrek有两个版本号需要区分。应用版本（如v0.4.0）指的是PrompTrek这个工具本身的版本。Schema版本（如v3.1.0）指的是你的.promptrek.yaml配置文件所遵循的格式版本。文档中提到的v3.0、v3.1通常指Schema版本。新项目强烈建议直接从Schema v3.1开始。

这种版本化设计保证了向前兼容和平滑迁移。你手头旧的v2.x配置文件依然能被新版的PrompTrek工具读取和生成，工具会给出迁移建议，并提供了promptrek migrate命令来一键升级到新格式。

2.2 可扩展性：插件化适配器架构

PrompTrek不是一个简单的文本模板引擎。它的底层是一个插件化的适配器架构。对于每一个支持的编辑器（如Cursor、Claude Code），都有一个独立的“适配器”（Adapter）。这个适配器负责两件事：

1. 生成：将UPF格式的通用配置，“翻译”成该编辑器原生支持的配置文件格式和目录结构。
2. 同步：将该编辑器生成的配置文件，“逆向解析”回UPF格式。

这种架构的好处是显而易见的。增加对新编辑器的支持，只需要实现一个新的适配器即可，不会影响现有功能。每个适配器都可以充分利用目标编辑器的独有特性。例如，Cursor适配器会生成利用其“Always Attached”和“Auto Attached”元数据规则的.mdc文件；而Claude Code适配器则会生成包含完整MCP服务器、自定义命令配置的.mcp.json文件。

2.3 双向同步：不仅仅是生成，更是管理

这是PrompTrek区别于普通生成工具的关键特性。很多工具只能单向生成文件，一旦你在某个编辑器里修改了生成的配置，这个修改就“丢失”了，无法反映回源头的通用配置里。

PrompTrek的promptrek sync命令解决了这个问题。它可以读取编辑器生成的特定文件（比如.cursor/rules/下的文件），分析其内容，并尝试将其合并或更新回你的.promptrek.yaml源文件中。这意味着你可以：

• 在Cursor里微调某条规则，然后同步回中心配置，让其他编辑器也受益。
• 当团队中有人直接修改了编辑器配置时，可以轻松地将这些更改整合到团队共享的UPF文件中。
• 实现配置的“版本控制”真正落在.promptrek.yaml上，而非一堆散落的、格式各异的编辑器文件。

当然，双向同步在复杂场景下（如冲突合并）仍有挑战，但PrompTrek提供了预览和交互式选项，让你在合并前确认更改，这已经极大地提升了配置管理的可控性。

3. 从零开始：安装与第一个配置文件

理论说再多，不如动手试。我们从一个最简单的例子开始，感受一下PrompTrek的工作流。这里我强烈推荐使用uv作为Python包管理工具，它比传统的pip更快、更现代，也是PrompTrek官方推荐的方式。

3.1 环境准备与安装

首先，确保你的系统有Python 3.9或更高版本。然后安装uv：

# 在Linux/macOS上安装uv curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装完成后，可能需要重启终端或运行 `source ~/.bashrc` (或对应shell的配置文件) # 对于Windows用户，可以使用Powershell powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

接下来，克隆PrompTrek仓库并从源码安装：

git clone https://github.com/flamingquaks/promptrek.git cd promptrek uv sync

uv sync命令会创建一个虚拟环境并安装所有依赖。安装完成后，你可以通过uv run promptrek来运行命令。为了方便，你可以将uv run promptrek设置一个别名，比如在.bashrc或.zshrc中添加alias pt='uv run promptrek'。

实操心得：虽然文档也提到了传统的pip install -e .方式，但在实际使用中，尤其是在多Python版本环境下，uv能更好地处理依赖隔离，避免污染全局环境。而且PrompTrek的开发者脚本（如make test）也默认使用uv，所以从一开始就用uv能减少后续的麻烦。

3.2 创建你的第一个UPF配置文件

现在，让我们创建一个最简单的配置文件。你可以手动创建，但更推荐使用PrompTrek的init命令，它内置了一些实用的模板。

# 使用React项目模板初始化一个配置文件，并自动设置pre-commit钩子 uv run promptrek init --template react --output my-first-config.promptrek.yaml --setup-hooks

