Навыки prompt-engineering-patterns

📝

prompt-engineering-patterns

Name: prompt-engineering-patterns
Author: wshobson

Безопасно ⚙️ Внешние команды📁 Доступ к файловой системе🌐 Доступ к сети

Мастерство инжиниринга промптов для лучших результатов ИИ

Большие языковые модели дают непоследовательные результаты с плохо составленными промптами. Этот навык предоставляет проверенные на практике паттерны и шаблоны для цепочки мыслей, few-shot обучения и систематической оптимизации промптов для улучшения качества вывода.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)

🥈 81 Серебро

Скачать ZIP навыка

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «prompt-engineering-patterns». Write a prompt to summarize customer feedback

Ожидаемый результат:

Начните с системной роли: Вы профессиональный аналитик.
Добавьте конкретные ограничения: Резюмируйте в 3 пункта.
Включите примеры: Покажите пары ввод-вывод для категорий обратной связи.
Определите формат: Используйте последовательную структуру для каждого резюме.

Аудит безопасности

Безопасно

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.

Просканировано файлов

2,919

Проанализировано строк

находки

Всего аудитов

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (169)

📁 Доступ к файловой системе (3)

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

🌐 Доступ к сети (1)

skill-report.json:6

Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

Архитектура

100

Сопровождаемость

Контент

Сообщество

100

Безопасность

Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Оптимизация промптов для продакшна

Систематически тестируйте и уточняйте промпты для продакшн приложений LLM с использованием фреймворков A/B тестирования.

Создание библиотек шаблонов

Создавайте повторно используемые шаблоны промптов с интерполяцией переменных для последовательной генерации контента.

Применение про��винутых техник

Внедряйте паттерны цепочки мыслей и самосогласованности для сложных задач рассуждения.

Попробуйте эти промпты

Простая классификация

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

Text: {text}

Category:

Few-Shot извлечение

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:

Цепочка мыслей

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:

Самосогласованность

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):

Лучшие практики

Будьте конкретны в отношении требований к формату, длине и стилю, а не полагайтесь на подразумеваемые инструкции
Используйте few-shot примеры для демонстрации точного формата вывода, особенно для структурированных данных
Тестируйте промпты на граничных случаях и разнообразных вводах перед развертыванием в продакшн

Избегать

Перегрузка промптов слишком большим количеством примеров, что приводит к сокращению пространства для фактического ввода из-за лимитов токенов
Использование неясных инструкций вроде будь полезным или будь точным, которые разные модели интерпретируют по-разному
Пропуск шагов проверки для фактических или логических выводов, требующих валидации

Часто задаваемые вопросы

С какими LLM работают эти паттерны?

Паттерны работают с Claude, GPT-4, Claude Code и большинством настроенных на инструкции моделей. Некоторые техники, такие как цепочка мыслей, лучше всего работают на моделях с возможностями рассуждения.

Каково оптимальное количество few-shot примеров?

Большинство задач хорошо работают с 3-5 примерами. Больше примеров может размыть фокус и потребовать токенный бюджет. Тестируйте разное количество для вашего конкретного случая использования.

Как интегрировать с моей существующей кодовой базой?

Навык предоставляет системы шаблонов и Python утилиты. Адаптируйте классы PromptTemplate к вашему LLM клиенту. Скрипт optimize-prompt.py показывает рабочий процесс тестирования, который вы можете расширить.

Отправляются ли мои данные куда-либо?

Нет. Этот навык работает локально. Справочные материалы и утилитарные скрипты работают полностью на вашей машине. Внешние сетевые вызовы не делаются ни одним компонентом.

Почему мои промпты работают по-разному на разных моделях?

Модели имеют разное обучение и возможности. Тестируйте и настраивайте шаблоны под каждую модель. Цепочка мыслей лучше работает на моделях рассуждения. Некоторым моделям нужны более явные инструкции по формату.

Чем это отличается от других навыков промптинга?

Этот навык фокусируется на готовых к продакшн паттернах с систематическими рабочими процессами оптимизации. Он охватывает системы шаблонов, A/B тестирование и метрики оценки для реального развертывания.