This skill enables comprehensive prompt engineering across multiple LLM models. Engineer, optimize, and refine prompts using established best practices. Create new prompts from scratch or improve existing ones for maximum effectiveness. Recommend optimal models based on specific requirements through interactive analysis.
| XML Tags | 3+ components, structured output | High - clear separation | | Role Prompting | Domain expertise needed | Medium - contextual knowledge | | Clear & Direct | Always (baseline) | Critical - foundation | | Multishot Prompting | Format/style consistency | High - 40-60% improvement | | Chain of Thought | Complex reasoning | High - accuracy boost |
| Prompt Chaining | Multi-stage workflows | High - manages complexity |
Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «создать подсказку», «оптимизировать подсказку», «улучшить эту подсказку», «спроектировать подсказку», «лучшие практики разработки подсказок», «сделать эту подсказку лучше», «рекомендовать модель», «какую модель мне следует использовать», «лучшая модель для», «GPT vs Claude», «Opus vs Sonnet», «Haiku vs Sonnet», «проанализировать качество подсказки», «исправить мою подсказку», «подсказать Клоду», «подсказать GPT» или нужна помощь в быстром проектировании, выборе модели или быстрой оптимизации для любого LLM (Claude Opus/Sonnet/Haiku 4.5, GPT 5.1/Codex, Gemini Pro 3.0). Источник: ibutters/claudecodeplugins.