用途：该技能面向提示工程，提供原则、模式与模板，用于为技术任务、学习内容、创意写作和研究类任务编写能一次获得高质量 LLM 回答的提示。
主要能力与内容：包含示例（examples/），覆盖技术任务 5 类变换（调试、实现、架构、代码审查、优化）、学习任务 4 类变换（概念解释、教程、对比、技能路径）、10 个快速修复模式及前后对比案例；参考指南（reference/）含 26 条原则完整参考、12 个常见反模式及修复、快速参考与选择矩阵；模板（templates/）含技术 5 种、学习 4 种、创意写作与头脑风暴及设计提示、研究分析对比与决策框架；检查清单（checklists/）含 23 点质量检查表（20 分以上为优秀）、快速改进指南及分类检查表。
部分关键原则：内容与清晰度方面有无闲聊、精炼、指定受众、直接具体任务、丰富上下文、明确要求；结构方面有拆分复杂任务、使用分隔符（###Headers###）、指定输出格式；推理方面有要求逐步、链式思考、提供示例。
使用方式：可读取检查清单评估提示质量，查看对应任务类型示例，使用模板；官方给出的快速开始命令为：
Check quality of your prompt
cat checklists/prompt-quality-checklist.md
View examples for your task type
cat examples/technical-task-prompts.md cat examples/learning-task-prompts.md
Use templates
cat templates/technical-prompt-template.md
Learn all principles
cat reference/prompt-principles-guide.md
适用场景：LLM 回答过于笼统或错误、提交前提升提示质量、培训团队成员、记录可复用提示模式、优化 AI 辅助工作流。
限制与说明：资料中给出的成功率与提升比例（如首轮质量 90%+、各类任务改进数据）为项目方声明，实际效果可能因模型与任务而异；本文未提供安装命令、具体收费或平台支持信息。技能版本 1.0，记录 26 条原则，最后更新 2025-01-15。