运行后，你会得到一个my-first-config.promptrek.yaml文件，内容大致如下（Schema v3.1格式）：

schema_version: "3.1.0" metadata: title: "React Project Assistant" description: "AI assistant for React development with TypeScript" version: "1.0.0" author: "Your Name" tags: [react, typescript, frontend] content: | # React Project Assistant You are an expert React and TypeScript developer. Your goal is to produce clean, maintainable, and performant code. ## Core Principles - Use functional components with React hooks. - Write TypeScript with strict mode enabled. - Prefer composition over inheritance. - Keep components small and focused on a single responsibility. ## Code Style - Use `const` for variable declarations unless reassignment is needed. - Use meaningful variable and function names. - Write concise and clear comments for complex logic. - Follow the project's established ESLint and Prettier rules. ## Testing - Write unit tests for utility functions and custom hooks. - Write integration tests for key user flows. - Use React Testing Library for component tests. - Aim for high test coverage but focus on testing behavior, not implementation. variables: PROJECT_NAME: "my-react-app" API_BASE_URL: "https://api.example.com"

这个文件结构清晰：

• schema_version: 声明使用的格式版本。
• metadata: 包含标题、描述、标签等元信息，有助于管理和分类配置。
• content: 这是核心，里面是你写给AI助手的“说明书”。这里使用了多行字符串（|），可以包含Markdown格式，让指令层次分明。
• variables: 定义了一些变量，比如PROJECT_NAME。这允许你创建模板化的提示词，在不同项目间重用。

--setup-hooks参数非常有用，它会自动在你的仓库中配置pre-commit钩子。这个钩子会做两件重要的事：1) 在你提交代码前自动验证.promptrek.yaml文件的语法是否正确；2) 防止你误将生成的编辑器配置文件（如.cursor/）提交到版本库。这为团队协作增加了一道质量保障。

3.3 生成编辑器特定配置

有了UPF文件，生成具体编辑器的配置就一行命令的事。比如，我想为Cursor和GitHub Copilot生成配置：

# 为单个编辑器生成 uv run promptrek generate my-first-config.promptrek.yaml --editor cursor uv run promptrek generate my-first-config.promptrek.yaml --editor copilot # 或者，为所有支持的编辑器生成（如果你都安装了） uv run promptrek generate my-first-config.promptrek.yaml --all

执行--all命令后，去你的项目根目录看看，会发现多出了不少目录和文件：

• .cursor/rules/index.mdc: Cursor的主规则文件。
• .github/copilot-instructions.md: GitHub Copilot的指令文件。
• 可能还有.continue/、.claude/等，取决于你安装了哪些编辑器。

现在，当你用Cursor或VS Code（安装了Copilot）打开这个项目时，AI助手就已经加载了你刚刚定义的“React专家”角色和开发规范。你可以立刻开始享受统一、高效的AI辅助编程体验。

注意事项：生成的这些编辑器配置文件（如.cursor/,.github/copilot-instructions.md）不应该被提交到Git仓库。它们应该被视为“构建产物”。PrompTrek非常贴心地帮你自动管理了.gitignore。运行promptrek init或promptrek config-ignores时，它会自动将这些路径添加到你的.gitignore文件中。如果你不小心已经提交了，还可以用promptrek config-ignores --remove-cached来将它们从Git缓存中移除。

4. 深入核心功能：变量、多文档与插件生态

掌握了基础用法，我们来看看PrompTrek那些让配置变得强大而灵活的高级特性。

4.1 变量替换：让配置动态化

在上一节的例子中，我们看到了variables字段。它的妙用在于解耦。你可以将配置中可能变化的部分抽离成变量。

schema_version: "3.1.0" metadata: title: "{{{ PROJECT_NAME }}} - Code Review Assistant" author: "{{{ TEAM_EMAIL }}}" content: | # 项目：{{{ PROJECT_NAME }}} 你好，AI助手。你是项目 **{{{ PROJECT_NAME }}}** 的专职代码审查员。我们的团队联系邮箱是 {{{ TEAM_EMAIL }}}。 ## 项目特定规则 - 本项目使用 **{{{ MAIN_FRAMEWORK }}}** 框架，请严格遵守其官方风格指南。 - API请求的基础URL是：`{{{ API_BASE_URL }}}`。 - 所有提交必须关联到JIRA任务，任务号格式为：`{{{ JIRA_PROJECT_KEY }}}-123`。 variables: PROJECT_NAME: "AwesomeSaaS" TEAM_EMAIL: "dev@awesomesaas.com" MAIN_FRAMEWORK: "Vue 3" API_BASE_URL: "https://api.awesomesaas.com/v1" JIRA_PROJECT_KEY: "SAAS"

这样，当你需要为另一个项目复用这套审查规则时，只需修改变量的值，而不必去改动content正文。更强大的是，你可以在生成命令时动态覆盖这些变量：

uv run promptrek generate config.promptrek.yaml --editor claude \ -V PROJECT_NAME="InternalTool" \ -V TEAM_EMAIL="internal@company.com" \ -V MAIN_FRAMEWORK="React"

