用途：用于编写、测试和迭代能在大语言模型上稳定输出结果的提示词，覆盖提示词优化技巧、结构化提示词设计、合成测试数据生成与评测方法。
适用场景：为AI功能编写或优化提示词；为智能体或助手编写系统提示词；提升LLM输出的可靠性与一致性；生成合成测试数据以验证提示词行为；评测提示词在边界情况下的表现；设计提示词链与流水线。
工作流程：研究阶段收集用例、约束条件与评测标准，审查现有提示词与模型行为；设计阶段起草带示例、约束与评测挂钩的结构化提示词，规划实验与衡量策略；生成测试数据阶段分析提示词变量，生成多样且贴近真实的测试用例；验证阶段运行提示词试验、记录输出、记录调整并迭代至质量达标；交付阶段移交最终提示词，附使用指引与评测结果。
核心原则：创建提示词时必须在清晰标注的区块中展示完整提示词文本，不能只描述而不展示，提示词须可复制且自成一体。
交付物清单：完整提示词文本（完整、格式正确地展示）；设计选择与所用技巧的说明；使用指引（模型、温度、参数）；预期输出示例；覆盖正常路径、边界情况与对抗输入的测试用例。
参考文档：提示词技巧与模式见 skills/prompt-engineering/references/techniques.md；合成测试数据生成见 skills/prompt-engineering/references/synthetic-data.md。
限制：资料未提供具体模型兼容性、收费或价格信息，暂未提供。