prompt-engineering
Meistern Sie Prompt-Engineering-Techniken
也可從以下取得: inference-sh-9,inference-sh,Doyajin174
Kämpfen Sie mit inkonsistenten KI-Ausgaben und unzuverlässigen Antworten? Lernen Sie bewährte Prompt-Engineering-Muster, die LLM-Leistung, Zuverlässigkeit und Steuerbarkeit maximieren.
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測試它
正在使用「prompt-engineering」。 Benutzer fragt: Wie kann ich meine Prompts für Code-Review-Aufgaben verbessern?
預期結果:
- Verwenden Sie eine strukturierte Vorlage mit Kontext, Code-Block und spezifischen Schwerpunkten
- Fügen Sie 2-3 Beispiel-Reviews hinzu, die die erwartete Tiefe und das Format zeigen
- Fordern Sie eine schrittweise Analyse vor endgültigen Empfehlungen an
- Legen Sie das Ausgabeformat fest: Analyse, Empfehlung, Code-Beispiel, Trade-offs
正在使用「prompt-engineering」。 Benutzer möchte konsistente JSON-Ausgabe von KI für Ticket-Klassifizierung
預期結果:
- Stellen Sie 3-5 Eingabe-Ausgabe-Beispielpaare bereit, die verschiedene Ticket-Typen zeigen
- Schließen Sie Grenzfälle wie fehlende Informationen oder mehrdeutige Anfragen ein
- Zeigen Sie das genaue JSON-Schema mit null-Werten für fehlende Felder
- Beenden Sie mit "Now process:" gefolgt vom zu klassifizierenden neuen Ticket
安全審計
安全All static analysis findings are false positives. The skill is a documentation-only resource about prompt engineering techniques. The 'external_commands' patterns appear in markdown code examples (not executable code), and no cryptographic code exists in the file. The skill contains educational content about prompting strategies with no security risks.
品質評分
你能建構什麼
KI-Entwickler verbessert Code-Generierung
Backend-Entwickler können Prompt-Muster lernen, um genauere Code-Reviews, API-Designs und Dokumentationen von KI-Assistenten zu generieren.
Content-Ersteller optimiert KI-Ausgaben
Autoren und Vermarkter können Few-Shot-Learning und Vorlagensysteme anwenden, um konsistente, markengerechte Inhalte in großem Maßstab zu produzieren.
Datenanalyst strukturiert KI-Analysen
Analysten können Chain-of-Thought-Prompting verwenden, um KI-Begründungen bei komplexen Datenproblemen zu verifizieren und Fehler in analytischen Aufgaben zu reduzieren.
試試這些提示
Fassen Sie diesen Artikel in 3 Stichpunkten zusammen, wobei Sie sich auf die wichtigsten Erkenntnisse konzentrieren.
Extrahieren Sie Schlüsselinformationen aus Support-Tickets:
Input: "My login doesn't work and I keep getting error 403"
Output: {"issue": "authentication", "error_code": "403", "priority": "high"}
Input: "Feature request: add dark mode to settings"
Output: {"issue": "feature_request", "error_code": null, "priority": "low"}
Now process: "Can't upload files larger than 10MB, getting timeout"Analysieren Sie diesen Fehlerbericht und ermitteln Sie die Grundursache. Denken Sie Schritt für Schritt: 1. Was ist das erwartete Verhalten? 2. Was ist das tatsächliche Verhalten? 3. Was wurde kürzlich geändert, das dies verursachen könnte? 4. Welche Komponenten sind beteiligt? 5. Was ist die wahrscheinlichste Grundursache? Bug: "Users can't save drafts after the cache update deployed yesterday"
Review this {language} code for {focus_area}.
Code:
{code_block}
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{checklist}最佳實務
- Beginnen Sie einfach und iterieren Sie - starten Sie mit direkten Anweisungen, fügen Sie Komplexität nur bei Bedarf basierend auf beobachteten Ergebnissen hinzu
- Zeigen Sie Beispiele anstatt Regeln zu beschreiben - 2-5 Eingabe-Ausgabe-Paare übertreffen ausführliche Erklärungen konsequent
- Testen Sie umfassend auf verschiedenen Eingaben einschließlich Grenzfällen, bevor Sie Prompts in Produktions-Workflows einsetzen
避免
- Übermäßiges Engineering von Prompts mit komplexen Strukturen, bevor einfache direkte Anweisungen zuerst versucht werden
- Verwendung von Beispielen, die nicht mit der Zielaufgabe übereinstimmen, was zu verwirrtem oder inkonsistentem Modellverhalten führt
- Überschreiten von Token-Limits durch übermäßige Beispiele, die relevanten Kontext aus dem Prompt-Fenster verdrängen