Optimizar Prompts de LLM en Producción
Los prompts de LLM suelen fallar porque las instrucciones, los ejemplos y los criterios de evaluación no están claros. Esta skill proporciona plantillas y flujos de trabajo para mejorar prompts en Claude, Codex, Claude Code y herramientas similares.
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "prompt-engineering-patterns" from https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/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.
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Usando "prompt-engineering-patterns". Un prompt de soporte ambiguo para clasificar mensajes de clientes.
Resultado esperado:
Un prompt de clasificación más claro con etiquetas permitidas, límites de entrada, formato de salida y ejemplos para facturación, envíos, cancelación y soporte técnico.
Usando "prompt-engineering-patterns". Un prompt de sistema para un asistente de análisis de datos.
Resultado esperado:
Un prompt de sistema estructurado que define la experiencia del analista, los supuestos requeridos, el formato de resultados, el manejo de incertidumbre y los límites sobre afirmaciones no respaldadas.
Usando "prompt-engineering-patterns". Dos prompts de resumen en competencia.
Resultado esperado:
Un plan de evaluación con casos de prueba representativos, métricas de puntuación, categorías de fallos y criterios para elegir el mejor prompt.
The audit found one real medium-risk filesystem issue: scripts/optimize-prompt.py writes optimization results to a caller-provided filename. The remaining static hits are false positives from documentation examples, JSON snippets, Python dictionary key access, and Markdown code fences. No evidence found of malicious prompt injection or data exfiltration intent in the reviewed files.
Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.
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.
https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>wshobson. (2026). prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7@techreport{wshobson-wshobson-prompt-engineering-patterns-2026,
author = {wshobson},
title = {prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "prompt-engineering-patterns security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "wshobson"
date-released: "2026-07-08"
url: "https://skillstore.io/skills/wshobson-prompt-engineering-patterns/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:wshobson-prompt-engineering-patterns:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Cada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.
Por qué esta variante es la primera
wshobson-prompt-engineering-patterns
2026-09-09
sickn33-prompt-engineering-patterns
2026-09-09
Crea plantillas de prompts reutilizables para flujos de trabajo de soporte, clasificación, resumen y generación estructurada.
Prueba variantes de prompts con métricas medibles de precisión, latencia, uso de tokens y tasa de éxito.
Usa ejemplos y guías de referencia para explicar el aprendizaje few-shot, los prompts de razonamiento y la estructura de prompts de sistema.
Mejora este prompt para que sea más claro y consistente. Mantén el mismo objetivo, define la salida esperada y enumera cualquier información faltante: {prompt}Crea un prompt few-shot para {task}. Incluye tres ejemplos, etiquetas de entrada y salida consistentes, y un caso límite. Explica por qué se seleccionó cada ejemplo.Redacta un prompt de sistema para un asistente que maneje {domain}. Incluye rol, experiencia, límites, formato de salida, reglas de escalamiento y restricciones de seguridad.Crea un plan de optimización para este prompt: {prompt}. Define casos de prueba, métricas, variantes de prompts, pasos de análisis de fallos y criterios de despliegue.Autor
wshobsonLicencia
MIT
Revisión de Skillstore
r1
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Repositorio
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/llm-application-dev/skills/prompt-engineering-patternsRef.
64ca8af0f54a325752f08bd54e52151061ea659a
Actualidad del mantenimiento
21/7/2026
Uso
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Estructura de archivos
Gestionar el desarrollo guiado por contexto
Los proyectos asistidos por IA pierden consistencia cuando los objetivos del producto, las decisiones sobre la pila tecnológica y las reglas de flujo de trabajo están dispersos. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code mediante artefactos de contexto de Conductor.
Crear modelos financieros para startups
Los equipos de startups necesitan proyecciones claras antes de poder planificar contrataciones, recaudación de fondos y uso de efectivo. Esta skill estructura ingresos, costos, runway y escenarios en resultados prácticos de planificación financiera.
Diseña dashboards de KPI que impulsen decisiones
Los equipos suelen crear dashboards que muestran muchos números, pero no guían la acción. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a seleccionar KPI significativos, estructurar vistas y presentar métricas con claridad.
Redactar postmortems de incidentes sin culpabilizar
Las revisiones de incidentes a menudo se vuelven inconsistentes, centradas en la culpa o difíciles de convertir en acciones. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a redactar postmortems estructurados con cronologías claras, causas raíz y responsables.
Construye historias de datos claras
Las métricas sin procesar a menudo no logran persuadir a las partes interesadas ni respaldar decisiones. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a convertir el análisis en narrativas, visualizaciones y recomendaciones claras.
Refactoriza Python con patrones prácticos
Los proyectos de Python suelen acumular clases enredadas, responsabilidades mezcladas y abstracciones prematuras. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code hacia una estructura más simple, límites más claros y componentes comprobables.
Optimizar prompts de LLM e instrucciones de agentes
por 89jobrien
Los prompts débiles generan salidas de modelo inconsistentes y ralentizan el desarrollo de funciones de AI. Esta skill ayuda a estructurar prompts, ejemplos, restricciones y formatos de salida para Claude, Codex y Claude Code.
Diseña plantillas de prompts de IA reutilizables
por 92Bilal26
Las tareas repetidas de IA suelen desviarse porque los patrones de prompts útiles permanecen informales. Esta skill ayuda a los usuarios a convertir prompts probados en plantillas reutilizables con parámetros y criterios de éxito.
Optimiza prompts de IA con Prompt Architect
por DNYoussef
Los prompts débiles generan salidas de IA inconsistentes y ralentizan los ciclos de revisión. Esta skill proporciona un proceso estructurado para mejorar prompts, probarlos y documentar los cambios.
Mejorar la precisión de modelos ligeros
por supercent-io
Los modelos ligeros pueden perder contexto cuando las preguntas llegan después de información importante. Esta skill repite prompts adecuados con guardrails para mejorar la precisión en tareas seleccionadas.
Optimiza prompts de IA con Prompt Engineer
por sickn33
Escribir prompts claros es difícil cuando los objetivos son vagos o complejos. Esta skill convierte solicitudes preliminares en prompts estructurados usando frameworks de prompts probados.
Mejora los prompts de IA con patrones probados
por sickn33
Los prompts débiles generan resultados de IA inconsistentes y tiempo de revisión desperdiciado. Esta skill ofrece patrones claros, plantillas y métodos de prueba para prompts fiables.