prompt-engineering

用途

本技能是一份提示词工程（Prompt Engineering）指南，用于帮助用户掌握面向 AI 模型的提示词编写方法，覆盖 LLM（大语言模型）、图像生成器和视频模型三类模型。指南通过 inference.sh CLI（belt）演示如何实际运行模型并测试提示词。

主要能力

指南涵盖以下提示词技巧与主题：

LLM 提示词：基本结构（角色/上下文 + 任务 + 约束 + 输出格式）、角色提示（Role Prompting）、任务清晰度、思维链（Chain-of-Thought）、少样本示例（Few-Shot Examples）、输出格式指定、约束设置。
图像生成提示词：基本结构（主体 + 风格 + 构图 + 光照 + 技术）、主体描述、风格关键词、构图控制、质量关键词、负向提示词（Negative Prompts）。
视频提示词：基本结构（镜头类型 + 主体 + 动作 + 场景 + 风格）、镜头运动、动作描述、时间关键词。
高级技巧：系统提示词（System Prompts）、结构化输出、迭代优化、多轮推理。
模型专属建议：分别针对 Claude、GPT-4、FLUX、Veo 给出提示词要点。
常见错误：过于模糊、过于冗长、相互冲突、缺少格式、缺少示例，并给出对应修正方法。
提示词模板：代码审查、内容写作、图像生成。

使用方式

指南要求先安装 belt CLI 技能：

npx skills add belt-sh/cli

并需要 inference.sh CLI（belt），安装说明见指南。登录命令：

belt login

运行 LLM 示例：

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
"prompt": "You are a senior software engineer. Review this code for security vulnerabilities:\n\npython\nuser_input = request.args.get(\"query\")\nresult = db.execute(f\"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}\")\n\n\nProvide specific issues and fixes."
}'

运行图像生成示例：

belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "A fluffy orange tabby cat with green eyes, sitting on a vintage leather armchair"
}'

运行视频生成示例：

belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
  "prompt": "Slow tracking shot following a woman walking through a sunlit forest, golden hour lighting, shallow depth of field, cinematic, 4K"
}'

系统提示词示例：

belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "system": "You are a helpful coding assistant. Always provide code with comments. If you are unsure about something, say so rather than guessing.",
  "prompt": "Write a Python function to validate email addresses using regex."
}'

负向提示词示例：

belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "Professional headshot portrait, clean background",
  "negative_prompt": "blurry, distorted, extra limbs, watermark, text, low quality, cartoon, anime"
}'

浏览全部应用：

belt app list

适用场景

为 LLM 编写结构化提示词，用于代码审查、内容写作、情感分析、信息抽取等任务。
为图像生成器编写包含主体、风格、构图、光照与质量关键词的提示词，并使用负向提示词排除不想要的效果。
为视频模型编写包含镜头类型、主体、动作、场景与风格的提示词，并控制镜头运动与时间效果。
通过迭代优化与多轮推理逐步细化提示词。

限制

指南未提供关于收费、价格、平台支持范围或效果保证的信息，这些内容暂未提供。指南中的模型专属建议为经验性描述，未给出量化依据。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制