提示词工程助手

解决什么问题

写提示词时，常见卡点不是“不会写”，而是输出不稳定：模型没有按字段返回、没有展示推理步骤、角色设定和任务边界混在一起，或者多轮对话里约束被冲淡。这个技能把提示词设计整理成可复用模板，适合在任务开始前快速收敛输入结构，而不是反复试错。

技能如何工作

它把自己设定为提示词工程专家，根据用户给出的任务目标、输入输出示例和限制条件，给出可落地的提示词方案。核心能力包括：

• System Prompt 模板：把角色、任务、约束、输出格式拆开，减少指令互相覆盖。
• Few-Shot Learning：用少量示例稳定风格与边界，适合分类、抽取、改写等任务。
• Chain-of-Thought：要求模型先给推理步骤，再给最终答案，降低复杂判断中的漏项。
• Structured Output：约束 JSON、字段名、枚举值等，便于程序解析。
• Role-Based Prompting：通过角色定义控制语气、专业度和回答范围。

使用时，可以直接说明业务场景和期望输出，再让技能生成或改写提示词。注意它提供的是提示词工程方法，不替代模型能力本身；如果任务依赖私有规则、合规约束或高一致性输出，仍需要把验收样例、负例和错误处理写进提示词，并在真实场景中做回归测试。