Progettare suggerimenti LLM efficaci utilizzando tecniche zero-shot, pochi-shot, catena di pensiero e output strutturato. Da utilizzare quando si creano applicazioni LLM che richiedono output affidabili, si implementano sistemi RAG, si creano agenti AI o si ottimizzano qualità e costi tempestivi. Copre modelli OpenAI, antropici e open source con esempi multilingue (Python/TypeScript).
Installa rapidamente la skill AI prompt-engineering nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: ancoleman/ai-design-components.
Design and optimize prompts for large language models (LLMs) to achieve reliable, high-quality outputs across diverse tasks.
This skill provides systematic techniques for crafting prompts that consistently elicit desired behaviors from LLMs. Rather than trial-and-error prompt iteration, apply proven patterns (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, structured outputs) to improve accuracy, reduce costs, and build production-ready LLM applications. Covers multi-model deployment (OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, open-source mode...
| Goal | Technique | Token Cost | Reliability | Use Case |
Progettare suggerimenti LLM efficaci utilizzando tecniche zero-shot, pochi-shot, catena di pensiero e output strutturato. Da utilizzare quando si creano applicazioni LLM che richiedono output affidabili, si implementano sistemi RAG, si creano agenti AI o si ottimizzano qualità e costi tempestivi. Copre modelli OpenAI, antropici e open source con esempi multilingue (Python/TypeScript). Fonte: ancoleman/ai-design-components.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill prompt-engineeringProgettare suggerimenti LLM efficaci utilizzando tecniche zero-shot, pochi-shot, catena di pensiero e output strutturato. Da utilizzare quando si creano applicazioni LLM che richiedono output affidabili, si implementano sistemi RAG, si creano agenti AI o si ottimizzano qualità e costi tempestivi. Copre modelli OpenAI, antropici e open source con esempi multilingue (Python/TypeScript). Fonte: ancoleman/ai-design-components.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill prompt-engineering Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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