agentsclimarketplace

Prompt template designer

Skill findscripter/everything-skills/04-ai/prompt-template-designer

类书式 AI Agent 技能大典 · 精选/中文化/互见成网的 500+ 开源技能,可作为 Claude Code 插件市场一键安装。A curated, cross-referenced encyclopedia of 500+ open-source agent skills.

Install
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill prompt-template-designer

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.
  • 1 stars1 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

当需要为某任务设计稳定可复用的提示词模板(含角色/约束/示例/输出格式)并迭代优化时使用;触发词:写提示词、prompt 模板、提示工程、few-shot、输出格式。

The file declares its own license as CC-BY-SA-4.0. 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

5.1 KB, as published. Nobody here has run it

何时使用

需要把一段会反复执行的提示交付固化为稳定可复用的模板(含角色、约束、示例、输出格式),并以可对比方式迭代优化时使用。

该用:同一任务要跑多次/多输入、要求输出结构一致、需要团队或多 Agent 复用、想用 few-shot 稳定行为、需要可回归地改进效果。

不该用:一次性临时提问(直接写就好,别建模板);任务本身没想清楚(先用 first-principles-thinking 拆解目标再来);问题应靠检索/工具/代码而非提示解决(如取实时数据、精确计算);只是改 1~2 个词的微调。

步骤 / 指令

1. 定义契约
   - 任务目标(一句话)、输入变量集 {var1, var2...}、输出 schema(字段+类型+约束)
   - 成功判据:3~5 条可判定的验收点(用于后续评测)

2. 搭骨架(按固定段顺序,缺省段省略而非留空)
   [ROLE]    角色+能力边界,越窄越好
   [CONTEXT] 背景与已知事实,注入处用 {var} 占位
   [TASK]    明确动作指令,一次只让它做一件事
   [RULES]   约束清单:必须做 / 禁止做 / 边界情形如何处理
   [FORMAT]  输出格式:JSON schema / 模板串 / 字段顺序,给出"仅输出X,不要解释"
   [EXAMPLES] few-shot:2~4 个覆盖正常+边界+易错的输入→输出对
   [INPUT]   {待处理输入} 放最后

3. 占位与防注入
   - 所有可变内容用显式占位符 {name},并用分隔符(如 <input>...</input>)包裹用户数据
   - 指令与数据分离:用户输入不得改写 RULES/FORMAT

4. 选 few-shot 示例
   - 覆盖:典型例 + 至少 1 个边界例 + 1 个易错/反例(标注期望处理)
   - 示例输出严格符合 [FORMAT];示例数从少到多,够稳即止

5. 评测与迭代(每次只改一个变量)
   - 准备 5~10 条评测输入(含已知难例)
   - 跑模板 → 对照成功判据打分 → 定位失败模式
   - 按优先级修补:先收紧 RULES,再补/换 EXAMPLES,最后调 ROLE/FORMAT
   - 每次改动记 version 与差异,保留可回滚版本

6. 冻结
   - 通过判据后固化为 vN,记录:变量清单、输出 schema、已知失败模式与规避

修补对照(失败模式 → 动作)

  • 格式跑偏 → 强化 [FORMAT],加"仅输出 JSON,无前后缀",补一个格式示例
  • 漏边界/答错难例 → 加对应 few-shot 反例并标注期望
  • 越权发挥/废话 → 收窄 [ROLE],在 [RULES] 加"未知则输出 null,不臆测"
  • 受输入劫持 → 强化指令/数据分离与分隔符
  • 不稳定/随机 → 降随机性、增确定性示例、把隐含规则显式化

示例

最小可用模板(情感分类,输出 JSON):

[ROLE] 你是中文短文本情感分类器,只做分类,不解释、不续写。
[TASK] 判断 <input> 的情感倾向。
[RULES]
- 取值仅限:positive | negative | neutral
- 含讽刺时按真实意图判定
- 信息不足或非情感文本 → neutral
- 仅输出 JSON,无任何额外文字
[FORMAT] {"label": "<positive|negative|neutral>", "confidence": <0~1 两位小数>}
[EXAMPLES]
输入:这服务太"贴心"了,等了俩小时 → {"label":"negative","confidence":0.88}
输入:包装完好,按时送达 → {"label":"positive","confidence":0.80}
输入:明天会下雨 → {"label":"neutral","confidence":0.90}
[INPUT]
<input>{user_text}</input>

调用时仅替换 {user_text};评测时换不同 <input> 跑 5~10 条,按"取值合法/难例正确/仅输出 JSON"打分后迭代。

注意事项

  • 单一职责:一个模板只解决一类任务;多任务请拆成多个模板串联,别堆叠。
  • 指令与数据必须分离:用户内容一律放占位符并用分隔符包裹,RULES/FORMAT 不可被输入改写,防提示注入。
  • 示例即契约:few-shot 输出必须与 [FORMAT] 完全一致,错示例会直接污染产出。
  • 一次只改一个变量:否则无法归因效果变化;每版留 version 可回滚。
  • 不要无脑堆示例/堆约束:token 有成本,够稳即止;冗余规则会相互冲突。
  • 跨模型不保证可移植:换模型需重跑评测,输出格式遵从程度差异大。
  • 留逃生口:为"信息不足/无法判定"显式定义输出(如 null / neutral),避免模型臆造。

互见

  • requires:first-principles-thinking —— 建模板前先用它把任务目标、输入输出契约与成功判据拆清楚,否则模板会固化错误的问题定义。

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.