这个功能在CI/CD流水线中特别有用。你可以为不同的部署环境（开发、测试、生产）准备不同的变量值，在构建阶段动态生成对应的AI助手配置。

4.2 多文档支持：精细化上下文管理

对于大型复杂项目，把所有指令堆在一个文件里会变得难以维护。PrompTrek的documents字段（Schema v3.0+）允许你将指令拆分到多个逻辑单元中，并为每个单元附加元数据，实现更精细的上下文控制。

schema_version: "3.1.0" metadata: title: "Monorepo AI配置" description: "针对NX Monorepo项目的精细化AI助手配置" content: | # 全局通用规则 适用于本Monorepo下所有项目和文件。 - 使用 pnpm 作为包管理器。 - 提交信息遵循Conventional Commits规范。 - 所有代码必须通过ESLint和Prettier检查。 documents: - name: "frontend-react" content: | # React前端开发规范 - 使用TypeScript，开启严格模式。 - 组件使用函数式写法，配合React Hooks。 - 状态管理使用Zustand。 - 样式使用Tailwind CSS。 description: "适用于apps/web和libs/ui下的前端代码" file_globs: ["apps/web/**/*.{ts,tsx}", "libs/ui/**/*.{ts,tsx}"] always_apply: true # 对于匹配的文件，此文档规则总是附加 - name: "backend-nestjs" content: | # NestJS后端开发规范 - 遵循NestJS模块化架构。 - 使用类验证器（class-validator）进行DTO验证。 - 数据库操作使用TypeORM。 - 编写全面的单元测试和E2E测试。 description: "适用于apps/api下的后端代码" file_globs: "apps/api/**/*.ts" always_apply: false # 可能需要手动或根据条件附加 - name: "ci-cd" content: | # CI/CD 与部署相关 - Dockerfile必须多阶段构建以减小镜像体积。 - Kubernetes部署配置需定义资源请求和限制。 - 所有敏感配置必须通过环境变量注入。 description: "处理Dockerfile、k8s yaml、github workflows等文件" file_globs: ["**/Dockerfile", "**/.github/workflows/*.yml", "**/k8s/*.yaml"]

支持此特性的编辑器（如Cursor的“Auto Attached”规则）会根据你正在编辑的文件路径，自动附加最相关的指令文档。这意味着当你在写React组件时，AI助手会同时看到“全局规则”和“React前端规范”；而当你在修改Dockerfile时，它看到的是“全局规则”和“CI/CD”规范。这极大地提升了AI上下文的相关性和准确性，避免了无关指令的干扰。

4.3 插件生态系统：MCP、命令与代理

这是PrompTrek最令人兴奋的部分之一，它让你能统一管理AI编辑器的“扩展能力”。通过Schema v3.0+的顶层字段，你可以配置：

1. MCP服务器：Model Context Protocol服务器，让AI助手能访问外部工具，如文件系统、GitHub API、数据库等。
2. 自定义命令：创建你自己的斜杠命令（如/review），触发特定的AI工作流。
3. 自治代理：配置具有特定目标、工具和权限的AI代理，让其自主执行复杂任务。
4. 事件钩子：定义在特定事件（如保存文件、提交代码）发生时触发的自动化操作。

下面是一个配置MCP服务器和自定义命令的示例：

schema_version: "3.1.0" metadata: title: "全功能开发助手配置" content: | # 全栈开发助手 你是一个经验丰富的全栈工程师，精通TypeScript、Python和云服务。 variables: GITHUB_TOKEN: "{{env:GITHUB_TOKEN}}" # 可以从环境变量读取 OPENAI_API_KEY: "{{env:OPENAI_API_KEY}}" # 配置MCP服务器 mcp_servers: - name: "github-helper" command: "npx" args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] env: GITHUB_TOKEN: "{{{ GITHUB_TOKEN }}}" # 使用变量替换 description: "提供Git仓库、Issue和PR的访问能力" trust_metadata: trusted: true trust_level: full - name: "filesystem-explorer" command: "npx" args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"] env: # 可以指定允许访问的根目录，增强安全性 ALLOWED_PATHS: "./src,./docs" description: "安全的项目文件系统浏览" # 配置自定义命令 commands: - name: "review" description: "深度代码审查" prompt: | 请对用户选中的代码或当前文件进行深度审查，重点检查： 1. **代码质量**：可读性、函数复杂度、重复代码。 2. **安全性**：潜在的安全漏洞（如SQL注入、XSS）。 3. **性能**：不必要的渲染、低效的算法、内存泄漏风险。 4. **最佳实践**：是否符合框架和项目规范。 请以Markdown表格形式输出审查结果，包含问题描述、严重等级（高/中/低）和建议修复方案。 output_format: "markdown" - name: "generate-test" description: "为当前函数生成单元测试" prompt: | 为以下函数生成全面的Jest单元测试。考虑： - 所有边界条件。 - 异步代码的测试。 - Mock外部依赖。 输出应包括测试代码和简要说明。

