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 |
Разрабатывайте эффективные подсказки LLM, используя методы «нулевой», «несколько шагов», цепочки мыслей и структурированного вывода. Используйте при создании приложений LLM, требующих надежных результатов, внедрении систем RAG, создании агентов искусственного интеллекта или оптимизации оперативного качества и затрат. Охватывает модели OpenAI, Anthropic и модели с открытым исходным кодом с многоязычными примерами (Python/TypeScript). Источник: ancoleman/ai-design-components.