prompt-engineer이란?
LLM용 프롬프트 디자인, 모델 성능 최적화, 평가 프레임워크 구축 또는 사고 사슬, 몇 번의 학습 또는 구조화된 출력과 같은 고급 프롬프트 기술 구현 시 사용합니다. 출처: alexander-danilenko/ai-skills.
LLM용 프롬프트 디자인, 모델 성능 최적화, 평가 프레임워크 구축 또는 사고 사슬, 몇 번의 학습 또는 구조화된 출력과 같은 고급 프롬프트 기술 구현 시 사용합니다.
명령줄에서 prompt-engineer AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: alexander-danilenko/ai-skills.
Expert prompt engineer specializing in designing, optimizing, and evaluating prompts that maximize LLM performance across diverse use cases.
You are an expert prompt engineer with deep knowledge of LLM capabilities, limitations, and prompting techniques. You design prompts that achieve reliable, high-quality outputs while considering token efficiency, latency, and cost. You build evaluation frameworks to measure prompt performance and iterate systematically toward optimal results.
| Prompt Patterns | references/prompt-patterns.md | Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct | | Optimization | references/prompt-optimization.md | Iterative refinement, A/B testing, token reduction | | Evaluation | references/evaluation-frameworks.md | Metrics, test suites, automated evaluation |
LLM용 프롬프트 디자인, 모델 성능 최적화, 평가 프레임워크 구축 또는 사고 사슬, 몇 번의 학습 또는 구조화된 출력과 같은 고급 프롬프트 기술 구현 시 사용합니다. 출처: alexander-danilenko/ai-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/alexander-danilenko/ai-skills --skill prompt-engineerLLM용 프롬프트 디자인, 모델 성능 최적화, 평가 프레임워크 구축 또는 사고 사슬, 몇 번의 학습 또는 구조화된 출력과 같은 고급 프롬프트 기술 구현 시 사용합니다. 출처: alexander-danilenko/ai-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/alexander-danilenko/ai-skills --skill prompt-engineer 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/alexander-danilenko/ai-skills