这是一份面向开发者的实用提示词工程（Prompt Engineering）模式集合，聚焦在生产环境中可用的技巧，主要针对 Claude、GPT 和 Gemini。以下按用途、主要能力、使用方式、适用场景和限制分段说明。
用途
该技能帮助开发者编写、调试与维护与大语言模型交互的提示词，覆盖系统提示词、少样本示例、思维链、结构化输出、上下文管理、工具调用、模板化、测试与优化等主题。
主要能力
-
系统提示词（System Prompts）：建议按「角色与身份 → 核心能力与知识 → 行为约束（不该做什么）→ 输出格式要求 → 边界情况处理」的顺序组织。角色定义应具体、限定范围、固定版本上下文。约束应具体、可测试，并绑定到已知的失败模式。复杂智能体可用带标题的分段结构（如 Identity、Scope、Review Criteria、Output Format、Behavior）。
-
少样本示例（Few-Shot Examples）：适用于输出格式特殊、自定义分类、规则难以用文字描述而更易示范的转换任务，以及仅靠指令模型始终格式出错的情况。建议使用 2-5 个示例，覆盖边界情况而非只有正常路径，从简到繁排序，保持格式一致，并按类别各给至少一个示例；还可用负例指出常见错误输出。
-
思维链（Chain-of-Thought）：通过要求模型分步推理，提升逻辑、数学、多步问题和调试的准确性。适用于调试、代码审查、架构决策、数据分析；不适用于简单检索、纯格式化翻译或低延迟的简单问答。面向终端用户时可让推理放在 <thinking> 标签内，最终答案放在 <answer> 标签内。
-
结构化输出：介绍 JSON 模式（给出精确字段名与类型、用管道符表示枚举、为歧义字段加注释、数组给出单元素结构）、XML 标签（适合混合结构化与非结构化内容，Claude 尤其可靠）以及用于人读界面输出的 Markdown 格式。
-
上下文窗口管理：给出优先级顺序（系统提示词与指令、直接相关代码或数据、类型定义与模式、相关文件、对话历史、背景文档），并说明在上下文中的排列方式、截断策略（摘要化旧对话、只保留函数签名、剥离注释与文档字符串、用文件路径和行号代替整文件、大文件分块多轮处理）以及 token 预算的粗略分配。
-
工具与函数调用提示：说明如何清晰描述工具（说明功能与返回内容、何时用与何时不用、给出示例参数值、记录边界情况、描述控制在 200 词以内），并在系统提示词中加入工具选择的路由提示。
-
提示词模板：介绍变量替换（如 {{language}}、{{code}}）、条件段落（如 {{#if is_security_review}}）及模板最佳实践（变量命名具描述性、设默认值、发送前校验必填变量非空、对模板做版本管理）。
-
常见任务模板：提供代码生成、代码审查、调试、文档、数据提取等可复用提示词范式。
-
反模式：列举含糊指令、冲突约束、过度约束、提示词注入风险、假设上下文持久化等常见问题及改进方式。
-
提示词测试：介绍 A/B 对比（20-50 条代表性输入、同温度打分、按标准跟踪胜出版本）、回归测试（保留黄金用例集、部署前运行、标记输出变化供人工审查、提示词随代码做版本控制）以及评估标准（正确性、格式合规、完整性、简洁性、安全性）。
-
模型专属技巧：分别给出 Claude（XML 标签、独立 system 字段、长上下文、预填充回复、明确允许推测）、GPT（JSON 模式、函数调用、消息角色、控制啰嗦、图像输入）、Gemini（超长上下文、Google 搜索接地、response schema、多模态、代码任务显式指定语言）以及跨模型通用建议。
-
token 优化：给出精简提示词的技巧（去填充词、使用模型理解的缩写、按名称引用规范、用结构化格式替代散文、剥离无关注释、合并相似指令），并说明哪些内容不应为省 token 而削减（关键安全约束、少样本示例、边界情况说明、工具描述）。
使用方式
该内容以提示词工程指南形式提供，安装命令、调用方式等技术信息暂未提供。
适用场景
适合在开发 LLM 应用、编写系统提示词、设计少样本示例、调试提示词输出格式、管理长上下文、定义工具调用、构建提示词模板以及建立提示词测试与版本管理流程时参考。
限制
该资料为通用提示词工程实践指南，未提供特定框架集成、安装命令、收费或价格、平台支持范围等信息，均暂未提供。