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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/wuwu119/lenny-pm-skills --skill llmLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Affichage de SKILL.md
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | LLM开发 |
| name_en | building-llms |
| description | 来自60位产品领袖的110条洞察。如何使用大语言模型构建产品，掌握提示工程和AI应用开发。 |
| triggers | ["LLM","GPT","Claude","大语言模型","提示工程","AI应用","大模型开发","prompt engineering"] |
| category | AI与技术 |
当你需要：
尽管反复有人声称提示工程将过时，但它仍然是从模型中获得高性能的关键技能。好的提示和坏的提示可以造成0%到90%的性能差异。
模型训练更像艺术而非科学，高质量数据是最重要的因素。通过识别冲突数据来调试模型行为。
编程正在从手动编写代码转向操作和监督AI系统，专注于系统思维和架构约束。
"研究表明，使用糟糕的提示可以让你在问题上降到0%，而好的提示可以让你提升到90%。人们总是说'它死了'或'下一个模型版本它就会死'，但模型出来了，它并没有死。"
核心洞察：尽管反复有人声称提示工程将过时，但它仍然是从模型中获得高性能的关键技能。
如何应用：
"模型训练更像艺术而非科学。在很多方面，我们作为模型训练者非常关注数据质量。数据质量是模型训练中最重要的事情之一，比如你如何确保你想要创建的特定交互模型行为有最高质量的数据？但是..."
核心洞察：模型训练需要关注高质量数据和类似传统软件工程的调试思维。
如何应用：
"我认为人们真的低估了Claude Code对非程序员有多好用...它可以访问你的文件系统，它知道如何使用任何终端命令，它知道如何浏览网页...你可以给它一个任务，它会运行20或30分钟然后完成..."
核心洞察：像Claude Code这样的命令行AI代理是被严重低估的工具，非技术用户可以用它执行复杂的自主文件处理和研究任务。
如何应用：
"我认为工程实际上是你今天可以使用AI做的最高杠杆的事情之一，真正释放了，至少50%的改进，特别是对于一些较低难度的软件工程任务。"
核心洞察：AI通过自动化常规任务在软件工程中提供最高的即时投资回报率。
如何应用：
"我认为创建软件的行为将从在终端中打字...转变为操作代码生成机器。"
核心洞察：编程正在从手动编写语法转向高层次的AI系统操作和监督。
如何应用：
| 战术 | 说明 |
|---|---|
| 提示优化 | 持续优化提示以获得最佳模型性能 |
| 数据质量调试 | 识别冲突数据导致的模型混乱 |
| AI辅助编程 | 用LLM处理常规编码任务，提升效率 |
| 命令行AI代理 | 使用Claude Code等工具进行复杂文件处理 |
| 系统思维优先 | 关注架构和系统，而非语法细节 |