Agent skill
prompt-engineer
Prompt 工程最佳实践指南。当用户需要优化 AI 提示词、设计系统提示、提升 LLM 输出质量、或构建 AI 应用的提示策略时使用此技能。
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SKILL.md
Prompt Engineer
掌握与大语言模型高效沟通的艺术,设计出能够产生高质量、一致性输出的提示词。
核心原则
- 清晰具体:明确说明你想要什么
- 提供上下文:给模型足够的背景信息
- 结构化输出:指定期望的输出格式
- 迭代优化:持续测试和改进
Prompt 结构模板
基础结构
[角色定义]
你是一个{专业领域} 专家,擅长 {具体技能}。
[任务描述]
请帮我{具体任务}。
[上下文信息]
背景:{相关背景}
约束:{限制条件}
[输出要求]
请以 {格式} 输出,包含 {具体要素}。
[示例](可选)
输入:{示例输入}
输出:{示例输出}
关键技巧
1. 角色设定(Role Prompting)
你是一位有10 年经验的高级后端工程师,专注于:
- 分布式系统设计
- 性能优化
- 代码质量把控
请以这个角色审查以下代码...
2. 少样本学习(Few-shot Learning)
将用户反馈分类为:正面、负面、中性
示例1:
输入:"这个产品太棒了!"
输出:正面
示例2:
输入:"送货太慢了,很失望"
输出:负面
现在分类:
输入:"产品还行,价格有点贵"
输出:
3. 思维链(Chain of Thought)
请一步步分析这个问题:
1. 首先,理解问题的核心是什么
2. 然后,列出可能的解决方案
3. 接着,评估每个方案的优缺点
4. 最后,给出推荐方案和理由
4. 输出格式控制
请以 JSON 格式返回,结构如下:
{
"summary": "简要总结",
"key_points": ["要点1", "要点2"],
"recommendation": "建议",
"confidence": 0.0-1.0
}
System Prompt 设计
通用模板
## 角色
你是 {角色名称},{角色描述}。
## 能力
- {能力1}
- {能力2}
## 行为准则
- {准则1}
- {准则2}
## 限制
- 不要 {限制1}
- 避免 {限制2}
## 输出风格
{风格描述}
代码助手示例
## 角色
你是一个专业的编程助手。
## 行为准则
- 代码要有清晰的注释
- 优先考虑可读性和可维护性
- 主动指出潜在问题
- 解释关键设计决策
## 输出格式
1. 先简要说明方案
2. 提供完整代码
3. 解释关键部分
4. 列出注意事项
常见问题与解决
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 输出太长 | 添加字数限制:"请在200字以内" |
| 输出不一致 | 提供更多示例,明确格式要求 |
| 理解偏差 | 分解任务,逐步确认 |
| 幻觉问题 | 要求引用来源,添加"如不确定请说明" |
高级技巧
1. 自我反思提示
完成任务后,请:
1. 检查是否满足所有要求
2. 指出可能的改进点
3. 评估置信度(1-10)
2. 约束边界
重要约束:
- 只使用提供的信息
- 不确定时明确说明
- 不要编造数据或引用
参考资源
- Anthropic Prompt Engineering: https://docs.anthropic.com/claude/docs/prompt-engineering
- OpenAI Best Practices: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
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Word 文档处理工具包。用于创建新文档、编辑现有文档、处理修订追踪、添加批注、提取文本。当需要处理 .docx 文件进行文档创建、修改或分析时使用此技能。
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Excel 电子表格处理工具包。用于创建和编辑电子表格、数据分析、公式计算、格式化。当需要处理 .xlsx/.csv 文件进行数据操作、报表生成或财务建模时使用此技能。
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