配置好后，使用promptrek plugins generate命令即可为特定编辑器生成插件配置文件：

# 为Claude Code生成插件配置（项目级.mcp.json） uv run promptrek plugins generate full-config.promptrek.yaml --editor claude # 为所有支持的编辑器生成插件配置 uv run promptrek plugins generate full-config.promptrek.yaml --all

重要提示：不同编辑器对插件的支持程度不同。Claude Code和Cursor支持最全面（MCP、命令、代理）。像Windsurf这类编辑器，其MCP配置是系统全局的（~/.codeium/windsurf/mcp_config.json），PrompTrek在写入时会请求你的确认，或者你可以使用--yes参数自动确认，使用--force-system-wide来明确指定生成到全局位置。

5. 交互式CLI与实战工作流

从v0.4.0开始，PrompTrek引入了一个非常友好的交互式CLI向导。对于新手或者不想记复杂命令参数的用户来说，这简直是福音。你只需要输入promptrek，一个漂亮的ASCII艺术标志和清晰的菜单就会出现，引导你完成所有主要操作。

5.1 交互式向导详解

运行promptrek后，你会看到类似下面的菜单：

? What would you like to do? ❯ 🚀 Initialize new project ⚙️ Generate editor configurations 🔌 Configure plugins (MCP servers, commands, agents) 🔄 Migrate schema version 🔍 Validate configuration 📤 Sync from editor files ❓ Help & Documentation 👋 Exit

这个向导覆盖了核心工作流：

• 初始化新项目：引导你选择模板（React、Node.js等），询问是否设置pre-commit钩子，自动处理.gitignore。
• 生成编辑器配置：自动检测当前目录下的.promptrek.yaml文件，让你以多选的方式勾选需要生成的编辑器，还可以临时覆盖变量。
• 管理插件：可视化地列出已配置的MCP服务器、命令等，并选择为哪些编辑器生成它们。
• 迁移Schema版本：如果你有旧的v2.x配置文件，向导会一步步引导你升级到v3.1，并展示变更预览。
• 验证与同步：检查配置文件有效性，或者从已有的编辑器文件（如.cursor/rules/）同步回UPF格式。

这个交互模式并没有取代传统的CLI命令，所有原有的命令（promptrek generate --editor cursor）依然完全有效。你甚至可以用promptrek --interactive来强制进入交互模式。它在检测到非交互式环境（如CI/CD流水线）时会自动回退到显示帮助信息，因此完全兼容自动化脚本。

5.2 典型团队协作实战流程

假设你是一个团队的技术负责人，想要为团队引入统一的AI编码规范。以下是使用PrompTrek的推荐流程：

1. 制定规范：与团队核心成员一起，在项目的docs/目录或根目录下，创建一个team-ai-guidelines.promptrek.yaml文件。使用documents字段为前端、后端、基础设施等不同模块定义细化的规则。
2. 版本控制：将这个.promptrek.yaml文件提交到Git仓库。它是你们团队的“唯一真相源”。
3. 生成配置：在项目的README.md或CONTRIBUTING.md中，添加一个“开发环境设置”章节，指导新成员运行promptrek generate team-ai-guidelines.promptrek.yaml --all（或使用交互向导）来生成他们所用编辑器的配置。
4. 预提交钩子：利用promptrek init --setup-hooks或promptrek install-hooks --activate为仓库配置pre-commit钩子。这能确保所有人提交的.promptrek.yaml文件都是有效的，并且不会误提交生成的编辑器文件。
5. 更新与同步：当团队决定更新某条AI规则时，只需修改中心的.promptrek.yaml文件，提交并推送。其他成员拉取更新后，重新运行generate命令即可。如果有人直接在编辑器里做了临时调整并觉得应该推广，可以使用promptrek sync命令将更改合并回中心文件。

这套流程确保了无论团队成员使用Cursor、VS Code with Copilot还是Claude Code，他们获得的AI辅助体验和代码质量要求都是一致且最新的。

