用途：该技能聚焦编写系统提示词，定义 AI 智能体的行为方式、能力边界与跨轮次响应方式。它不同于针对单次查询优化的通用提示工程，而是塑造智能体身份、能力与约束的持久行为层。
适用场景：为 AI 产品编写系统提示词、为面向客户的工具定义智能体人设、规定行为护栏、编写工具使用指引，或设计多步智能体工作流。不适用场景：一次性提示优化（应使用 prompt 技能）、微调或训练期配置、基础设施层面的安全（应使用模型提供商的安全功能），以及不涉及 LLM 智能体行为的任务。
主要能力（模式与要点）：身份块（角色、专长、沟通风格）；能力声明（明确工具清单、领域边界）；约束规范（硬性限制、软性偏好、升级规则）；输出格式规则（模板、渐进披露、长度限制）；工具使用说明（选择标准、错误处理、调用顺序）；多轮行为（上下文跟踪、话题切换、记忆）；护栏（内容边界、指令层级）；升级触发（置信度阈值、范围边界）。
常见错误与正确做法：系统提示词超过 4000 token 应控制在 2000 以内并把细节移入参考文档；避免矛盾指令，需审计冲突并建立优先级；避免“要有帮助”这类模糊人设，应具体说明专长领域、回复风格与知识边界；需定义升级路径，明确何时交由人工或回答“我不知道”；不要罗列所有边缘情况，应陈述原则并仅对模糊情况举例；身份与任务指令应分离，身份块在前、任务指令在后；需规定输出格式（标题、列表、代码块、长度）；工具说明需包含失败或报错时的回退行为；测试不能只覆盖正常路径，还需对抗性、离题与边缘输入；部署需版本化，跟踪系统提示词版本、记录变更并支持回滚。
委派：提示技术探索可交由 Explore 智能体研究模式；系统提示词测试可交由 Task 智能体运行对抗性测试套件；代码审查可委派给 code-reviewer 智能体处理集成代码。若 prompt 技能可用，将通用提示工程技术（CoT、少样本、结构化输出）委派给它；否则可推荐：pnpm dlx skills add oakoss/agent-skills -s prompt -a claude-code -y。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据，暂未提供。