用途：这是一份提示词工程（Prompt Engineering）指南型技能，帮助用户为 LLM、图像生成器和视频模型编写结构化提示词，并借助 inference.sh CLI 实际运行提示。
主要能力： LLM 提示：给出「角色/上下文 + 任务 + 约束 + 输出格式」基础结构，覆盖角色提示、任务清晰化、链式思考（chain-of-thought）、少样本示例（few-shot）、输出格式指定、约束设置、系统提示、结构化输出、迭代优化与多轮推理。 图像提示：结构为「主体 + 风格 + 构图 + 光照 + 技术」，含主体描述、风格关键词、构图控制、质量关键词与负向提示（negative_prompt）。 视频提示：结构为「镜头类型 + 主体 + 动作 + 场景 + 风格」，含运镜关键词与时间类关键词（慢动作、延时等）。
使用方式：需先安装并登录 inference.sh CLI（infsh），文中示例命令为 infsh login，并通过 infsh app run 调用具体模型，例如 openrouter/claude-sonnet-45、falai/flux-dev、google/veo-3-1-fast，输入以 JSON 形式通过 --input 传入。
适用场景：代码审查、内容写作、图像与视频生成提示、信息抽取与情感分析等结构化任务、多轮问题分析。
限制：本技能依赖 inference.sh CLI 及其调用模型；各模型的具体可用性、费用与配额暂未提供。文中也列出常见错误（过于模糊、过长、自相矛盾、无格式、无示例）及修正建议，并给出按模型（Claude、GPT-4、FLUX、Veo）的经验性提示偏好。