用途：把意图转化为 LLM 真正能遵循的指令，服务于基于大模型的应用开发，将提示词视为需要工程严谨性的程序。
主要能力：提示设计与优化、系统提示词架构、上下文窗口管理、输出格式规范、提示测试与评估、少样本示例设计。
可选模式：结构化系统提示词，按角色、上下文、指令、约束、输出格式、示例分节组织；少样本示例，给出 2 至 5 个多样示例并覆盖边界情况、保持格式一致；思维链，要求模型逐步推理并提供推理结构，把推理与答案分开解析。
要求：了解 LLM 基础、分词原理与基本编程。
常见注意事项：提示语言不精确、未明确指定格式、只说不做什么不说不做什么、改动提示却不衡量影响、为保险塞入无关上下文、示例有偏或不具代表性、所有任务都用默认温度、未考虑用户输入中的提示注入。
协作：可与 ai-agents-architect、rag-engineer、backend、product-manager 等技能配合使用。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、收费方式、支持平台与实测效果，这些内容暂未提供。