Fähigkeiten prompt-engineering-patterns

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prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: wshobson

Sicher ⚙️ Externe Befehle📁 Dateisystemzugriff🌐 Netzwerkzugriff

Meisterhaftes Prompt-Engineering für bessere KI-Ergebnisse

LLMs produzieren inkonsistente Ergebnisse mit schlecht formulierten Prompts. Diese Fähigkeit bietet erprobte Muster und Vorlagen für Chain-of-Thought-Reasoning, Few-Shot-Learning und systematische Prompt-Optimierung zur Verbesserung der Ausgabequalität.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

🥈 81 Silber

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Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "prompt-engineering-patterns". Write a prompt to summarize customer feedback

Erwartetes Ergebnis:

Mit der System-Rolle beginnen: Sie sind ein professioneller Analyst.
Spezifische Einschränkungen hinzufügen: In 3 Punkten zusammenfassen.
Beispiele einschließen: Eingabe-Ausgabe-Paare für Feedback-Kategorien zeigen.
Format definieren: Konsistente Struktur für jede Zusammenfassung verwenden.

Sicherheitsaudit

Sicher

v4 • 1/17/2026

This is a documentation-focused skill containing markdown guides and a local Python utility script for prompt optimization. The 228 static findings are false positives triggered by documentation patterns: backticks in Python code examples misinterpreted as shell commands, cryptographic terminology (SHA, MD5) mentioned in text, and references to API keys and file paths. The skill makes no network calls, has no sensitive filesystem access, and does not execute external commands. The optimize-prompt.py script uses a mock LLM client for local testing only.

Gescannte Dateien

2,919

Analysierte Zeilen

befunde

Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (169)

📁 Dateisystemzugriff (3)

references/prompt-optimization.md:128 references/prompt-optimization.md:128 scripts/optimize-prompt.py:229

🌐 Netzwerkzugriff (1)

skill-report.json:6

Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

Architektur

100

Wartbarkeit

Inhalt

Community

100

Sicherheit

Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Produktions-Prompts optimieren

Prompts für Produktions-LLM-Anwendungen systematisch testen und verfeinern mit A/B-Testing-Frameworks.

Vorlagenbibliotheken aufbauen

Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen mit Variableninterpolation für konsistente Inhaltsgenerierung erstellen.

Fortgeschrittene Techniken anwenden

Chain-of-Thought- und Self-Consistency-Muster für komplexe Reasoning-Aufgaben implementieren.

Probiere diese Prompts

Einfache Klassifizierung

Classify this text into one of these categories: Positive, Negative, Neutral.

Text: {text}

Category:

Few-Shot-Extraktion

Extract information in JSON format.

Example:
Text: Apple CEO Tim Cook announced new iPhone.
Output: {"persons":["Tim Cook"],"organizations":["Apple"],"products":["iPhone"]}

Text: {text}

Output:

Chain-of-Thought

Solve this step by step.

Problem: {problem}

Step 1: Identify what we know
Step 2: Determine the approach
Step 3: Calculate
Step 4: Verify

Answer:

Self-Consistency

Solve this problem three different ways. Then identify which answer appears most frequently.

Problem: {problem}

Approach 1:
Result:

Approach 2:
Result:

Approach 3:
Result:

Final Answer (most common):

Bewährte Verfahren

Spezifisch bei Format-, Längen- und Stilanforderungen sein, nicht auf implizite Anweisungen verlassen
Few-Shot-Beispiele verwenden, um das exakte Ausgabeformat zu demonstrieren, besonders bei strukturierten Daten
Prompts an Grenzfällen und diversen Eingaben testen, bevor sie in Produktion eingesetzt werden

Vermeiden

Prompts mit zu vielen Beispielen überladen, sodass Token-Limits den Platz für die eigentliche Eingabe reduzieren
Vage Anweisungen wie 'sei hilfreich' oder 'sei genau' verwenden, die verschiedene Modelle unterschiedlich interpretieren
Verifizierungsschritte für faktische oder logische Ausgaben überspringen, die Validierung erfordern

Häufig gestellte Fragen

Welche LLMs funktionieren mit diesen Mustern?

Muster funktionieren mit Claude, GPT-4, Claude Code und den meisten instruktionstrainierten Modellen. Einige Techniken wie Chain-of-Thought funktionieren am besten auf reasoning-fähigen Modellen.

Was ist die optimale Anzahl an Few-Shot-Beispielen?

Die meisten Aufgaben funktionieren gut mit 3 bis 5 Beispielen. Mehr Beispiele können den Fokus verwässern und das Token-Budget verbrauchen. Verschiedene Anzahlen für Ihren spezifischen Anwendungsfall testen.

Wie integriere ich das in meinen bestehenden Codebase?

Die Fähigkeit bietet Vorlagensysteme und Python-Hilfsprogramme. Die PromptTemplate-Klassen an Ihren LLM-Client anpassen. Das optimize-prompt.py-Skript zeigt einen Testing-Workflow.

Werden meine Daten irgendwohin gesendet?

Nein. Diese Fähigkeit läuft lokal. Die Referenzmaterialien und Hilfsskripte arbeiten vollständig auf Ihrem Rechner. Keine externen Netzwerkaufrufe werden von irgendeiner Komponente gemacht.

Warum funktionieren meine Prompts unterschiedlich zwischen Modellen?

Modelle haben unterschiedliches Training und Fähigkeiten. Vorlagen pro Modell testen und anpassen. Chain-of-Thought funktioniert besser auf Reasoning-Modellen. Einige Modelle benötigen explizitere Formatierungsanweisungen.

Wie unterscheidet sich das von anderen Prompting-Fähigkeiten?

Diese Fähigkeit konzentriert sich auf produktionsreife Muster mit systematischen Optimierungs-Workflows. Sie behandelt Vorlagensysteme, A/B-Testing und Evaluationsmetriken für den echten Einsatz.