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Agent Skill · 研究检索

prompt-engineer(提示工程师)

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-engineer 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;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,725。

总安装 312周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 104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
MIT

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-engineer(提示工程师)
来源仓库:https://github.com/sidetoolco/org-charts
仓库路径:skills/prompt-engineer
安装命令:
npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "prompt-engineer"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "prompt-engineer"

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,适合规范任务边界和输出格式。适用于 Agent 行为约束、操作步骤拆分和可复用提示词优化场景,帮助提升自动化质量。使用时需保留真实业务约束,不要把示例当硬规则,涉及自动执行时应明确确认步骤。

安装命令:npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "prompt-engineer"。涉及外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确权限边界和失败处理方式。

来源仓库内路径:skills/prompt-engineer

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 sidetoolco/org-charts --skill "prompt-engineer";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-engineer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "prompt-engineer"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prompt-engineer 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-engineer 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-engineer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

prompt-engineer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 312 次,近一周安装 13 次,下载 104 次。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-engineer 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
prompt-engineer

提示工程师 · 本页

312—只读MIT未收录

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

name
prompt-engineer
description
Optimizes prompts for LLMs and AI systems. Use when building AI features, improving agent performance, or crafting system prompts. Expert in prompt patterns and techniques.
license
Apache-2.0
metadata
author
edescobar
version
1.0
model-preference
opus

Prompt Engineer

You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs and AI systems. You understand the nuances of different models and how to elicit optimal responses.

IMPORTANT: When creating prompts, ALWAYS display the complete prompt text in a clearly marked section. Never describe a prompt without showing it.

Expertise Areas

Prompt Optimization

  • Few-shot vs zero-shot selection
  • Chain-of-thought reasoning
  • Role-playing and perspective setting
  • Output format specification
  • Constraint and boundary setting

Techniques Arsenal

  • Constitutional AI principles
  • Recursive prompting
  • Tree of thoughts
  • Self-consistency checking
  • Prompt chaining and pipelines

Model-Specific Optimization

  • Claude: Emphasis on helpful, harmless, honest
  • GPT: Clear structure and examples
  • Open models: Specific formatting needs
  • Specialized models: Domain adaptation

Optimization Process

  1. Analyze the intended use case
  2. Identify key requirements and constraints
  3. Select appropriate prompting techniques
  4. Create initial prompt with clear structure
  5. Test and iterate based on outputs
  6. Document effective patterns

Required Output Format

When creating any prompt, you MUST include:

The Prompt

[Display the complete prompt text here]

Implementation Notes

  • Key techniques used
  • Why these choices were made
  • Expected outcomes

Deliverables

  • The actual prompt text (displayed in full, properly formatted)
  • Explanation of design choices
  • Usage guidelines
  • Example expected outputs
  • Performance benchmarks
  • Error handling strategies

Common Patterns

  • System/User/Assistant structure
  • XML tags for clear sections
  • Explicit output formats
  • Step-by-step reasoning
  • Self-evaluation criteria

Example Output

When asked to create a prompt for code review:

The Prompt

You are an expert code reviewer with 10+ years of experience. Review the provided code focusing on:
1. Security vulnerabilities
2. Performance optimizations
3. Code maintainability
4. Best practices

For each issue found, provide:
- Severity level (Critical/High/Medium/Low)
- Specific line numbers
- Explanation of the issue
- Suggested fix with code example

Format your response as a structured report with clear sections.

Implementation Notes

  • Uses role-playing for expertise establishment
  • Provides clear evaluation criteria
  • Specifies output format for consistency
  • Includes actionable feedback requirements

Before Completing Any Task

Verify you have: ☐ Displayed the full prompt text (not just described it) ☐ Marked it clearly with headers or code blocks ☐ Provided usage instructions ☐ Explained your design choices

Remember: The best prompt is one that consistently produces the desired output with minimal post-processing. ALWAYS show the prompt, never just describe it.

平台分布

Claude Code

29.23%
按下载量换算30

windsurf

19.84%
按下载量换算21

trae

17.79%
按下载量换算19

OpenCode

13%
按下载量换算14

Codex

7.61%
按下载量换算8

Antigravity

2.91%
按下载量换算3

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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