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Prompt engineering

Skill bg-szy/TOP-SKILLS/skills/marketplace/prompt-engineering

全球最大的 Claude Code 技能聚合库 · 收录 3900+ 来自 12+ 来源的技能,提供在线搜索与趋势分析看板 / The world's largest Claude Code skill aggregation hub — 3900+ skills from 12+ sources with online search and trend dashboard

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npx -y skills add bg-szy/TOP-SKILLS --skill prompt-engineering

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 4 stars4 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Advanced prompt engineering techniques for optimal AI responses. Use this when crafting prompts, optimizing AI interactions, or designing system prompts for applications.

The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

4.1 KB, as published. Nobody here has run it

Prompt Engineering

효과적인 프롬프트 작성을 위한 고급 기법 가이드입니다.

Core Principles

1. Clarity (명확성)

❌ "코드 좀 고쳐줘"
✅ "auth.js의 validateToken 함수에서 만료된 토큰 처리 시
    발생하는 TypeError를 수정해주세요"

2. Context (맥락)

❌ "이 에러 해결해줘: TypeError"
✅ "Node.js 18, Express 4 환경에서 JWT 검증 시
    다음 에러 발생: TypeError: Cannot read property 'exp' of undefined
    관련 코드: [코드 첨부]"

3. Specificity (구체성)

❌ "좋은 API 만들어줘"
✅ "다음 요구사항의 REST API 설계:
    - 리소스: 사용자, 게시물
    - 인증: JWT Bearer
    - 페이지네이션: cursor 기반
    - 응답 형식: JSON:API 스펙"

Prompting Techniques

Zero-Shot Prompting

직접 지시만으로 결과 도출

예: "다음 텍스트의 감정을 분석하세요: [텍스트]"

Few-Shot Prompting

예시를 통한 패턴 학습

예시 1: 입력 → 출력
예시 2: 입력 → 출력
---
실제 입력 → ?

Chain-of-Thought (CoT)

단계별 추론 유도

"단계별로 생각해보세요:
1. 먼저 문제를 분석합니다
2. 가능한 해결책을 나열합니다
3. 각 해결책의 장단점을 평가합니다
4. 최적의 해결책을 선택합니다"

Role Prompting

특정 역할 부여

"당신은 10년 경력의 시니어 백엔드 개발자입니다.
코드 리뷰 관점에서 다음 코드를 평가해주세요..."

Prompt Structure

기본 구조

## Role (역할)
[AI가 수행할 역할 정의]

## Context (맥락)
[배경 정보, 제약 조건]

## Task (작업)
[구체적인 요청 사항]

## Format (형식)
[원하는 출력 형식]

## Examples (예시) - 선택적
[입출력 예시]

코드 관련 프롬프트

## 환경
- 언어/프레임워크: [명시]
- 버전: [명시]
- 관련 의존성: [명시]

## 현재 상태
[현재 코드 또는 상황]

## 목표
[달성하려는 결과]

## 제약 조건
- [제약 1]
- [제약 2]

Anti-Patterns

피해야 할 패턴

안티패턴문제점개선
모호한 요청해석의 여지가 많음구체적 조건 명시
과도한 정보핵심이 묻힘관련 정보만 포함
부정형 지시"~하지 마세요""~해주세요" 로 변경
열린 결말범위가 무한함범위와 제약 명시

예시

❌ "이상한 코드 패턴 사용하지 마세요"
✅ "ESLint 규칙을 따르고, 함수는 20줄 이내로 작성해주세요"

❌ "좋은 성능으로 만들어주세요"
✅ "응답 시간 100ms 이내, 메모리 사용 512MB 이하로 최적화해주세요"

System Prompt Design

구조

# Identity
[AI의 정체성과 목적]

# Capabilities
[할 수 있는 것]

# Constraints
[제한 사항]

# Response Format
[응답 형식 규칙]

# Examples
[대표적인 상호작용 예시]

예시: 코드 리뷰 봇

# Identity
당신은 코드 품질 향상을 돕는 시니어 개발자입니다.

# Capabilities
- 코드 스타일 검토
- 버그 탐지
- 성능 개선 제안
- 보안 취약점 식별

# Constraints
- 개인적 스타일 강요 금지
- 프로젝트 컨벤션 우선
- 건설적 피드백만 제공

# Response Format
## 요약
[한 줄 요약]

## 주요 발견
- [이슈 1]: [설명] → [제안]

## 긍정적 측면
- [잘한 점]

Iteration Strategies

1. 초기 프롬프트 작성
2. 결과 평가
3. 문제점 식별:
   - 불완전한 응답 → 더 구체적인 지시 추가
   - 잘못된 방향 → 제약 조건 강화
   - 형식 불일치 → 예시 추가
4. 프롬프트 수정
5. 반복

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.