用途：该技能用于帮助用户撰写、精炼和优化面向大语言模型的提示词，包括系统提示词、用户提示词和智能体指令。其核心理念是提示工程并非寻找“魔法词”，而是清晰沟通、结构化表达，并为模型提供正确的上下文与约束。
主要能力：强调清晰优先于技巧；使用 XML 标签或 Markdown 标题分隔指令、上下文与输入数据；通过少样本示例引导行为；对复杂任务鼓励链式思考，让模型先推理再给出最终答案。
工作流程：先分析请求，明确输入、预期输出与边界情况；再依据最佳实践组织提示词；随后起草提示词，使用 <instructions>、<context>、<input> 等结构标签；并向用户简要解释为何这样组织；最后根据反馈迭代。
常用技术：角色提示（如“你是一名专家系统管理员”）、XML 标签结构化、链式思考（在 <thinking> 标签内推理后再输出 <answer>）、少样本示例（1 至 3 个，覆盖边界情况）、预填充或引导开头（如以“Here is the JSON: {”结尾）。
输出方式：最终提示词以代码块形式呈现，便于复制；并鼓励用户测试后反馈结果以便继续调整。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果保证；更详细的技术说明、格式指南与故障排查（如修复幻觉或指令丢失）需参考 references/best-practices.md。