prompt-engineering-patterns

Skill do zaawansowanego prompt engineeringu, który pomaga maksymalizować wydajność, niezawodność i kontrolę modeli językowych. Nauczysz się strategii few-shot learning, chain-of-thought reasoning, optymalizacji promptów i projektowania szablonów systemowych. Idealne dla twórców aplikacji LLM, którzy chcą poprawiać spójność odpowiedzi, debugować problematyczne prompty i budować skalowalne systemy promptów dla specjalistycznych asystentów AI.

1. Zainstaluj skill w swoim środowisku agenta, dodając repozytorium do ścieżki pluginów LLM-application-dev.

2. Zidentyfikuj problem z promptem: czy chcesz poprawić spójność odpowiedzi, zmniejszyć użycie tokenów, czy zbudować szablon dla produkcji. Skill wspiera optymalizację istniejących promptów, projektowanie systemowych instrukcji dla asystentów lub implementację zaawansowanych wzorców rozumowania.

3. Wybierz odpowiednią technikę: dla prostych zadań zastosuj chain-of-thought ("Let's think step by step"), dla bardziej złożonych scenariuszy użyj few-shot learning z dynamicznym wyborem przykładów na podstawie podobieństwa semantycznego lub dywersyfikacji.

4. Skonstruuj prompt z wykorzystaniem wzorców szablonowania: zdefiniuj zmienne, sekcje warunkowe i komponenty modularne. Jeśli budujesz system wieloobrotowy, przygotuj szablony dla każdej rundy konwersacji.

5. Przetestuj i zoptymalizuj: porównaj warianty promptu (A/B testing), mierz metryki wydajności (dokładność, spójność, opóźnienie), a następnie iteracyjnie ulepszaj. Skill pomaga debugować niespójne odpowiedzi poprzez strategiczny wybór przykładów i weryfikację kroków rozumowania.

6. Wdrażaj w produkcji: użyj zoptymalizowanego promptu z systemowymi instrukcjami dostosowanymi do roli asystenta, zapewniając skalowalne i niezawodne działanie modelu w rzeczywistych aplikacjach.