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搜索系统提示词，共找到 28 条记录

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AI智能体开发指南

agent-development

anthropics/claude-plugins-official

本技能提供了一份全面的指南，用于设计和开发用于代码插件的自主AI智能体。内容涵盖了必需的文件结构（YAML前置元数据）、定义智能体角色最佳实践、设计稳健的系统提示词，以及设置清晰的触发条件。当您需要构思、构建或优化智能体的能力，使其能自主处理复杂的、多步骤的任务时使用。

智能体性能优化工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。

大型语言模型提示词优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能模拟专家级提示词工程师，专注于为大型语言模型（LLMs）优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术，将基础指令转化为生产级的优化提示，能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。

Mistral AI API性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。

提示工程与大模型优化

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Jeffallan/claude-skills

本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。

提示词工程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

为提示词工程师提供从少样本、推理链到模板与系统提示等高级技巧，以提升大模型的性能、稳定性与可控性，并包含用例、验证与调优建议。

进阶提示词库与应用指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。

大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。

基于文件系统的上下文工程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制，用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件，系统能够实现按需、精准地检索信息，而不是将所有内容一次性加载到提示词中，从而大幅提高效率和稳定性。

LLM提示词结构化优化

sickn33/antigravity-awesome-skills

本方法论将冗长、自然的语言系统指令，转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签（如trigger:、action:），解决了大型语言模型（LLM）指令遵循度低的问题，极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。

LLM提示词优化与调试

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github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

Anthropic API 错误排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。

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