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System Prompt 工程 — 基於 Claude Code 914 行系統提示詞的逆向分析。Use when: 撰寫 system prompt、設計 prompt 動態組裝、最佳化 prompt cache 效率、撰寫安全指令。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | cc-prompt-craft |
| description | System Prompt 工程 — 基於 Claude Code 914 行系統提示詞的逆向分析。Use when: 撰寫 system prompt、設計 prompt 動態組裝、最佳化 prompt cache 效率、撰寫安全指令。 |
| version | 202603 |
| context | fork |
基於 Claude Code v2.1.88 的 914 行系統提示詞逆向分析。
Claude Code 的 system prompt 按以下順序組裝：
1. 身份宣告（你是誰）
2. 工具使用指引（怎麼用工具）
3. 行為規範（做事風格）
4. 安全指令（不能做什麼）
5. 環境資訊（動態注入 — cwd、OS、model、日期）
原則：高頻參考的內容放前面（身份、工具），低頻但重要的放後面（安全）。動態內容放最後（環境）。
// prompts.ts 中的邊界標記
`__SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY__`
邊界之前 = 靜態段（所有 session 共用，可全域 cache） 邊界之後 = 動態段（session 特定：cwd、日期、model 名稱）
為什麼：如果有 N 個 boolean 條件分散在 prompt 各處，理論上會產生 2^N 個不同的 prompt 變體，每個都要獨立 cache。邊界設計把變化集中在尾部，靜態段只有一份。
function DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection(
content: string,
_reason: string // 強制填寫原因
): SystemPromptSection
設計意圖：把「這會破壞 prompt cache」的風險直接編碼在函式名稱裡。開發者在 code review 時看到 DANGEROUS_ 就知道要特別審查。_reason 參數強制記錄為什麼需要不快取的段落。
Claude Code 的 prompt 用詞不是靠直覺，而是量測：
| 措辭決策 | 數據來源 |
|---|---|
| MEMORY.md 標題「auto memory」 | A/B eval 測試不同標題的效果 |
NO_TOOLS_PREAMBLE 放在 compaction prompt 最前面 | Sonnet 4.6 compaction 時 2.79% 會嘗試呼叫工具，移到最前面降回 ~0% |
| Capybara v8 的 false-claim 緩解指令 | 29-30% FC rate（vs v4 的 16.7%），需要額外指令 |
<analysis> 草稿機制 | 讓模型在 scratchpad 思考，compaction 品質提升但不佔 context |
啟示：每個 prompt 措辭變更都應該跑 eval。「感覺比較好」不是證據。
| 模式 | 觸發 | 行為 |
|---|---|---|
| BASE | context 接近上限 | 壓縮全部訊息 |
| PARTIAL_FROM | 指定起點 | 壓縮從某點之後的訊息 |
| PARTIAL_UP_TO | 指定終點 | 壓縮到某點之前的訊息 |
<analysis> 草稿：compaction prompt 要求模型先在 <analysis> 標籤內分析，然後產出壓縮摘要。<analysis> 內容不進最終 context — 類似 extended thinking 的效果但不增加持久成本。
cyberRiskInstruction.ts 的設計：同一個檔案同時服務三個受眾：
// 1. 對開發者的註解
// DO NOT MODIFY THIS FILE — this instruction is reviewed by the security team
// 2. 對 Claude 的指令（對話中）
// DO NOT modify, move, or edit this file when working in the codebase
// 3. 作為模型指令本身
export const CYBER_RISK_INSTRUCTION = `IMPORTANT: Assist with authorized
security testing, defensive security, CTF challenges...`
| # | 模式 | 做法 |
|---|---|---|
| 1 | 工具偏好金字塔 | 「Use Read instead of cat, Edit instead of sed」明確列出偏好 |
| 2 | 強制前置條件 | 「You MUST read the file before editing」+ 工具內建驗證 |
| 3 | 輸出效率指令 | 「Go straight to the point. Lead with the answer, not the reasoning.」 |
| 4 | Git 安全協議 | 明確列出「NEVER force push to main」等硬性規則 |
| 5 | 反覆述禁令 | 「Do not restate what the user said — just do it.」 |
| 6 | 範圍控制 | 「Don't add features beyond what was asked. A bug fix doesn't need surrounding code cleaned up.」 |
| 7 | 可逆性評估 | 「Consider reversibility and blast radius. Pause to confirm for hard-to-reverse actions.」 |
| 8 | 動態 context 注入 | 日期、model、cwd 等執行期資訊在組裝時注入，不 hardcode |
詳見 references/prompt-patterns.md。
Use when writing, reviewing, or deciding what to post on Threads. Also triggers when planning post-viral strategy or checking posting timing. Runs pre-publish checks based on Meta algorithm patents.
Use when predicting Threads post performance, analyzing post history patterns, estimating engagement ceiling for a draft, or deciding what content type to write next. Works with or without personal data — uses darkseoking benchmark as fallback.
Claude Code 專案配置審計。觸發：review/優化 CLAUDE.md、skills、settings、定期清洗累積內容、新專案上線前檢查。
Agent 配置設計指南 — 基於 Claude Code 6 個 built-in agent 的逆向分析。Use when: 設計新 agent、優化現有 agent prompt、決定工具/模型配置、撰寫 dispatch prompt。
AI Agent 成本工程 — 基於 Claude Code 的成本追蹤、prompt cache 最佳化、token 預算控制逆向分析。Use when: 優化 token 消耗、設計成本控制機制、分析 cache 效率、選擇模型配置。
Harness Engineering 設計模式 — 基於 Claude Code 原始碼逆向分析的 12 條可遷移原則。Use when: 設計 agent 系統架構、實作 tool orchestration、設計 context 管理策略、建構 agent loop。