Prompts genéricos produzem respostas de IA inconsistentes. Esta skill fornece padrões comprovados e ferramentas de otimização para interações de LLM em produção. Transforme solicitações vagas em resultados precisos e confiáveis usando chain-of-thought, few-shot learning e técnicas de prompting estruturado.
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「senior-prompt-engineer」。 Write a prompt for summarizing customer feedback into categories
預期結果:
- Rótulos de categoria: Bug Report, Feature Request, Compliment, Complaint, Question
- Cada resumo inclui sentimento (positive/negative/neutral)
- Nível de prioridade atribuído com base na severidade
- Citações diretas incluídas para contexto
正在使用「senior-prompt-engineer」。 Create a system prompt for a coding assistant
預期結果:
- Idioma: Python (primary), JavaScript, TypeScript, Go, Rust
- Formato de resposta: Explicação primeiro, depois bloco de código
- O código inclui comentários explicando lógica complexa
- Testes fornecidos para funções críticas
- Considerações de segurança anotadas
正在使用「senior-prompt-engineer」。 Design prompts for a customer support AI agent
預期結果:
- Regras de escalonamento para questões complexas a agentes humanos
- Tom de resposta: empático, profissional, focado em solução
- Referências à base de conhecimento incluídas nas respostas
- Perguntas de acompanhamento de satisfação após a resolução
安全審計
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.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
Construir Sistemas de IA em Produção
Projetar e implantar produtos de IA confiáveis com frameworks de avaliação, padrões de agentes e saídas estruturadas.
Otimizar Desempenho de LLM
Melhorar as saídas do modelo por meio de prompt engineering, exemplos few-shot e técnicas de chain-of-thought.
Criar Recursos com IA
Traduzir requisitos de negócio em prompts de IA eficazes e fluxos de trabalho de agentes para seus produtos.
試試這些提示
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}最佳實務
- Comece com instruções claras e específicas e adicione restrições progressivamente com base nos resultados dos testes
- Use formatação e delimitadores consistentes para separar instruções de exemplos e de dados
- Teste prompts com casos extremos diversos e entradas adversariais antes da implantação em produção
避免
- Evite instruções vagas como 'be helpful' - use restrições comportamentais específicas em vez disso
- Não inclua informações sensíveis, credenciais ou PII em templates de prompt
- Evite depender demais de system prompts - implemente guardrails e validação de entrada separadamente