Comprehensive prompt and context engineering. Every recommendation grounded in research.
| system prompt | The top-level instruction block sent before user messages; sets model behavior | | context window | The full token budget: system prompt + conversation history + tool results + retrieved docs | | context engineering | Designing the entire context window, not just the prompt text — write, select, compress, isolate |
| template | A reusable prompt structure with variable slots ({{input}}, $ARGUMENTS) | | rubric | A scoring framework with dimensions, levels (1-5), and concrete examples per level | | few-shot example | An input/output pair included in the prompt to demonstrate desired behavior |
모든 AI 시스템을 위한 포괄적인 프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링. 4가지 모드: (1) 처음부터 새로운 프롬프트 작성, (2) 진단 채점 및 선택적 개선을 통해 기존 프롬프트 분석, (3) 모델 계열(Claude/GPT/Gemini/Llama) 간 프롬프트 변환, (4) 테스트 모음 및 기준표를 사용하여 프롬프트 평가. 모든 권장 사항을 모델 클래스에 맞게 조정합니다(지시 따르기 vs 추론). 현재 문서를 기준으로 조사 결과를 검증합니다. 시스템 프롬프트, 에이전트 프롬프트, RAG 파이프라인, 도구 정의 또는 모든 LLM 컨텍스트 디자인에 사용합니다. 프롬프트 실행, 콘텐츠 생성 또는 에이전트 구축에는 적합하지 않습니다. 출처: wyattowalsh/agents.