Habilidades prompt-engineering-patterns

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prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: wshobson

Seguro ⚙️ Comandos externos📁 Acceso al sistema de archivos🌐 Acceso a red

Domina la Ingeniería de Prompts para Mejores Resultados de IA

Los LLMs producen resultados inconsistentes con prompts mal elaborados. Esta habilidad proporciona patrones y plantillas probados en batalla para razonamiento chain-of-thought, aprendizaje few-shot y optimización sistemática de prompts para mejorar la calidad de salida.

Soporta: Claude Codex Code(CC)

🥈 81 Plata

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Pruébalo

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

Resultado esperado:

Start with the system role: You are a professional analyst.
Add specific constraints: Summarize in 3 bullet points.
Include examples: Show input-output pairs for feedback categories.
Define format: Use consistent structure for each summary.

Auditoría de seguridad

Seguro

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.

Archivos escaneados

2,919

Líneas analizadas

hallazgos

Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (169)

📁 Acceso al sistema de archivos (3)

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

🌐 Acceso a red (1)

skill-report.json:6

Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

Arquitectura

100

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

100

Seguridad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Optimizar Prompts de Producción

Sistemáticamente probar y refinar prompts para aplicaciones LLM de producción usando marcos de pruebas A/B.

Construir Bibliotecas de Plantillas

Crear plantillas de prompts reutilizables con interpolación de variables para generación consistente de contenido.

Aplicar Técnicas Avanzadas

Implementar patrones chain-of-thought y autoconsistencia para tareas de razonamiento complejas.

Prueba estos prompts

Clasificación Simple

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

Text: {text}

Category:

Extracción Few-Shot

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:

Autoconsistencia

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):

Mejores prácticas

Sé específico sobre requisitos de formato, longitud y estilo en lugar de confiar en instrucciones implícitas
Usa ejemplos few-shot para demostrar el formato exacto de salida que necesitas, especialmente para datos estructurados
Prueba los prompts en casos límite y entradas diversas antes de desplegar en producción

Evitar

Sobrecargar prompts con demasiados ejemplos, causando que los límites de tokens reduzcan el espacio para la entrada real
Usar instrucciones vagas como 'sé útil' o 'sé preciso' que diferentes modelos interpretan de manera diferente
Saltarse pasos de verificación para salidas fácticas o lógicas que requieren validación

Preguntas frecuentes

¿Con qué LLMs funcionan estos patrones?

Los patrones funcionan con Claude, GPT-4, Claude Code y la mayoría de modelos ajustados por instrucciones. Algunas técnicas como chain-of-thought funcionan mejor en modelos con capacidades de razonamiento.

¿Cuál es el número óptimo de ejemplos few-shot?

La mayoría de tareas funcionan bien con 3 a 5 ejemplos. Más ejemplos pueden diluir el enfoque y consumir presupuesto de tokens. Prueba diferentes cantidades para tu caso de uso específico.

¿Cómo integro esto con mi base de código existente?

La habilidad proporciona sistemas de plantillas y utilidades de Python. Adapta las clases PromptTemplate a tu cliente de LLM. El script optimize-prompt.py muestra un flujo de trabajo de pruebas.

¿Se envía mi datos a algún lugar?

No. Esta habilidad se ejecuta localmente. Los materiales de referencia y scripts de utilidad operan completamente en tu máquina. No se realizan llamadas de red externas por ningún componente.

¿Por qué mis prompts funcionan diferente entre modelos?

Los modelos tienen diferentes entrenamiento y capacidades. Prueba y ajusta las plantillas por modelo. Chain-of-thought funciona mejor en modelos de razonamiento. Algunos modelos necesitan instrucciones de formato más explícitas.

¿Cómo se compara esto con otras habilidades de prompting?

Esta habilidad se enfoca en patrones listos para producción con flujos de trabajo de optimización sistemática. Cubre sistemas de plantillas, pruebas A/B y métricas de evaluación para despliegue en el mundo real.