用途：创建、更新、审查或讨论 LLM 提示词，包括系统提示、技能（skill）与智能体（agent）。核心原则是提示词只陈述目标并让路，其余内容都是每次运行都要消耗的负载，因此每一行都必须比其成本更有价值。
主要能力：判断一行内容是否该存在、放在哪里、如何措辞。判断依据是来源：用户明确规定的决定、偏好或约束应保留；运行范围之外的世界事实（未成文惯例、观察到的失败）应保留，并优先用指向来源的指针而非可能过期的副本；用于抵消已观察到的模型默认行为的内容应保留；从运行本身也会读到的材料中推导出的结论应删除。请求未定的选择属于提出请求的人，不应替其决定。
使用方式：从目标句开始，逐行添加经上述问题认可的内容，自下而上撰写，而非先写宽泛再删减。内容分两种预算：上下文负载（始终加载、每轮都付费）与认知负载（人需要记住有哪些文档、何时取用）。内容按运行需要的紧迫程度分三档：按序执行的步骤、按需查阅的参考、通过指针到达的独立文件中的披露参考。规则、边界与例外应放在同一标题下。指针的措辞决定运行能否到达目标，应把触发词放在前面。措辞上优先使用模型已掌握的预训练词汇与概念，陈述目标而非禁令，每步以可检查的条件收尾，判断性调用给规则而非绝对命令，保持低唤醒度。
适用场景：编写或改进提示词、讨论技能或智能体、诊断失败提示词（见 references/metaprompting.md）、系统提示部署（见 references/system-prompts.md）、技能与智能体的结构机制（见 references/mechanics.md）。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台或效果数据。文中强调避免过度指定、避免为单一观察到的失败建立大段规则、避免重复同一规则、避免复述环境已能回答的内容。