Fähigkeiten prompt-repetition
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prompt-repetition

v2.0.0 Inhaltsrevision r1 Sicher ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff

Genauigkeit leichtgewichtiger Modelle verbessern

Leichtgewichtige Modelle können Kontext übersehen, wenn Fragen nach wichtigen Informationen erscheinen. Dieser Skill wiederholt geeignete Prompts mit Schutzmaßnahmen, um die Genauigkeit bei ausgewählten Aufgaben zu verbessern.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥈 82 Silber

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Agent-Anfrage
Review the Skillstore skill "prompt-repetition" from https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/supercent-io-prompt-repetition/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/supercent-io-prompt-repetition.md Signiertes manifest GET /api/skills/supercent-io-prompt-repetition/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/supercent-io-prompt-repetition/lockfile

Testen

„prompt-repetition“ wird verwendet. Optionen erscheinen vor der Frage für eine Claude Haiku-Aufgabe.

Erwartetes Ergebnis:

Verwende zwei Wiederholungen. Der wiederholte zweite Durchlauf kann sowohl die Auswahlmöglichkeiten als auch die abschließende Frage berücksichtigen.

„prompt-repetition“ wird verwendet. Ein Gemini Flash-Prompt fragt, welches Element in Slot 25 erscheint.

Erwartetes Ergebnis:

Verwende drei Wiederholungen, wenn das Token-Budget es zulässt. Positionsaufgaben sind das stärkste Ziel für diese Technik.

„prompt-repetition“ wird verwendet. Ein Prompt fordert das Modell auf, vor der Antwort Schritt für Schritt zu denken.

Erwartetes Ergebnis:

Überspringe die Wiederholung. Chain-of-Thought-Signale sind ausgeschlossen, weil der erwartete Nutzen gering ist.

Sicherheitsaudit

Sicher
v4 • 7.7.2026 Versionsbericht öffnen

All static findings were reviewed in context and adjudicated as false positives. The alerts come from Markdown code fences, inline examples, reference links, dictionary keys, and multiple-choice sample text. No prompt injection, credential access, command execution, or runtime network behavior was found.

3
Gescannte Dateien
835
Analysierte Zeilen
0
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (37)
SKILL.md:42-47 SKILL.md:47-51 SKILL.md:51-56 SKILL.md:56-107 SKILL.md:107-108 SKILL.md:108 SKILL.md:110 SKILL.md:114-119 SKILL.md:119-123 SKILL.md:123-137 SKILL.md:137-146 SKILL.md:146-154 SKILL.md:154-157 SKILL.md:157-173 SKILL.md:173-176 SKILL.md:176-178 SKILL.md:178-186 SKILL.md:186-198 SKILL.md:198-204 SKILL.md:204-206 SKILL.md:206-216 SKILL.md:216-219 SKILL.md:219-222 SKILL.md:222-228 SKILL.md:228-238 SKILL.md:238-363 SKILL.md:363-371 SKILL.md:371-394 SKILL.md:394-448 SKILL.md:448-449 SKILL.md:449-454 SKILL.md:454-460 SKILL.md:460-468 SKILL.md:468-488 SKILL.md:488-503 SKILL.md:503-512 SKILL.md:512-535
🌐 Netzwerkzugriff (3)
SKILL.md:541 SKILL.md:542 SKILL.md:543
Das letzte abgeschlossene statische und semantische Audit erkannte keine bestätigten Sicherheitsbefunde. Dies beweist nicht, dass der Skill keine Nebenwirkungen hat.
Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →
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Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.

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Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/supercent-io-prompt-repetition/security.svg)](https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/supercent-io-prompt-repetition/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/supercent-io-prompt-repetition.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

supercent-io. (2026). prompt-repetition security audit report (audit version 4) [Author version 2.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition/audits/4

BibTeX-Zitat

@techreport{supercent-io-supercent-io-prompt-repetition-2026, author = {supercent-io}, title = {prompt-repetition security audit report (audit version 4)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {4}, url = {https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition/audits/4}, note = {Author version 2.0.0} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "prompt-repetition security audit report (audit version 4)" version: "2.0.0" type: report authors: - name: "supercent-io" date-released: "2026-07-07" url: "https://skillstore.io/skills/supercent-io-prompt-repetition/audits/4" identifiers: - type: other value: "skillstore:supercent-io-prompt-repetition:audit:4" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch
55
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
70
Gemeinschaft
96
Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Prompts für leichtgewichtige Assistenten optimieren

Verbessere Prompts für Kurzantworten bei Haiku-, Flash- oder mini-Modellen, wenn wichtiger Kontext vor der Frage steht.

