prompt-optimization
Optimieren Sie KI-Prompts für bessere Ergebnisse
Auch verfügbar von: Joseph OBrien
Schlecht formulierte Prompts führen zu inkonsistenten KI-Antworten. Diese Fähigkeit bietet Experten-Techniken für das Entwerfen effektiver Prompts, einschließlich Few-Shot-Learning, Chain-of-Thought-Reasoning und klare Ausgabeformatierung zur Verbesserung der LLM-Leistung.
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Teste es
Verwendung von "prompt-optimization". Optimize this prompt: Write a good blog post about coding
Erwartetes Ergebnis:
- Role: Expert technical writer with 10 years experience
- Task: Write a blog post about [topic]
- Constraints: 800-1000 words, beginner-friendly
- Output Format: Introduction, 3 main sections with headers, conclusion
- Examples: Show sample opening paragraph and conclusion
Sicherheitsaudit
SicherThis is a pure documentation skill containing only markdown guidance. No executable code, no scripts, no file system access, no network operations. All 31 static findings are false positives caused by the analyzer misinterpreting markdown backticks as shell execution and JSON metadata fields as security issues.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (1)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Bessere KI-Agenten erstellen
Entwerfen Sie effektive Prompts für benutzerdefinierte KI-Agenten und Assistenten, die konsistente, hochwertige Ausgaben produzieren.
KI-Schreiben verbessern
Formulieren Sie Prompts, die bessere schriftliche Inhalte mit weniger Überarbeitungen und genaueren Ergebnissen generieren.
LLM-Interaktionen optimieren
Verbessern Sie Datenanalyse-Prompts mit strukturiertem Reasoning und klaren Ausgabespezifikationen für zuverlässige Ergebnisse.
Probiere diese Prompts
Optimize this prompt for better results: [insert your prompt]
Create a system prompt for a [role] that specializes in [task]. Include constraints and output format.
Implement few-shot learning for this task: [describe task]. Provide 3 example input-output pairs.
Design a chain-of-thought prompt for [complex task]. Include step-by-step reasoning requirements.
Bewährte Verfahren
- Definieren Sie eine klare Rolle und ein Kompetenzniveau, das die KI annehmen soll
- Geben Sie 2-3 konkrete Beispiele für das gewünschte Ausgabeformat
- Brechen Sie komplexe Aufgaben in explizite schrittweise Reasoning-Schritte auf
Vermeiden
- Verwenden von vagen Anweisungen wie 'schreibe guten Inhalt' anstatt spezifischer Anforderungen
- Überladen von Prompts mit zu vielen Einschränkungen auf einmal
- Überspringen von Beispielen, wenn das Ausgabeformat signifikant wichtig ist