prompting
Escribe mejores prompts para agentes de IA
Los agentes de IA fallan cuando los prompts son vagos, verbosos o están sobrecargados con contexto de poco valor. Esta skill aplica los principios de ingeniería de contexto de Anthropic para ayudarte a escribir prompts claros, estructurados y con una alta relación señal-ruido.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "prompting" from https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaronabuusama-prompting/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "prompting". Explica los principios fundamentales de la ingeniería de contexto.
Resultado esperado:
La skill presenta tres principios fundamentales: el contexto es un recurso finito, por lo que cada token debe justificar su presencia; optimiza la relación señal-ruido utilizando lenguaje directo y eliminando redundancias; y utiliza el descubrimiento progresivo para cargar información detallada solo cuando sea necesaria.
Usando "prompting". Optimiza esta instrucción verbosa: Siempre debes asegurarte de validar la entrada del usuario antes de procesarla.
Resultado esperado:
La skill sugiere una reformulación directa como: Valida la entrada del usuario antes de procesarla. Explica que la forma imperativa elimina palabras de relleno, reduce el número de tokens y expresa el requisito con mayor claridad.
Auditoría de seguridad
SeguroThis skill is documentation-only: Markdown files describing prompt- and context-engineering standards, with two template workflows. All ten static findings are false positives. The 'Ruby/shell backtick execution' matches are Markdown inline code spans (identifiers like `calculate_tax` and `tool_name(params)`) used as prose examples, and the 'system reconnaissance' matches are ordinary English sentences. No scripts, network access, filesystem writes, environment access, or prompt-injection content is present.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (7)
Compartir y citar este informe
Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.
Copiar enlace del informe
https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaronabuusama-prompting/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaronabuusama-prompting.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
AaronAbuUsama. (2026). prompting security audit report (audit version 13) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13Cita BibTeX
@techreport{aaronabuusama-aaronabuusama-prompting-2026,
author = {AaronAbuUsama},
title = {prompting security audit report (audit version 13)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {13},
url = {https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompting security audit report (audit version 13)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "AaronAbuUsama"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/aaronabuusama-prompting/audits/13"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaronabuusama-prompting:audit:13"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Estructurar un nuevo prompt del sistema
Un desarrollador que crea un agente de IA utiliza el flujo de trabajo create-prompt para organizar un prompt del sistema en secciones claras de contexto, instrucciones, ejemplos y restricciones.
Reducir el uso de tokens en un prompt existente
Un autor de prompts utiliza el flujo de trabajo optimize-prompt para eliminar texto redundante, convertir sugerencias verbosas en instrucciones directas y reducir el número de tokens sin perder claridad.
Enseñar estándares de ingeniería de prompts a un equipo
Un responsable técnico comparte estos estándares para que el equipo escriba prompts coherentes, con una alta relación señal-ruido, y evite antipatrones comunes.
Prueba estos prompts
Utilizando la skill de prompting, explica los principios fundamentales de la ingeniería de contexto y por qué los prompts concisos y con una alta relación señal-ruido ofrecen mejores resultados.
Sigue el flujo de trabajo create-prompt para ayudarme a escribir un prompt del sistema para un agente que resuma tickets de soporte. Primero pregúntame por el objetivo, la audiencia y el contexto necesario.
Aplica el flujo de trabajo optimize-prompt al prompt que aparece a continuación. Elimina redundancias, precisa las instrucciones, añade estructura y muéstrame una comparación del antes y el después.
Revisa el prompt de mi agente con la lista de verificación de mejores prácticas y los antipatrones de la skill de prompting. Indica qué elementos se cumplen y cuáles no, y proporciona correcciones específicas para los incumplimientos.
Mejores prácticas
- Estructura los prompts con secciones claras de Markdown para que el modelo pueda localizar rápidamente el contexto, las instrucciones, los ejemplos y las restricciones
- Utiliza lenguaje directo e imperativo y elimina la información redundante o repetida para mejorar la relación señal-ruido
- Carga el contexto detallado justo a tiempo mediante referencias en lugar de pegar volcados completos de datos en cada prompt
Evitar
- Escribir explicaciones verbosas que llenan el prompt de tokens de poco valor
- Volcar contexto histórico o conjuntos de datos completos que el modelo no necesita
- Utilizar lenguaje vago o dubitativo, como podría, quizá o debería considerar, en lugar de instrucciones claras
Preguntas frecuentes
¿Qué hace esta skill?
¿Escribe o ejecuta prompts por mí?
¿Con qué herramientas de IA es compatible?
¿Necesito experiencia en programación para utilizarla?
¿Qué es la ingeniería de contexto?
¿En qué se diferencian los dos flujos de trabajo?
Detalles del desarrollador
Autor
AaronAbuUsamaLicencia
MIT
Revisión de Skillstore
r3
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Ref.
78a92e43ebef463a25ff4e338201e38672130086
Actualidad del mantenimiento
26/7/2026
Uso
13 descargas · 203 vistas
Estructura de archivos