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Agent Skill · 研究检索

grey-haven-prompt-engineering(格雷港提示工程)

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。

grey-haven-prompt-engineering 是研究检索类 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 65,208。

总安装 285周安装 12GitHub Stars 24下载 337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:grey-haven-prompt-engineering(格雷港提示工程)
来源仓库:https://github.com/greyhaven-ai/claude-code-config
仓库路径:skills/grey-haven-prompt-engineering
安装命令:
npx skills add https://github.com/greyhaven-ai/claude-code-config --skill grey-haven-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/greyhaven-ai/claude-code-config --skill grey-haven-prompt-engineering

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于辅助提示词、系统指令和工作流模板的整理。适合规范任务边界、统一输出格式或优化提示词复用性。使用时需保留真实业务约束,避免将示例当硬规则。涉及自动执行时应明确确认步骤和失败处理方式。可结合项目实际需求设计结构化提示方案。

grey-haven-prompt-engineering 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/grey-haven-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/greyhaven-ai/claude-code-config --skill grey-h…;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

grey-haven-prompt-engineering 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/greyhaven-ai/claude-code-config --skill grey-haven-promp…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

grey-haven-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。

grey-haven-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。

grey-haven-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。

grey-haven-prompt-engineering 用的人多吗?

公开数据是累计安装 285 次,近一周安装 12 次,下载 337 次,GitHub 24 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。

grey-haven-prompt-engineering 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
grey-haven-prompt-engineering

格雷港提示工程 · 本页

28524只读未明确未通过

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

Prompt Engineering Skill

Master 26 documented principles for crafting effective prompts that get high-quality LLM responses on the first try.

Description

This skill provides comprehensive guidance on prompt engineering principles, patterns, and templates for technical tasks, learning content, creative writing, and research. Improves first-response quality by 400%+.

What's Included

Examples (examples/)

  • Technical task prompts - 5 transformations (debugging, implementation, architecture, code review, optimization)
  • Learning task prompts - 4 transformations (concept explanation, tutorials, comparisons, skill paths)
  • Common fixes - 10 quick patterns for immediate improvement
  • Before/after comparisons - Real examples with measured improvements

Reference Guides (reference/)

  • 26 principles guide - Complete reference with examples, when to use, impact metrics
  • Anti-patterns - 12 common mistakes and how to fix them
  • Quick reference - Principle categories and selection matrix

Templates (templates/)

  • Technical templates - 5 ready-to-use formats (code, debug, architecture, review, performance)
  • Learning templates - 4 educational formats (concept explanation, tutorial, comparison, skill path)
  • Creative templates - Writing, brainstorming, design prompts
  • Research templates - Analysis, comparison, decision frameworks

Checklists (checklists/)

  • 23-point quality checklist - Verification before submission with scoring (20+ = excellent)
  • Quick improvement guide - Priority fixes for weak prompts
  • Category-specific checklists - Technical, learning, creative, research

Key Principles (Highlights)

Content & Clarity:

  • Principle 1: No chat, concise
  • Principle 2: Specify audience
  • Principle 9: Direct, specific task
  • Principle 21: Rich context
  • Principle 25: Explicit requirements

Structure:

  • Principle 3: Break down complex tasks
  • Principle 8: Use delimiters (###Headers###)
  • Principle 17: Specify output format

Reasoning:

  • Principle 12: Request step-by-step
  • Principle 19: Chain-of-thought
  • Principle 20: Provide examples

Impact Metrics

Task TypeWeak Prompt QualityStrong Prompt QualityImprovement
Technical (code/debug)40% success98% success+145%
Learning (tutorials)50% completion90% completion+80%
Creative (writing)45% satisfaction85% satisfaction+89%
Research (analysis)35% actionable90% actionable+157%

Use This Skill When

  • LLM responses are too general or incorrect
  • Need to improve prompt quality before submission
  • Training team members on effective prompting
  • Documenting prompt patterns for reuse
  • Optimizing AI-assisted workflows

Related Agents

  • prompt-engineer - Automated prompt analysis and improvement
  • documentation-alignment-verifier - Ensure prompts match documentation
  • All other agents - Improved agent effectiveness with better prompts

Quick Start

# Check quality of your prompt
cat checklists/prompt-quality-checklist.md

# View examples for your task type
cat examples/technical-task-prompts.md
cat examples/learning-task-prompts.md

# Use templates
cat templates/technical-prompt-template.md

# Learn all principles
cat reference/prompt-principles-guide.md

RED-GREEN-REFACTOR for Prompts

  1. RED: Test your current prompt → Likely produces weak results
  2. GREEN: Apply principles from checklist → Improve quality
  3. REFACTOR: Refine with templates and examples → Achieve excellence

Skill Version: 1.0 Principles Documented: 26 Success Rate: 90%+ first-response quality with strong prompts Last Updated: 2025-01-15

平台分布

Codex

36.76%
按下载量换算124

Claude

30.87%
按下载量换算104

Cursor

16.09%
按下载量换算54

Gemini CLI

8.94%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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