المهارات prompt-engineering-patterns

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prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: sickn33

آمن

Aplicar Padrões de Prompt Engineering

متاح أيضًا من: wshobson

Melhore as saídas de LLMs com técnicas comprovadas de prompt engineering. Esta skill fornece padrões para raciocínio chain-of-thought, aprendizado few-shot e sistemas de templates que tornam as interações com IA mais confiáveis e controláveis.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

🥇 85 ذهبي

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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "prompt-engineering-patterns". Designe um prompt que ajude os usuários a escrever e-mails profissionais

النتيجة المتوقعة:

Um template estruturado de escrita de e-mail com definição de papel, diretrizes de tom e seções de formato que produz saídas de e-mail consistentes e profissionais.

استخدام "prompt-engineering-patterns". Como posso melhorar a qualidade de code review com IA?

النتيجة المتوقعة:

Um prompt few-shot fornecendo exemplos de code review com padrões comuns de bugs, considerações de segurança e melhores práticas que guia a IA a fornecer feedback completo e construtivo.

التدقيق الأمني

آمن

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.

الملفات التي تم فحصها

2,696

الأسطر التي تم تحليلها

النتائج

إجمالي عمليات التدقيق

مشكلات منخفضة المخاطر (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.

تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

الهندسة المعمارية

100

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

الأمان

100

الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Construir Produtos de IA Confiáveis

Designe sistemas de prompt prontos para produção com formatos de saída consistentes e padrões de tratamento de erros para aplicações alimentadas por IA.

Melhorar Geração de Código

Aplique técnicas de prompting estruturado para obter melhores resultados de code completion e generation do Claude ou Codex.

Criar Materiais de Treinamento de IA

Desenvolva bibliotecas de prompt abrangentes e templates para adoção de IA em toda a equipe e melhores práticas.

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Raciocínio Chain-of-Thought

Resolva este problema passo a passo:

Problema: {problem}

Pense cuidadosamente em cada passo:
1. [Primeiro passo]
2. [Segundo passo]
3. [Terceiro passo]

Resposta final:

Classificação Few-Shot

Classifique a seguinte entrada em uma destas categorias: {categories}

Exemplos:
{examples}

Agora classifique isto:
Entrada: {input}

Categoria:

Template de Prompt de Sistema

Você é {role}. Sua tarefa é {task}.

Diretrizes:
- {guideline1}
- {guideline2}
- {guideline3}

Formato de saída:
{output_format}

Refinamento Iterativo

Solicitação inicial: {request}

Rascunho atual: {draft}

Feedback a ser abordado:
{feedback}

Por favor, revise o rascunho com base neste feedback:

أفضل الممارسات

Comece com definições claras de papel em prompts de sistema para estabelecer limites de comportamento da IA
Use exemplos específicos e diversos em prompts few-shot que cubram casos extremos
Teste prompts através de múltiplas variações de consulta para garantir saídas consistentes

تجنب

Usar instruções vagas como 'seja útil' sem diretrizes comportamentais específicas
Sobrecarregar prompts com muitos exemplos que excedem os limites da janela de contexto
Assumir que prompts funcionam de forma idêntica através de diferentes modelos LLM sem teste

الأسئلة المتكررة

O que é prompting chain-of-thought?

O prompting chain-of-thought incentiva os LLMs a mostrar seu raciocínio passo a passo, melhorando a precisão em tarefas complexas de matemática, lógica e raciocínio.

Quantos exemplos devo incluir em few-shot learning?

A maioria das tarefas funciona bem com 2-5 exemplos. Equilibre a diversidade de exemplos com os limites da janela de contexto. Muitos exemplos podem reduzir a qualidade da resposta.

Posso usar estes padrões com Claude Code?

Sim, estes padrões funcionam com Claude, Claude Code, Codex e a maioria dos LLMs modernos. O Claude Code pode executar os templates de prompt diretamente.

Como faço debug de prompts que produzem saídas inconsistentes?

Adicione restrições explícitas de formato de saída, inclua exemplos mais diversos e use raciocínio passo a passo para tornar o processo da IA mais transparente.

Qual é a diferença entre prompts de sistema e prompts de usuário?

Prompts de sistema definem o papel e comportamento do assistente de IA no início da conversa. Prompts de usuário contêm a tarefa ou questão específica para cada interação.

Como lidar com riscos de prompt injection?

Use limites claros de instruções, valide entradas de usuário e evite concatenar conteúdo não confiável diretamente em prompts. Estruture prompts com seções distintas para instruções e dados de usuário.