Retrieval-artige Produktabläufe verbessern

Wende Wiederholung auf Katalog-, Inventar- oder Dokumentationsabfragen an, die nach einem bestimmten Slot oder einer bestimmten Position fragen.

Prompt-Varianten in Evaluierungsläufen vergleichen

Führe Basis-Prompts und wiederholte Prompts parallel aus, um Änderungen bei Genauigkeit, Kosten und Latenz zu messen.

Diese Prompts ausprobieren

Einen einfachen Prompt wiederholen 
Wende Prompt-Wiederholung auf diesen Prompt für ein leichtgewichtiges Modell an. Behalte die ursprüngliche Formulierung bei. Verwende zwei Wiederholungen, sofern keine stärkere Regel gilt. Prompt: [paste prompt]
Eine Frage mit zuerst genannten Optionen verbessern 
Prüfe diese Frage, bei der die Optionen zuerst erscheinen, auf Prompt-Wiederholung. Sage mir, ob zwei Wiederholungen geeignet sind, und erkläre die Token-Kosten. Prompt: [paste prompt]
Eine Positions-Nachschlageaufgabe optimieren 
Bewerte diesen Prompt zum Nachschlagen einer Position. Entscheide, ob drei Wiederholungen geeignet sind, und markiere mögliche Bedenken zum Kontextfenster. Prompt: [paste prompt]
Wiederholung in eine Agenten-Pipeline integrieren 
Plane Prompt-Wiederholung für meine Agenten-Pipeline. Berücksichtige Modell-Targeting, Marker-Handling, Token-Limits, Überspringregeln und Evaluierungsmetriken. Kontext: [describe pipeline]

Bewährte Praktiken

  • Verwende Prompt-Wiederholung zuerst bei leichtgewichtigen Modellen und positionssensitiven Aufgaben.
  • Prüfe das Token-Budget, bevor du Wiederholung auf lange Prompts anwendest.
  • Füge einen Anwendungsmarker hinzu, damit Multi-Agenten-Systeme denselben Prompt nicht zweimal wiederholen.

Vermeiden

  • Wende Wiederholung nicht standardmäßig auf Reasoning-Modelle an.
  • Kombiniere Wiederholung nicht mit Chain-of-Thought-Prompting, es sei denn, Tests belegen einen Nutzen.
  • Wiederhole Prompts, die irreversible Tool-Aktionen anfordern, nicht ohne menschliche Überprüfung.

Häufig gestellte Fragen

Was macht dieser Skill?
Er wiederholt geeignete Prompts, damit leichtgewichtige Modelle Kontext vor der Antwort erneut verarbeiten können.
Welche Modelle sind die Hauptziele?
Die Anleitung zielt auf Haiku, Gemini Flash, GPT-4o mini und ähnliche leichtgewichtige Modelle ab.
Ändert es die Modellarchitektur?
Nein. Es ist eine Technik zur Prompt-Transformation, keine Änderung der Modellarchitektur.
Wird es die Kosten erhöhen?
Ja. Es erhöht die Eingabe-Token, daher sollten Teams Genauigkeitsgewinne gegen die zusätzlichen Kosten messen.
Wann sollte ich es überspringen?
Überspringe es bei Chain-of-Thought-Prompts, sehr langen Prompts und Reasoning-Modellen, sofern die Evaluierung es nicht unterstützt.
Ruft es externe Dienste auf?
Nein. Die enthaltene Logik transformiert Prompt-Text lokal, und Dokumentationslinks zitieren nur Forschungsreferenzen.

Entwicklerdetails

Lizenz

MIT

Autorenversion

v2.0.0

Skillstore-Revision

r1

Repository

https://github.com/supercent-io/skills-template/tree/main/.agent-skills/prompt-repetition/

Ref.

f93e9bb0daca99badb6a7e574b97737155d57cb3

Aktualität der Wartung

23.7.2026

Nutzung

10 Downloads · 212 Aufrufe

Dateistruktur

📄 prompt_repetition_transformer.py

📄 SKILL.md

📄 SKILL.toon