prompt-engineer

Comprehensive prompt and context engineering. Every recommendation grounded in research.

| system prompt | The top-level instruction block sent before user messages; sets model behavior | | context window | The full token budget: system prompt + conversation history + tool results + retrieved docs | | context engineering | Designing the entire context window, not just the prompt text — write, select, compress, isolate |

| template | A reusable prompt structure with variable slots ({{input}}, $ARGUMENTS) | | rubric | A scoring framework with dimensions, levels (1-5), and concrete examples per level | | few-shot example | An input/output pair included in the prompt to demonstrate desired behavior |

Umfassendes Prompt- und Kontext-Engineering für jedes KI-System. Vier Modi: (1) Erstellen Sie neue Eingabeaufforderungen von Grund auf, (2) Analysieren Sie vorhandene Eingabeaufforderungen mit Diagnosebewertung und optionaler Verbesserung, (3) Konvertieren Sie Eingabeaufforderungen zwischen Modellfamilien (Claude/GPT/Gemini/Llama), (4) Bewerten Sie Eingabeaufforderungen mit Testsuiten und Rubriken. Passt alle Empfehlungen an die Modellklasse an (Anweisungen befolgen vs. Argumentation). Validiert Ergebnisse anhand der aktuellen Dokumentation. Verwendung für System-Eingabeaufforderungen, Agent-Eingabeaufforderungen, RAG-Pipelines, Tooldefinitionen oder jedes LLM-Kontextdesign. NICHT zum Ausführen von Eingabeaufforderungen, zum Generieren von Inhalten oder zum Erstellen von Agenten. Quelle: wyattowalsh/agents.