6. 常见问题与故障排查

在实际使用中，你可能会遇到一些问题。这里我总结了一些常见情况和解决方法。

6.1 配置与生成问题

问题：运行promptrek generate后，没有生成任何文件，或者报错。

• 检查文件路径：确保你在正确的项目目录下运行命令，并且指定的.promptrek.yaml文件路径正确。可以使用promptrek validate your-config.promptrek.yaml来检查配置文件语法。
• 检查Schema版本：如果你用的是很旧的配置文件，可能使用了已废弃的Schema。查看文件顶部的schema_version。建议使用promptrek migrate命令升级到v3.1。
• 查看详细日志：添加-v或--verbose参数运行命令，获取更详细的错误信息。例如：promptrek generate config.yaml --editor cursor -v。

问题：生成的编辑器配置文件没有生效（AI助手行为不符合预期）。

• 编辑器重启：某些编辑器（特别是IDE插件形式的AI助手）需要在配置文件更新后重启才能加载新配置。
• 文件位置：确认生成的文件放在了编辑器期望的正确位置。例如，Cursor的规则文件必须在.cursor/rules/目录下。PrompTrek的适配器会处理这一点，但可以手动核对。
• 编辑器支持度：确认你使用的编辑器版本支持该配置格式。例如，Cursor较新的版本才支持.mdc格式的规则文件。
• 内容格式：用文本编辑器打开生成的文件，检查内容是否完整、格式是否正确（比如YAML缩进、Markdown标题）。

6.2 插件与MCP服务器问题

问题：MCP服务器配置生成了，但在编辑器里无法连接或调用。

• 依赖安装：MCP服务器通常是一个需要独立安装的Node.js包或二进制文件。确保运行MCP服务器的命令（如npx -y @modelcontextprotocol/server-github）在系统路径中可用，或者已全局安装。
• 环境变量：检查MCP服务器配置中的env字段，特别是像GITHUB_TOKEN这样的敏感令牌，是否已正确设置。PrompTrek支持从环境变量读取（{{env:VAR}}），确保这些环境变量在运行编辑器的上下文中存在。
• 编辑器权限：某些编辑器（如Claude Code）首次使用MCP服务器时需要用户明确授权。查看编辑器的通知或设置面板。
• 网络与防火墙：如果MCP服务器需要访问外部API（如GitHub），请确保网络连接正常，没有防火墙阻挡。

问题：自定义命令在编辑器里不显示或执行报错。

• 编辑器支持：首先确认你的编辑器支持自定义命令。目前对自定义命令支持最完善的是Claude Code和Cursor。
• 命令语法：检查commands配置中的name和prompt字段。name不能包含特殊字符或空格，最好使用短横线分隔（如review-code）。
• 生成目标：确保你运行了promptrek plugins generate命令，并且指定了正确的编辑器（-e claude）。

6.3 同步与版本控制问题

问题：promptrek sync命令报冲突或无法自动合并。

• 预览模式：始终先使用promptrek sync --dry-run或promptrek sync --preview来查看将会发生哪些更改，确认无误后再执行实际同步。
• 手动解决：如果UPF源文件和编辑器生成的文件都有修改，可能会产生冲突。PrompTrek会尝试智能合并，但对于复杂的更改，可能需要你手动介入。建议的流程是：1) 备份当前UPF文件；2) 运行同步；3) 仔细检查合并后的文件，手动调整冲突部分。
• 分步同步：如果配置很复杂，可以尝试一次只同步一个编辑器的文件，降低冲突复杂度。

问题：生成的编辑器文件不小心被提交到了Git仓库。

• 从Git中移除：使用PrompTrek提供的便捷命令：promptrek config-ignores --remove-cached。这个命令会将那些本应被忽略的生成文件从Git索引中移除，但保留在本地工作区。
• 更新.gitignore：运行promptrek config-ignores确保你的.gitignore文件包含了所有生成文件的路径模式。
• Pre-commit防护：强烈建议启用pre-commit钩子（promptrek install-hooks --activate），它会在你每次提交时自动检查并阻止提交生成文件。

6.4 性能与调试技巧

• 生成速度：如果你为--all编辑器生成配置，且项目很大、文档很多，可能会稍慢。可以考虑只生成你当前需要的编辑器配置。
• 变量覆盖调试：当使用-V覆盖变量时，如果效果不符合预期，可以用promptrek preview命令预览生成的内容，而不实际写文件，方便调试。
• 查看适配器能力：运行promptrek list-editors可以查看所有支持的编辑器及其对各项功能（变量、多文档、MCP等）的支持状态，帮助你了解边界在哪里。

最后，如果遇到工具本身的bug或者有功能建议，PrompTrek是一个开源项目，欢迎去GitHub仓库提交Issue或参与讨论。它的文档网站（GitHub Pages）也非常详尽，涵盖了从快速入门到开发者架构的所有细节，是你解决问题和深入学习的最佳伙伴。