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prompt-engineering

작업 프롬프트, 시스템 프롬프트 및 LLM-판단 프롬프트를 포함하여 LLM 파이프라인에 대한 프롬프트를 작성, 검토 또는 개선할 때 이 기술을 사용하십시오. 트리거에는 프롬프트 작성 또는 개선 요청, LLM이 일관되지 않거나 잘못된 출력을 생성하는 이유 진단, 의도와 모델 동작 간의 격차 해소, 지침의 모호성 감소, 몇 장의 예시 추가, 복잡한 프롬프트 구성 또는 출력 형식 개선 등이 포함됩니다. 또한 사용자가 일반화 실패(모델 제한)와 사양 실패(불분명한 지침)를 구별하는 데 도움이 필요할 때 또는 관찰된 실패 모드를 기반으로 프롬프트를 반복할 때 사용합니다. 일반 코딩 작업, 문서 작성 또는 LLM 이외의 글쓰기에는 사용하지 마십시오.

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설치

$npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill prompt-engineering

prompt-engineering 설치 방법

명령줄에서 prompt-engineering AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치

  1. 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
  2. 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill prompt-engineering
  3. 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

출처: maragudk/evals-skills.

Effective prompt engineering is fundamentally about closing two gaps between human intent and model behavior. Understanding which gap you're dealing with determines whether prompt refinement will actually solve your problem.

This gulf separates what you mean from what you actually wrote in the prompt. Your intent — the task you want the LLM to perform — is often only loosely captured by the words you write. Specifying tasks precisely in natural language is surprisingly hard.

Even prompts that seem clear often leave crucial details unstated. For example:

작업 프롬프트, 시스템 프롬프트 및 LLM-판단 프롬프트를 포함하여 LLM 파이프라인에 대한 프롬프트를 작성, 검토 또는 개선할 때 이 기술을 사용하십시오. 트리거에는 프롬프트 작성 또는 개선 요청, LLM이 일관되지 않거나 잘못된 출력을 생성하는 이유 진단, 의도와 모델 동작 간의 격차 해소, 지침의 모호성 감소, 몇 장의 예시 추가, 복잡한 프롬프트 구성 또는 출력 형식 개선 등이 포함됩니다. 또한 사용자가 일반화 실패(모델 제한)와 사양 실패(불분명한 지침)를 구별하는 데 도움이 필요할 때 또는 관찰된 실패 모드를 기반으로 프롬프트를 반복할 때 사용합니다. 일반 코딩 작업, 문서 작성 또는 LLM 이외의 글쓰기에는 사용하지 마십시오. 출처: maragudk/evals-skills.

인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill prompt-engineering
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-25
업데이트
2026-03-10

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빠른 답변

prompt-engineering이란?

작업 프롬프트, 시스템 프롬프트 및 LLM-판단 프롬프트를 포함하여 LLM 파이프라인에 대한 프롬프트를 작성, 검토 또는 개선할 때 이 기술을 사용하십시오. 트리거에는 프롬프트 작성 또는 개선 요청, LLM이 일관되지 않거나 잘못된 출력을 생성하는 이유 진단, 의도와 모델 동작 간의 격차 해소, 지침의 모호성 감소, 몇 장의 예시 추가, 복잡한 프롬프트 구성 또는 출력 형식 개선 등이 포함됩니다. 또한 사용자가 일반화 실패(모델 제한)와 사양 실패(불분명한 지침)를 구별하는 데 도움이 필요할 때 또는 관찰된 실패 모드를 기반으로 프롬프트를 반복할 때 사용합니다. 일반 코딩 작업, 문서 작성 또는 LLM 이외의 글쓰기에는 사용하지 마십시오. 출처: maragudk/evals-skills.

prompt-engineering 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/maragudk/evals-skills --skill prompt-engineering 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/maragudk/evals-skills

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-25