Habilidades llm-application-dev-prompt-optimize

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llm-application-dev-prompt-optimize

Name: llm-application-dev-prompt-optimize
Author: sickn33

Revisión del contenido r1 Seguro ⚙️ Comandos externos

Optimizar prompts de aplicaciones LLM

Los prompts débiles generan un comportamiento inconsistente de los LLM, mayores costos de tokens y pruebas difíciles. Esta skill convierte instrucciones preliminares en prompts estructurados con orientación sobre evaluación, seguridad y despliegue.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

🥉 78 Bronce

Instalar con mi Agente

Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.

Solicitud de agente

Review the Skillstore skill "llm-application-dev-prompt-optimize" from https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/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.

Detalle Markdown GET /skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md Manifest firmado GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/lockfile

Pruébalo

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Un prompt breve de soporte que dice: "Responde preguntas de clientes sobre nuestro producto."

Resultado esperado:

Un prompt de soporte mejorado con rol, contexto del producto, pasos de diagnóstico, reglas de escalamiento, límites de longitud de respuesta y un formato de respuesta claro.

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Un prompt de análisis de datos sin pasos de validación ni informe de confianza.

Resultado esperado:

Un prompt estructurado de analista con comprobaciones de datos, análisis de tendencias, revisión de segmentos, niveles de confianza, recomendaciones y orientación de pruebas.

Usando "llm-application-dev-prompt-optimize". Un equipo quiere desplegar un nuevo prompt RAG en producción.

Resultado esperado:

Un paquete de prompt con instrucciones de uso de fuentes, reglas de citación, manejo de lagunas, casos de evaluación, etapas de lanzamiento y métricas de monitoreo.

Auditoría de seguridad

Seguro

v4 • 7/7/2026 Abrir el informe versionado

All six static findings are false positives. The SKILL.md findings are Markdown file references, and the playbook findings are prompt optimization examples or checklists. No semantic evidence of malicious intent, prompt injection, or data exfiltration was found.

Archivos escaneados

630

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (2)

SKILL.md:33 SKILL.md:37

La auditoría estática y semántica completada más reciente no detectó hallazgos de seguridad confirmados. Esto no demuestra que el skill no tenga efectos secundarios.

Auditado por: codex Ver historial de auditorías →

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.

Abrir el informe versionado

Copiar enlace del informe

https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Insignia Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge)

Insignia HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Tarjeta para insertar

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.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

sickn33. (2026). llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4

Cita BibTeX

@techreport{sickn33-sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize-2026,
  author = {sickn33},
  title = {llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {4},
  url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4},
  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: "llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "sickn33"
date-released: "2026-07-07"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize:audit:4"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Puntuación de Skillstore

Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Alto

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Mejorar prompts de producto

Convierte prompts preliminares de funciones en instrucciones estructuradas con objetivos, ejemplos, formatos de salida y comprobaciones de calidad.

Preparar prompts para aplicaciones LLM

Crea prompts de producción para flujos de trabajo de soporte, análisis de datos, RAG y generación de código.

Estandarizar pruebas de prompts

Crea planes de evaluación con casos límite, casos adversariales, criterios de puntuación y monitoreo de despliegue.

Prueba estos prompts

Revisión rápida de prompt

Revisa este prompt para detectar problemas de claridad, contexto faltante, ambigüedad y formato de salida. Luego proporciona una versión más sólida y explica los cambios. Prompt: {prompt}

Reescritura específica para el modelo

Optimiza este prompt para {model}. Conserva el objetivo de la tarea, añade secciones claras, mejora el orden de las instrucciones y recomienda parámetros. Prompt: {prompt}

Prompt de producción few-shot

Crea un prompt de producción para {task}. Incluye rol, contexto, pasos, restricciones, formato de salida, tres ejemplos, manejo de errores y criterios de éxito.

Plan de evaluación del sistema de prompts

Diseña un plan de evaluación para este flujo de trabajo LLM: {workflow}. Incluye categorías de prueba, rúbrica de puntuación, comprobaciones de seguridad, plan de lanzamiento, métricas de monitoreo y reglas de iteración.

Mejores prácticas

Empieza con el objetivo de la tarea, las restricciones, las entradas requeridas y el formato exacto de salida.
Prueba los prompts con ejemplos normales, límite, adversariales y fuera de alcance antes del despliegue.
Registra versiones de prompts, configuraciones del modelo, tasas de éxito, costo, latencia y comentarios de usuarios.

Evitar

No dependas de instrucciones vagas como "sé útil" para flujos de trabajo de producción.
No añadas pasos de razonamiento cuando baste con una respuesta concisa y determinista.
No asumas que un prompt optimizado funcionará igual en todos los modelos.

Preguntas frecuentes

¿Qué optimiza esta skill?

Optimiza prompts de LLM para claridad, estructura, razonamiento, ejemplos, seguridad, evaluación y preparación para despliegue.

¿Funciona con Claude, Codex y Claude Code?

Sí. El informe marca compatibilidad con Claude, Codex y Claude Code, y el manual incluye orientación específica por modelo.

¿Puede crear prompts para sistemas RAG?

Sí. Incluye un patrón RAG con contexto documental, comprobaciones de relevancia, reglas de síntesis, citas e informe de lagunas.

¿Ejecuta pruebas automáticamente?

No. Diseña casos de prueba, rúbricas y planes de monitoreo, pero debes ejecutar las evaluaciones en tu propio entorno.

¿Es solo para desarrolladores?

No. Desarrolladores, product managers, equipos de soporte, analistas y equipos de calidad de IA pueden usar la orientación.

¿Qué entrada debo proporcionar?

Proporciona el prompt actual, el modelo objetivo, el objetivo de la tarea, entradas de ejemplo, el formato de salida deseado, restricciones y criterios de éxito.