什么是 prompt-engineering?
当您需要设计有效的 LLM 提示时使用。根据任务复杂度、目标LLM、准确性要求和可用上下文,智能选择最佳提示方法(思想链、少样本、零样本、ReAct、思想树、自我一致性)和输出格式(XML、JSON、YAML、自然语言)。在提示设计、提示优化或在提示技术之间进行选择时触发。 来源:rfxlamia/claude-skillkit。
当您需要设计有效的 LLM 提示时使用。根据任务复杂度、目标LLM、准确性要求和可用上下文,智能选择最佳提示方法(思想链、少样本、零样本、ReAct、思想树、自我一致性)和输出格式(XML、JSON、YAML、自然语言)。在提示设计、提示优化或在提示技术之间进行选择时触发。
通过命令行快速安装 prompt-engineering AI 技能到你的开发环境
来源:rfxlamia/claude-skillkit。
This skill helps create highly effective prompts by selecting the optimal technique and format based on task characteristics. Analyzes complexity, target LLM, accuracy needs, and context to recommend the best approach from 10+ proven methods and 4 structured formats.
| Need | Method | Best Format | Reference |
| Simple task | Zero-Shot | Natural Language | zero-shot.md | | Style consistency | Few-Shot | Same as examples | few-shot.md | | Multi-step reasoning | CoT | Natural/XML | chain-of-thought.md | | Tool interaction | ReAct | JSON | react.md | | Complex planning | ToT | YAML/XML | tree-of-thoughts.md |
当您需要设计有效的 LLM 提示时使用。根据任务复杂度、目标LLM、准确性要求和可用上下文,智能选择最佳提示方法(思想链、少样本、零样本、ReAct、思想树、自我一致性)和输出格式(XML、JSON、YAML、自然语言)。在提示设计、提示优化或在提示技术之间进行选择时触发。 来源:rfxlamia/claude-skillkit。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering当您需要设计有效的 LLM 提示时使用。根据任务复杂度、目标LLM、准确性要求和可用上下文,智能选择最佳提示方法(思想链、少样本、零样本、ReAct、思想树、自我一致性)和输出格式(XML、JSON、YAML、自然语言)。在提示设计、提示优化或在提示技术之间进行选择时触发。 来源:rfxlamia/claude-skillkit。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit --skill prompt-engineering 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/rfxlamia/claude-skillkit