Habilidades prompt-engineering-patterns

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prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: sickn33

Seguro

Aplicar Patrones de Ingeniería de Prompts

También disponible en: wshobson

Mejora los resultados de LLM con técnicas probadas de ingeniería de prompts. Esta habilidad proporciona patrones para razonamiento en cadena de pensamiento, aprendizaje con pocos ejemplos y sistemas de plantillas que hacen que las interacciones con IA sean más confiables y controlables.

Soporta: Claude Codex Code(CC)

🥇 85 Oro

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Usando "prompt-engineering-patterns". Design a prompt that helps users write professional emails

Resultado esperado:

Una plantilla estructurada para escribir correos electrónicos con definición de rol, pautas de tono y secciones de formato que produce resultados de correos profesionales y consistentes.

Usando "prompt-engineering-patterns". How can I improve code review quality with AI?

Resultado esperado:

Un prompt con pocos ejemplos que proporciona ejemplos de revisión de código con patrones de errores comunes, consideraciones de seguridad y mejores prácticas que guían a la IA para proporcionar retroalimentación completa y constructiva.

Auditoría de seguridad

Seguro

v1 • 2/24/2026

All 216 static findings are false positives. The flagged files are markdown documentation (.md) and example JSON files containing educational content about prompt engineering techniques. The scanner incorrectly interprets backticks in markdown code blocks as shell commands, text references to cryptographic terms as weak crypto implementations, and tutorial references to system commands as reconnaissance. This is a documentation skill with no executable security issues.

Archivos escaneados

2,696

Líneas analizadas

hallazgos

Auditorías totales

Problemas de riesgo bajo (4)

assets/prompt-template-library.md:6-237 references/chain-of-thought.md:12-349 references/few-shot-learning.md:12-339 references/prompt-optimization.md:6-402 references/prompt-templates.md:6-435 references/system-prompts.md:9-170 SKILL.md:22-161

False Positive: Ruby/Shell Backtick Detection in Documentation

Static scanner flagged 170 instances of 'Ruby/shell backtick execution' in markdown files. These are false positives - the backticks are markdown code block delimiters showing Python/code examples in documentation, not actual shell commands. Files affected: SKILL.md, references/*.md, assets/*.md

assets/few-shot-examples.json:12-90 assets/prompt-template-library.md:90 references/few-shot-learning.md:78 references/prompt-optimization.md:341 references/prompt-templates.md:140-452 references/system-prompts.md:1-155 SKILL.md:3-194

False Positive: Weak Cryptographic Algorithm References

Static scanner flagged 39 instances of 'Weak cryptographic algorithm' in documentation files. These are false positives - the files contain educational content explaining prompt engineering patterns, with text examples mentioning cryptographic concepts in context of AI safety, not actual crypto implementations.

assets/few-shot-examples.json:103 references/chain-of-thought.md:170-391 references/few-shot-learning.md:84-212 references/prompt-optimization.md:176-349 references/prompt-templates.md:397 references/system-prompts.md:93-165 SKILL.md:206

False Positive: System/Network Reconnaissance in Tutorials

Static scanner flagged 'System reconnaissance' and 'Network reconnaissance' patterns in markdown documentation. These are false positives - the files contain educational tutorials that reference system commands and networking concepts as part of prompt engineering examples, not actual reconnaissance tools.

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

False Positive: Filesystem Path Traversal in Documentation

Static scanner flagged 'Path traversal sequence' in references/prompt-optimization.md and scripts/optimize-prompt.py. The markdown file contains text explaining path handling concepts in prompts. The Python script is a utility for prompt optimization with legitimate file operations.

Auditado por: claude

Puntuación de calidad

Arquitectura

100

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Seguridad

100

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Construir Productos de IA Confiables

Diseñar sistemas de prompts listos para producción con formatos de salida consistentes y patrones de manejo de errores para aplicaciones impulsadas por IA.

Mejorar la Generación de Código

Aplicar técnicas de prompting estructurado para obtener mejores resultados de completado y generación de código con Claude o Codex.

Crear Materiales de Entrenamiento para IA

Desarrollar bibliotecas completas de prompts y plantillas para la adopción de IA a nivel de equipo y mejores prácticas.

Prueba estos prompts

Razonamiento de Cadena de Pensamiento

Solve this problem step by step:

Problem: {problem}

Think through each step carefully:
1. [First step]
2. [Second step]
3. [Third step]

Final answer:

Clasificación con Pocos Ejemplos

Classify the following input into one of these categories: {categories}

Examples:
{examples}

Now classify this:
Input: {input}

Category:

Plantilla de System Prompt

You are {role}. Your task is {task}.

Guidelines:
- {guideline1}
- {guideline2}
- {guideline3}

Output format:
{output_format}

Refinamiento Iterativo

Initial request: {request}

Current draft: {draft}

Feedback to address:
{feedback}

Please revise the draft based on this feedback:

Mejores prácticas

Comenzar con definiciones claras de rol en los system prompts para establecer límites de comportamiento de la IA
Usar ejemplos específicos y diversos en prompts con pocos ejemplos que cubran casos extremos
Probar prompts a través de múltiples variaciones de consultas para garantizar resultados consistentes

Evitar

Usar instrucciones vagas como 'sé útil' sin pautas de comportamiento específicas
Sobrecargar los prompts con demasiados ejemplos que exceden los límites de la ventana de contexto
Asumir que los prompts funcionan idénticamente en diferentes modelos LLM sin probar

Preguntas frecuentes

¿Qué es el prompting de cadena de pensamiento?

El prompting de cadena de pensamiento anima a los LLM a mostrar su razonamiento paso a paso, mejorando la precisión en tareas complejas de matemáticas, lógica y razonamiento.

¿Cuántos ejemplos debo incluir en el aprendizaje con pocos ejemplos?

La mayoría de las tareas funcionan bien con 2-5 ejemplos. Equilibra la diversidad de ejemplos con los límites de la ventana de contexto. Demasiados ejemplos pueden reducir la calidad de la respuesta.

¿Puedo usar estos patrones con Claude Code?

Sí, estos patrones funcionan con Claude, Claude Code, Codex y la mayoría de los LLM modernos. Claude Code puede ejecutar las plantillas de prompts directamente.

¿Cómo depuro prompts que producen resultados inconsistentes?

Agrega restricciones explícitas de formato de salida, incluye ejemplos más diversos y usa razonamiento paso a paso para hacer que el proceso de la IA sea más transparente.

¿Cuál es la diferencia entre system prompts y prompts del usuario?

Los system prompts definen el rol y el comportamiento del asistente de IA al inicio de la conversación. Los prompts del usuario contienen la tarea o pregunta específica para cada interacción.

¿Cómo manejo los riesgos de inyección de prompts?

Usa límites claros de instrucciones, valida las entradas del usuario y evita concatenar contenido no confiable directamente en los prompts. Estructura los prompts con secciones distintas para instrucciones y datos del usuario.