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prompt-engineering

Desenvolvimento Autor: n-n-code

Prompt engineering workflow for designing, rewriting, debugging, evaluating, and optimizing LLM prompts, system prompts, developer prompts, few-shot examples, structured-output instructions, tool-use prompts, and prompt eval cases. Use when prompt behavior, reliability, safety, cost, latency, or model fit is the main task. Do not use for generic prose editing, model selection alone, or ordinary do

4estrelas
Atualizado há 5 meses
Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add n-n-code/n-n-code-skills

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

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#ai #llm

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Prompt Engineering

Treat prompts as small behavioral specs. Improve them by naming the job, testing the behavior, changing one important thing at a time, and preserving the prompt's operating context.

Core Workflow

  1. Scope the prompt job.

Identify the target model or provider, audience, runtime surface, inputs, tools, output contract, constraints, and where the prompt will live. If the prompt belongs to a repo, inspect existing prompts, schemas, examples, tool definition

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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