prompt-engineering

SKILL.md

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 |

ゼロショット、少数ショット、思考連鎖、構造化された出力手法を使用して、効果的な LLM プロンプトを設計します。信頼性の高い出力を必要とする LLM アプリケーションの構築、RAG システムの実装、AI エージェントの作成、プロンプトの品質とコストの最適化を行う場合に使用します。 OpenAI、Anthropic、オープンソース モデルを多言語の例 (Python/TypeScript) でカバーします。 ソース: ancoleman/ai-design-components。

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