用途：Shape Your Agent 是一个可选的对话式工作流，帮助用户为使用 Sanity Context MCP 服务器的 AI 智能体编写系统提示词（system prompt）。它面向能够控制智能体系统提示词的用户；若无法访问系统提示词，可跳过此技能，因为通过 dial-your-context 技能配置的 Instructions 字段才是主要杠杆，单独使用即可。资料称，一个极简系统提示词（如“You are a helpful agent.”）配合良好的 Instructions 字段内容，在其评估中得分可达 80% 以上。
主要能力：系统提示词用于定义智能体行为——它是谁、如何说话、拒绝做什么，相当于智能体的个性与政策手册。它不负责内容模式与字段含义、查询模式与数据关系（这些由 Instructions 字段处理），也不负责 GROQ 语法与指引（由 MCP 自动提供）。在系统提示词中重复这些内容会造成冲突。
使用方式：以对话而非表单形式进行，按用户回答调整深度。步骤包括：理解用例（谁使用、什么场景、解决什么问题、用户典型状态）；定义行为（语气、详细程度、技术层次、格式，均需具体而非笼统）；设置边界（拒绝什么、重定向什么、护栏、信息未找到时的处理，每条规则需有触发场景）；起草提示词（角色、Voice、Boundaries、When you don't know，多数智能体 200-400 词即可）；审查与迭代（用 5-10 个真实问题测试，含至少 2 个边缘案例，逐条移除规则验证必要性，检查与 Instructions 字段冲突）。
限制与原则：黄金法则是少即是多，每一行系统提示词都在与 MCP 提供的上下文争夺模型注意力，过度设计的提示词可能降低回答质量。提示词过长会出现忽略规则、回答模板化、逐字复述提示词等迹象；过短则语气不一致、该拒绝的未拒绝、该说不知道时却猜测。系统提示词应控制在 500 词以内，目标 200-400 词。分层原则：系统提示词管行为，Instructions 字段管数据指引，MCP 管查询机制，各司其职。资料未提供该技能的安装命令、收费或价格信息。