prompt-engineering
为面向 Claude 系列模型的提示工程提供权威、可执行的规范与工作流。
按照 Anthropic 官方指南撰写、改进与审计针对 Claude 的 prompts。
把你的需求整理成能在 Claude（Anthropic）上稳健运行的 prompt，并按官方指南选择合适的模型和策略。适用于要写 system prompt、改进失效 prompt 或在执行任务前检查 prompt 的场景。不仅润色措辞，还会补齐缺失变量、设定 effort 等，避免常见的反效果或被 API 拒绝的问题。
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Writes, rewrites, reviews, and audits prompts and system prompts using Anthropic's current official guidance, and selects the right model and effort level for the task before drafting. Use when the user asks to write a prompt, improve or fix a prompt, design a system prompt, or check a prompt before running a task — including phrasings like "帮我写 prompt"、"改一下这个 prompt"、"设计 system prompt"、"处理任务之前先检查我的 prompt"、"帮我把需求整理成 prompt"、"help me prompt this better". Applies whether the resulting prompt will be pasted into Claude Code for a coding task or run in a desktop chat or Cowork session for a non-coding task. Also use when the user pastes a prompt and asks why it is not working, when they are authoring an agent system prompt or CLAUDE.md, or when they ask which model or effort level to use. Several widely repeated prompt techniques are now obsolete or rejected by the API, so consult this skill even when prompting from memory feels sufficient.
帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/ZHOUCOOKIE/prompt-engineering-skill/main/skill/zh/SKILL.mdcurl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/ZHOUCOOKIE/prompt-engineering-skill/main/skill/zh/SKILL.md"# 写 prompt 的规范 **适用模型**：Claude Opus 5 和 Claude Fable 5（含 Mythos 5）。更早模型的专属指引不在本文件范围内。 **这份 skill 存在的理由**：一批广为流传的 prompt 技法在这两个模型上已经失效、被 API 拒绝、或效果反了。你的训练直觉里很可能仍带着它们。**当直觉与第 3 节冲突时，以本文件为准。** **基准**：Anthropic 官方文档与官方/员工公开材料，快照日期 2026-07-25。涉及具体 API 参数时回原文档确认——那是唯一会随模型更新的地方。 --- ## 0. 工作流 1. **判断目标场景**（第 1 节）——决定读哪个 target 参考文件 2. **自行选定模型和 effort**（第 2 节）——不要把这个问题丢回给用户 3. **补齐缺失变量**（第 1 节末尾）——只问真正问不出就写不了的 4. **起草**：读对应 target 文件；需要现成模块时再读 `references/snippets.md` 5. **过第 7 节自检** 6. **交付**：prompt 本体 + 一段交付说明。说明包含五件事——选了哪个模型和 effort、替用户做了哪些假设、哪里最可能需要调、有没有只有用户能补的信息、**如果 prompt 里嵌了英文官方片段，提醒用户不要翻译它们**。能压到两三句就两三句；**假设较多时如实写长，不要为了"简短"把假设藏起来**——用户看不到假设就没法判断要不要改。 --- ## 1. 先判断场景 用户在 Claude des