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掌握高级提示工程技术，以最大化生产环境中LLM的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计生产提示模板时使用。
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Based on SOC occupation classification
Mac 系统深度清理和优化工具。使用 Mole (mo 命令) 执行系统清理、磁盘分析、应用卸载、系统优化等任务。 触发场景（当用户提到以下任一内容时使用此 skill）： - 清理 Mac、清理磁盘、释放空间、清理缓存、清理系统 - 卸载应用、删除应用、移除应用及其残留 - 磁盘分析、查看磁盘占用、大文件查找、空间分析 - 系统优化、系统维护、刷新系统、重建缓存 - 系统状态、系统监控、CPU/内存/磁盘监控 - 清理 node_modules、清理构建产物、清理项目依赖 - 清理安装包、删除 dmg/pkg 文件 - Mac 清理工具、类似 CleanMyMac 的功能 - "我的 Mac 太慢了"、"磁盘空间不足"、"电脑卡顿" - 即使没有明确说 "Mole"，只要涉及上述场景就应使用
构建 CLI / command-line 工具时使用，支持两种模式。模式 A 人类 CLI（终端 UX、彩色、交互式提示、进度条、Shell 自动补全），关键词包括 commander / yargs / oclif / typer / click / cobra。模式 B agent-native CLI（JSON envelope / schema 自省 / dry-run 写入安全 / 契约驱动），关键词包括 agent-native CLI、JSON envelope、friction signal。混合场景默认走 B（agent 约束更严格）。只要用户提到 CLI、command-line、命令行工具、agent-native、envelope、schema、friction signal，或要给 agent 提供可调用的 CLI 工具，就应主动使用此 skill。
快速搭建和配置 pnpm monorepo 项目结构，包含 TypeScript、tsup 构建、私有 npm registry 配置。当用户需要"创建 monorepo"、"初始化 monorepo 项目"、"配置 pnpm workspace"、"设置 monorepo 构建"、"monorepo setup"时使用。特别适合需要统一管理多个包、配置构建工具、处理 TypeScript 路径问题的场景。即使用户只是说"帮我搭建项目结构"或"配置构建"，如果涉及多包管理也应该使用此 skill。
Showing SKILL.md
| name | prompt-engineering-patterns |
| description | 掌握高级提示工程技术，以最大化生产环境中LLM的性能、可靠性和可控性。在优化提示、改进LLM输出或设计生产提示模板时使用。 |
掌握高级提示工程技术，以最大化LLM的性能、可靠性和可控性。
from prompt_optimizer import PromptTemplate, FewShotSelector
# 定义结构化提示模板
template = PromptTemplate(
system="你是一位专家级SQL开发者。生成高效、安全的SQL查询。",
instruction="将以下自然语言查询转换为SQL：\n{query}",
few_shot_examples=True,
output_format="带有解释性注释的SQL代码块"
)
# 配置小样本学习
selector = FewShotSelector(
examples_db="sql_examples.jsonl",
selection_strategy="semantic_similarity",
max_examples=3
)
# 生成优化提示
prompt = template.render(
query="查找过去30天内注册的所有用户",
examples=selector.select(query="用户注册日期筛选")
)
从简单提示开始，仅在需要时增加复杂性：
级别1：直接指令
级别2：添加约束
级别3：添加推理
级别4：添加示例
[系统上下文] → [任务指令] → [示例] → [输入数据] → [输出格式]
构建能够优雅处理失败的提示：
# 将检索到的上下文与提示工程结合
prompt = f"""基于以下上下文：
{retrieved_context}
{few_shot_examples}
问题：{user_question}
仅根据上述上下文提供详细答案。如果上下文信息不足，请明确说明缺失的内容。"""
# 添加自我验证步骤
prompt = f"""{main_task_prompt}
生成回答后，请验证其是否符合这些标准：
1. 直接回答问题
2. 仅使用所提供上下文中的信息
3. 引用具体来源
4. 承认任何不确定性
如果验证失败，请修改你的回答。"""
为你的提示跟踪这些KPI：