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prompt-engineering

À utiliser lorsque vous devez concevoir des invites LLM efficaces. Sélectionne intelligemment les méthodes d'invite optimales (Chain of Thought, Few-Shot, Zero-Shot, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Cohérence) et les formats de sortie (XML, JSON, YAML, Natural Language) en fonction de la complexité de la tâche, du LLM cible, des exigences de précision et du contexte disponible. Déclenchez lors de la conception rapide, de l'optimisation rapide ou lors du choix entre des techniques d'invite.

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Installation

$npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering

Comment installer prompt-engineering

Installez rapidement le skill IA prompt-engineering dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : rfxlamia/claude-skillkit.

This skill helps create highly effective prompts by selecting the optimal technique and format based on task characteristics. Analyzes complexity, target LLM, accuracy needs, and context to recommend the best approach from 10+ proven methods and 4 structured formats.

| Need | Method | Best Format | Reference |

| Simple task | Zero-Shot | Natural Language | zero-shot.md | | Style consistency | Few-Shot | Same as examples | few-shot.md | | Multi-step reasoning | CoT | Natural/XML | chain-of-thought.md | | Tool interaction | ReAct | JSON | react.md | | Complex planning | ToT | YAML/XML | tree-of-thoughts.md |

À utiliser lorsque vous devez concevoir des invites LLM efficaces. Sélectionne intelligemment les méthodes d'invite optimales (Chain of Thought, Few-Shot, Zero-Shot, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Cohérence) et les formats de sortie (XML, JSON, YAML, Natural Language) en fonction de la complexité de la tâche, du LLM cible, des exigences de précision et du contexte disponible. Déclenchez lors de la conception rapide, de l'optimisation rapide ou lors du choix entre des techniques d'invite. Source : rfxlamia/claude-skillkit.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-25
Mis à jour
2026-03-11

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Réponses rapides

Qu'est-ce que prompt-engineering ?

À utiliser lorsque vous devez concevoir des invites LLM efficaces. Sélectionne intelligemment les méthodes d'invite optimales (Chain of Thought, Few-Shot, Zero-Shot, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Cohérence) et les formats de sortie (XML, JSON, YAML, Natural Language) en fonction de la complexité de la tâche, du LLM cible, des exigences de précision et du contexte disponible. Déclenchez lors de la conception rapide, de l'optimisation rapide ou lors du choix entre des techniques d'invite. Source : rfxlamia/claude-skillkit.

Comment installer prompt-engineering ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit