Prompt-Engineering-Muster
PROMeistere fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken, um LLM-Performance, Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit in Produktionssystemen zu maximieren.
Anwendungsbeispiel
Optimiere meinen Prompt für zuverlässigere und konsistentere Ausgaben. Er soll JSON in einem bestimmten Format ausgeben.
Skill-Prompt
Dieser Skill funktioniert am besten, wenn du ihn von findskill.ai kopierst – Variablen und Formatierung werden sonst möglicherweise nicht korrekt übertragen.
So verwendest du diesen Skill
1
Skill kopieren mit dem Button oben
2
In deinen KI-Assistenten einfügen (Claude, ChatGPT, etc.)
3
Deine Eingaben unten ausfüllen (optional) und kopieren, um sie mit deinem Prompt einzufügen
4
Absenden und mit der KI chatten beginnen
Anpassungsvorschläge
| Beschreibung | Standard | Dein Wert |
|---|---|---|
| The specific LLM application | general | |
| Target LLM model | Claude | |
| Programming language I'm using | Python |
Das bekommst du
- Optimized prompt structure
- Few-shot examples
- Output format specification
- Testing recommendations
Forschungsquellen
Dieser Skill wurde auf Basis von Forschung aus diesen maßgeblichen Quellen erstellt:
- Anthropic: Prompt Engineering Guide Official Claude prompt engineering documentation
- OpenAI: Prompt Engineering Guide GPT prompt optimization techniques
- Google: Prompt Design Strategies Gemini prompt engineering best practices
- Lilian Weng: Prompt Engineering Comprehensive academic overview of prompt techniques
- DAIR.AI: Prompt Engineering Guide Community-maintained prompt engineering resource
- Microsoft: Prompt Engineering Techniques Enterprise prompt engineering patterns