汎用的なプロンプトはAIの応答の一貫性を欠きます。このスキルは本番環境レベルのLLM対話のための実証済みのパターンと最適化ツールを提供します。チェーン・オブ・ソート、ファッシュショット学習、構造化されたプロンプト技術を使用して、曖昧な要求を正確で信頼性の高い出力に変換します。
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开启并开始使用
测试它
正在使用“senior-prompt-engineer”。 Write a prompt for summarizing customer feedback into categories
预期结果:
- Category labels: Bug Report, Feature Request, Compliment, Complaint, Question
- Each summary includes sentiment (positive/negative/neutral)
- Priority level assigned based on severity
- Direct quotes included for context
正在使用“senior-prompt-engineer”。 Create a system prompt for a coding assistant
预期结果:
- Language: Python (primary), JavaScript, TypeScript, Go, Rust
- Response format: Explanation first, then code block
- Code includes comments explaining complex logic
- Tests provided for critical functions
- Security considerations noted
正在使用“senior-prompt-engineer”。 Design prompts for a customer support AI agent
预期结果:
- Escalation rules for complex issues to human agents
- Response tone: empathetic, professional, solution-focused
- Knowledge base references included in responses
- Satisfaction follow-up questions after resolution
安全审计
安全All 108 static findings are FALSE POSITIVES caused by scanner misinterpretation. The scanner flagged the word 'algorithm' in documentation as cryptographic code (no crypto exists), markdown code blocks as shell execution (documentation only), and standard software terms as reconnaissance (legitimate engineering content). The skill contains benign documentation and Python CLI tools using standard libraries with no network operations, cryptographic functions, or dangerous patterns.
风险因素
质量评分
你能构建什么
本番用AIシステムを構築する
評価フレームワーク、エージェントパターン、構造化された出力を使用して信頼性の高いAI製品を設計・展開する。
LLMパフォーマンスを最適化する
プロンプトエンジニアリング、ファッシュショットの例、チェーン・オブ・ソート技術を通じてモデル出力を改善する。
AI搭載機能を作成する
ビジネス要件を効果的なAIプロンプトとエージェントワークフローに変換して、製品に実装する。
试试这些提示
Solve this problem step by step. First, identify the key information. Second, break it into smaller parts. Third, analyze each part. Fourth, combine findings into a final answer.
Classify the sentiment: "Great product" → Positive. "Poor service" → Negative. "Decent experience" → Neutral. "Amazing quality" →
Extract data in JSON format: {"name": "", "category": "", "sentiment": "", "confidence": 0.0}. Return only valid JSON with no additional text.Use the following context to answer. If the context contains the answer, cite sources. If not, say "I don't have enough information." Context: {retrieved_docs}. Question: {user_query}最佳实践
- 明確で具体的な指示から始めて、テスト結果に基づいて制約を段階的に追加する
- 一貫したフォーマットと区切り文字を使用して、指示と例とデータを分離する
- 本番デプロイ前に、多様なエッジケースと敵対的入力でプロンプトをテストする
避免
- 「有帮助」のような曖昧な指示は避け、代わりに具体的な行動制約を使用する
- プロンプトテンプレートに機密情報、認証情報、個人識別情報（PII）を含めない
- システムプロンプトへの過度な依存は避け、ガードレールと入力検証を別途実装する