本技能是一套提示词工程模式的合集，目标是帮助使用者设计出能让语言模型稳定产出结构化、高质量输出的提示词。
【用途】 用于为 LLM 智能体编写提示词，覆盖从系统提示词架构到测试评估的完整流程。
【提示词架构】 系统提示词由若干层次组成：身份与角色（模型是谁、做什么）、上下文与约束（领域知识、护栏）、输出格式（结构、长度、风格）、示例/少样本（输入输出对）、指令（分步任务指引）。
【优先级分层】 当指令冲突时，模型遵循如下优先级：系统提示词具有最高结构权威；最近一条用户消息代表当前任务上下文；更早的对话属于背景上下文；训练数据决定默认行为。
【核心模式】
- 结构化输出：要求模型按精确格式返回结果，资料以分析代码为例给出 <analysis>、<summary>、<findings>、<finding severity="high|medium|low">、<location>、<issue>、<fix>、<score> 等 XML 结构。
- 思维链：回答前分步思考，步骤为识别核心问题、列出相关约束、考虑 2-3 种方案、评估取舍、推荐最佳方案及理由，并将推理放在 <thinking> 标签内再给最终答案。
- 少样本示例：以提交信息分类为例，先给若干“消息 → 类型”示例（如 feat、fix、docs、refactor），再让模型对新的提交信息分类。
- 角色提示：以“资深安全工程师”审查金融服务应用代码为例，明确优先关注认证授权缺陷、数据暴露风险、输入校验缺口、依赖漏洞。
【进阶模式】
- 约束提示：限定生成代码的约束，如仅用标准库、处理空输入、含类型提示、最多 20 行、含文档字符串。
- 任务分解：把复杂任务拆为顺序子提示（分析当前代码结构、识别所需具体改动、写最小差异、验证不破坏既有行为）。
- 自验证：生成回复后重读原问题、检查每条要求是否满足、在脑中验证代码能否编译/运行、标记所做的假设。
- 负向提示：明确不该做什么，例如不添加未要求的错误处理、不重构周边代码、不为显而易见操作加注释、不改函数签名。
【Claude 专属模式】
- XML 标签结构化：Claude 对 XML 标签分段响应良好，资料以 <context>、<task>、<constraints> 为例。
- 扩展思考：可通过客户端参数分配思考预算，示例代码使用 model="claude-sonnet-4-6"、max_tokens=16000、thinking={"type":"enabled","budget_tokens":10000}。
- 工具使用：定义结构化交互工具，示例工具名为 create_skill，含 name、category、description 等字段的输入 schema，其中 name 使用正则 ^[a-z][a-z0-9-]*$，description 最大长度 600。
【多轮对话设计】
- 上下文窗口管理：给出对话预算分配示例——系统提示词约 2K token（固定）、对话历史约 50K token（增长）、当前任务上下文约 10K token（可变）、响应空间约 4K token（预留）。
- 对话摘要：当上下文变大时摘要早期轮次，资料给出 <conversation_summary> 示例，摘要识别出的 bug、达成一致的修复方案、已实施的修改位置。
【提示词测试】 评估标准包括：正确性（与已知良好答案对比）、一致性（同一提示词运行 5 次检查方差）、格式合规（程序化校验输出结构）、边界情况（空输入、长输入、对抗性输入）、稳健性（改写提示词检查输出稳定性）。A/B 测试给出 evaluate_prompts 异步函数示例，对多组提示词在测试用例上生成输出并评分，返回各提示词平均分。
【反模式】 模糊指令、冲突约束（如“简洁”与“详尽解释”并存）、提示词注入漏洞（始终将系统指令与用户输入分离）、缺少输出格式说明、过度提示、忽视模型能力（简单指令即可时仍用思维链）。
【限制】 以上为资料所载内容；该技能的具体安装方式、适用平台、收费情况、实际效果等暂未提供。