用途：当产出物是提示词文本或类提示指令时使用此技能。目标不是让提示词更长，而是让模型的任务更清晰，并把非语言约束移到更好的机制中。
主要原则：假设模型足够聪明，只需说明任务、上下文、约束和输出约定，不教显而易见的推理；先删除再加内容，移除过期案例、重复规则、矛盾和防御性文字；分离层级，提示意图、示例、schema、代码、测试、评估、工具、循环状态和记忆属于不同表面；把确定性约束放在确定性位置，如类型、schema、测试、linter、验证器、脚本或运行框架；偏好紧凑的通用原则，而非大量狭窄案例；若提示在循环中运行，还需设计循环的观察、验证器、状态、停止策略和升级路径。
工作流：识别提示消费者、触发条件、渲染后的提示表面、预期输出和当前验证器；渲染或检查模型实际看到的完整提示，不要孤立编辑辅助片段；对失败分类，如缺少上下文、意图模糊、示例不佳、schema 不匹配、缺少验证器、策略过期或模型行为；写出针对该失败的最小改动，优先删除或替换而非增加警告；添加或改进能证明提示有效的检查，如 fixture、评估、快照、单元测试、评判标准或对话对比；用前后证据验证，并指出仍未经证实的行为。
何时阅读参考资料：编写或修订 SKILL.md 时阅读 skill-writing.md；审计现有提示文件或减少提示冗余时阅读 prompt-editing.md；当提示是智能体循环、工作流、调度器或评估器的一部分时阅读 loop-prompts.md。
收尾报告：更改的提示文件、删除或新增的指令类别、添加或运行的验证器/评估/检查、已证明的前后行为、剩余假设或未解决的失败。