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概要と使いどころ
6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.
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Prompt engineering regression test matrix register: baseline outputs, semantic drift thresholds, judge evaluations, and golden dataset.
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This skill should be used when the user asks to "optimize a prompt", "improve prompt performance", "design a prompt template", "write better prompts", "debug prompt issues", "use chain-of-thought", "structured prompting", "few-shot prompting", or wants to apply advanced prompt engineering patterns for production LLM applications.
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Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.
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Expert guide on prompt engineering patterns, best practices, and optimization techniques. Use when user wants to improve prompts, learn prompting strategies, or debug agent behavior.
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Master advanced prompt engineering techniques to maximize LLM performance, reliability, and controllability.
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Generates optimized prompts for AI tools. Activates only when the user explicitly asks to write, fix, improve, or adapt a prompt for a specific AI tool (LLM, Cursor, Midjourney, image AI, video AI, coding agents, etc.). Does not activate for general conversation, coding tasks, document writing, or other non-prompt-engineering work.
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面向电商设计师、海报美工、品牌视觉、UI设计师、信息图编辑、商业摄影师、内容创作者等需要高质量可控出图的角色，在需要用 GPT-Image-2 生成电商主图、电影海报、信息图、品牌视觉、UI截图、古籍国风、角色IP等场景时，通过「Prompt as Code」原子化Schema+20+工业JSON模板+四步工作流，产出结构化、可复用、可批量的生图提示词，再调用 image_generation 出图。不适用于随意生图或简单风景照。
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Prompt engineering patterns including structured prompts, chain-of-thought, few-shot learning, and system prompt design
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Use this skill when you writing commands, hooks, skills for Agent, or prompts for sub agents or any other LLM interaction, including optimizing prompts, improving LLM outputs, or designing production prompt templates.
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Master advanced prompt engineering techniques to maximize LLM performance, reliability, and controllability in production. Use when optimizing prompts, improving LLM outputs, or designing production prompt templates.
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This skill should be used when the user asks to "estimate LLM costs", "count tokens in prompts", "optimize prompt token usage", "compare model pricing", or "reduce LLM API costs".
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Prompt engineering and LLM evaluation. Use when optimizing prompts, designing prompt templates, evaluating LLM outputs, building agentic systems, implementing RAG, creating few- shot examples, or designing structured-output workflows.
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Design a learning sequence teaching prompt quality — comparing vague vs. refined prompts to show why specificity and context transform AI output. Use when students use AI without understanding why output quality varies.
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ComfyUI prompt engineering knowledge covering CLIP text encoding syntax, weight modifiers, model-specific prompting strategies, and best practices
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Turn a repeatable AI prompt or workflow into a structured, shareable skill for the affiliate-skills GitHub repository. Use this skill when the user wants to create a new skill, write a SKILL.md, convert a prompt to a skill, share a skill via the GitHub repo, or document an AI workflow. Also trigger for: "create a skill", "write a skill", "make this a skill", "turn this into a skill", "publish skill", "add skill to list", "write SKILL.md", "skill from prompt", "document this workflow", "package this as a skill".
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Prompt templates, few-shot examples, chain-of-thought, structured output, evals
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Engineer effective LLM prompts using zero-shot, few-shot, chain-of-thought, and structured output techniques. Use when building LLM applications requiring reliable outputs, implementing RAG systems, creating AI agents, or optimizing prompt quality and cost. Covers OpenAI, Anthropic, and open-source models with multi-language examples (Python/TypeScript).
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使用 Seedance 2.0 "三层骨架" 方法论为电商商品生成高质量视频提示词。当用户想要从商品图片（单图或多图）创建视频提示词、需要专业商品展示视频脚本，或希望将静态商品照片转换为吸引人的视频内容时使用。
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Master advanced prompt engineering techniques to maximize LLM performance, reliability, and controllability in production. Use when optimizing prompts, improving LLM outputs, or designing production prompt templates.
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Master advanced prompt engineering techniques to maximize LLM performance, reliability, and controllability in production. Use when optimizing prompts, improving LLM outputs, or designing production prompt templates.
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Provides workflows to write, debug, and optimize prompts for LLMs, including few-shot example selection, chain-of-thought structuring, system prompt design, and template composition. Use when the user asks to write or improve a prompt, wants help with few-shot examples, chain-of-thought, system prompts, prompt templates, or asks how to get better results from an LLM.
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Shapes agent behavior via instruction framing and style transfer. Use when composing dispatch prompts or writing skill instructions for parallel review agents.
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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.
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