prompt-engineer

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 |

Комплексное проектирование подсказок и контекста для любой системы искусственного интеллекта. Четыре режима: (1) Создание новых подсказок с нуля, (2) Анализ существующих подсказок с диагностической оценкой и дополнительным улучшением, (3) Преобразование подсказок между семействами моделей (Клод/GPT/Близнецы/Лама), (4) Оценка подсказок с помощью наборов тестов и рубрик. Адаптирует все рекомендации к классу модели (следование инструкциям или рассуждения). Сверяет выводы с текущей документацией. Используйте для системных подсказок, подсказок агента, конвейеров RAG, определений инструментов или любого дизайна контекста LLM. НЕ для запуска подсказок, создания контента или создания агентов. Источник: wyattowalsh/agents.