技能 prompt-optimization
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不佳的提示會導致 AI 回應不一致。本技能提供專業的提示設計技術，包括少量樣本學習、思維鏈推理和清晰的輸出格式，以提升 LLM 的效能。
支持: Claude Codex Code(CC)
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正在使用“prompt-optimization”。 Optimize this prompt: Write a good blog post about coding
预期结果:
- Role: Expert technical writer with 10 years experience
- Task: Write a blog post about [topic]
- Constraints: 800-1000 words, beginner-friendly
- Output Format: Introduction, 3 main sections with headers, conclusion
- Examples: Show sample opening paragraph and conclusion
安全审计
安全v3 • 1/10/2026
This skill is a pure documentation file (SKILL.md) containing no executable code, no file system access, no network operations, and no external commands. It only provides guidance on prompt optimization techniques.
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142
分析行数
0
发现项
3
审计总数
未发现安全问题
审计者: claude 查看审计历史 →
质量评分
38
架构
100
可维护性
81
内容
22
社区
100
安全
87
规范符合性
你能构建什么
建構更好的 AI 代理
為自訂 AI 代理和助手設計有效的提示，產生一致、高品質的輸出。
提升 AI 寫作
製作提示以生成更好的文字內容，減少修訂次數並獲得更準確的結果。
優化 LLM 互動
透過結構化推理和清晰的輸出規格增強數據分析提示，以獲得可靠的結果。
试试这些提示
基本優化
Optimize this prompt for better results: [insert your prompt]
系統提示
Create a system prompt for a [role] that specializes in [task]. Include constraints and output format.
少量樣本範例
Implement few-shot learning for this task: [describe task]. Provide 3 example input-output pairs.
推理提示
Design a chain-of-thought prompt for [complex task]. Include step-by-step reasoning requirements.
最佳实践
- 為 AI 明確定義要扮演的角色和專業程度
- 提供 2-3 個具體範例展示期望的輸出格式
- 將複雜任務分解為明確的逐步推理步驟
避免
- 使用模糊指令如「撰寫優質內容」，而非具體需求
- 一次在提示中加入過多約束條件
- 當輸出格式很重要時跳過範例
常见问题
此技能適用於哪些 AI 工具？
此技能適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的提示優化任務。
應該包含多少個範例？
少量樣本學習使用 2-3 個範例。過少缺乏指導，過多則浪費上下文。
可以結合多種技術嗎？
是的，對於複雜任務可以結合角色定義、少量樣本範例和思維鏈推理。
使用此技能時我的資料安全嗎？
此技能純粹基於文檔。不會儲存或傳輸任何資料至外部。
為什麼我的 AI 回應不一致？
不一致的提示會導致結果變異。使用清晰的結構、範例和約束條件以確保可靠性。
這與一般的提示技巧有何不同？
此技能提供由 LLM 互動最佳實踐支援的具體、可操作的模式。