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Agent Skill · 开发

prompt-engineering(及时工程)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

prompt-engineering 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 18,889。

总安装 309周安装 13GitHub Stars 2下载 108核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prompt-engineering(及时工程)
来源仓库:https://github.com/d-kimuson/dotfiles
仓库路径:skills/prompt-engineering
安装命令:
npx skills add https://github.com/d-kimuson/dotfiles --skill prompt-engineering
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/d-kimuson/dotfiles --skill prompt-engineering

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

规范提示词结构与 Agent 行为约束机制设计。覆盖命令、Agent、Skill 与上下文文件的创建标准。强调保留真实业务规则,勿将示例当作硬性条款。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。高风险操作需在提示词中嵌入确认步骤与回滚方案。

prompt-engineering 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/prompt-engineering

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/d-kimuson/dotfiles --skill prompt-engineering;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

prompt-engineering 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/d-kimuson/dotfiles --skill prompt-engineering。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prompt-engineering 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

prompt-engineering 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

prompt-engineering 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

prompt-engineering 用的人多吗?

公开数据是累计安装 309 次,近一周安装 13 次,下载 108 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

prompt-engineering 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
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本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
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内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
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纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
prompt-engineering

及时工程 · 本页

3092只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Guidelines for creating and editing Coding Agent prompts (commands, agents, skills, context files).

Important: Always Read the detailed reference for the corresponding prompt type before starting work.

Prompt Type Quick Reference

TypeLocationInvocationPurposeReference
Command.claude/commands/<name>.md/command-nameReusable tasks for usersreferences/command.md
Agent.{.super-agent,.claude}/agents/<name>.md@agent-name / Task toolSpecialized subagentsreferences/agent.md
Skill`{.super-agent.claude.codex.github}/skills//SKILL.md`
Context File.claude/CLAUDE.md etc.Auto-loadedAlways-needed project contextreferences/context-file.md
DocumentAnyManual referenceStandalone prompts-

Other references:

  • references/orchestration.md - Orchestrator design for calling subagents
  • references/permission-syntax.md - Permission syntax for allowed-tools
  • references/hooks.md - Lifecycle hook configuration

Core Principles

1. Single Responsibility

Each prompt has one clear purpose.

  • ✅ Environment setup only / Code implementation only

2. Independence from Caller

Avoid references to "orchestrator" or "parent task"; focus on input/output contracts.

  • ✅ "Analyze the provided code and identify issues..."

3. Conciseness

Only information necessary for execution. Remove verbose examples, hypothetical paths, and generic patterns.

4. Noise Avoidance

  • Avoid examples in multiple languages (choose the primary language)
  • Avoid hypothetical file paths (CONTRIBUTING.md, etc.)
  • Omit detailed steps that the LLM can infer

Formatting Rules

  • No h1 headings: Do not start with #
  • Language: description in the project's primary language; body can also be in primary language
  • XML tags: Use for structuring when there are multiple sections

Orchestration

When calling subagents:

  1. Invocation template required: Include complete Task tool usage example
  2. Responsibility separation: Subagents should be generic; task-specific details go in templates

Special Rules for Context Files

Be especially careful since they are always loaded:

  • 80% rule: Only information needed by 80% of tasks
  • Index-first: Reference details via pointers
  • Scrutinize commands: Only commands the LLM will autonomously execute
  • Target under 200 lines

平台分布

Codex

34.73%
按下载量换算38

Claude

29.31%
按下载量换算32

Cursor

21.49%
按下载量换算23

Gemini CLI

10.01%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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