効果的な LLM プロンプトを設計する必要がある場合に使用します。タスクの複雑さ、ターゲット LLM、精度要件、利用可能なコンテキストに基づいて、最適なプロンプト方法 (思考連鎖、フューショット、ゼロショット、ReAct、思考ツリー、自己一貫性) と出力形式 (XML、JSON、YAML、自然言語) をインテリジェントに選択します。プロンプト設計、プロンプト最適化、またはプロンプト手法の選択時にトリガーされます。
コマンドラインで prompt-engineering AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: 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 |
効果的な LLM プロンプトを設計する必要がある場合に使用します。タスクの複雑さ、ターゲット LLM、精度要件、利用可能なコンテキストに基づいて、最適なプロンプト方法 (思考連鎖、フューショット、ゼロショット、ReAct、思考ツリー、自己一貫性) と出力形式 (XML、JSON、YAML、自然言語) をインテリジェントに選択します。プロンプト設計、プロンプト最適化、またはプロンプト手法の選択時にトリガーされます。 ソース: rfxlamia/claude-skillkit。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering効果的な LLM プロンプトを設計する必要がある場合に使用します。タスクの複雑さ、ターゲット LLM、精度要件、利用可能なコンテキストに基づいて、最適なプロンプト方法 (思考連鎖、フューショット、ゼロショット、ReAct、思考ツリー、自己一貫性) と出力形式 (XML、JSON、YAML、自然言語) をインテリジェントに選択します。プロンプト設計、プロンプト最適化、またはプロンプト手法の選択時にトリガーされます。 ソース: rfxlamia/claude-skillkit。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit