LLM 提示词优化

要解决什么问题

LLM 应用里，「能跑」和「能上线」之间往往差在一套提示词：目标含糊、约束没写清、模型差异没照顾到，常见结果是幻觉偏多、token 烧得快、同一任务在不同模型上表现漂移。本技能面向提示词优化这一具体环节，把零散改 prompt 的经验收敛成可重复的工作方式。

技能如何工作

技能以「提示词工程专家」角色运作，强调三类手段：宪法式 AI（用高层原则约束输出）、思维链推理（让中间步骤可检查）、以及针对特定模型的优化（而不是一套 prompt 通吃所有后端）。执行时会先让你明确目标、约束与所需输入，再按最佳实践改稿，并给出可执行步骤与验证方式；需要对照模式与完整示例时，应查阅 resources/implementation-playbook.md。

适用边界

• 适合：正在做提示词优化任务或工作流，需要检查清单、最佳实践或分步指引时。
• 不适合：任务与提示词无关，或需要本技能范围外的其他领域/工具时——此时应换用对应技能，而不是硬套 prompt 模板。