prompt-engineering-patterns

Descripción general

¿Qué es prompt-engineering-patterns?

La habilidad prompt-engineering-patterns ofrece un conjunto completo de herramientas para diseñar, optimizar y gestionar prompts avanzados para grandes modelos de lenguaje (LLMs) en producción. Es ideal para ingenieros de IA, diseñadores de prompts y desarrolladores que necesitan resultados confiables y de alta calidad de modelos como GPT o ChatGPT de OpenAI.

¿Quién debería usar esta habilidad?

• Ingenieros de IA que desarrollan aplicaciones LLM en producción
• Autores de prompts que buscan plantillas robustas y mejores prácticas
• Equipos que optimizan el rendimiento, la consistencia y la fiabilidad de los prompts
• Cualquier persona que implemente patrones de few-shot, chain-of-thought o prompts estructurados

Problemas que resuelve

• Resultados inconsistentes o poco fiables de LLM
• Dificultad para escalar el diseño de prompts en diferentes tareas y dominios
• Falta de plantillas reutilizables y listas para producción
• Retos en la depuración, refinamiento y validación de prompts

Cómo usar

Pasos de instalación

1. Añade la habilidad a tu agente o proyecto usando:

   npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill prompt-engineering-patterns

2. Comienza revisando SKILL.md para obtener una visión general y notas de uso.

Archivos y carpetas clave

• assets/few-shot-examples.json: Ejemplos few-shot listos para usar en tareas como análisis de sentimiento, extracción de entidades y generación de código.
• assets/prompt-template-library.md: Biblioteca de plantillas de prompts para clasificación, extracción, generación y transformación.
• references/chain-of-thought.md: Guías y código para implementar prompts de chain-of-thought.
• references/few-shot-learning.md: Estrategias para seleccionar y gestionar ejemplos few-shot.
• references/prompt-optimization.md: Mejores prácticas para el refinamiento y evaluación sistemática de prompts.
• references/prompt-templates.md: Arquitectura de plantillas y código para prompts dinámicos y reutilizables.
• references/system-prompts.md: Patrones para diseñar prompts de sistema efectivos para asistentes de IA especializados.
• scripts/optimize-prompt.py: Script de ejemplo para automatizar flujos de trabajo de optimización de prompts.

Recomendaciones para el flujo de trabajo

• Adapta las plantillas y patrones a tus casos de uso; no copies literalmente.
• Usa los ejemplos few-shot y la biblioteca de plantillas como punto de partida para tu dominio.
• Aprovecha las referencias para técnicas avanzadas como auto-consistencia, selección semántica de ejemplos y salidas estructuradas.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia a prompt-engineering-patterns de guías básicas de prompts?

Esta habilidad ofrece patrones enfocados en producción, plantillas reutilizables y código para ingeniería avanzada de prompts, no solo ejemplos simples. Cubre aprendizaje few-shot, chain-of-thought, diseño de prompts de sistema y flujos de optimización.

¿Puedo usar prompt-engineering-patterns con OpenAI, ChatGPT u otros LLMs?

Sí. Las plantillas y patrones están diseñados para ser compatibles con OpenAI, ChatGPT y plataformas similares de LLM.

¿Por dónde empiezo después de la instalación?

Comienza con SKILL.md para una hoja de ruta. Luego explora las carpetas assets/ y references/ para plantillas, ejemplos y mejores prácticas adaptadas a tus tareas.

¿Es esta habilidad adecuada para proyectos no productivos o de hobby?

Aunque está optimizada para producción, la habilidad también es valiosa para prototipos, investigación y aprendizaje de técnicas avanzadas de ingeniería de prompts.

¿Cómo personalizo las plantillas para mi dominio?

Edita las plantillas y ejemplos en la carpeta assets/, o extiende las clases de plantillas en references/prompt-templates.md para ajustarlas a tus necesidades.

¿Dónde puedo encontrar más ejemplos y scripts auxiliares?

Consulta la carpeta assets/ para ejemplos y la carpeta scripts/ para herramientas de automatización. El directorio references/ contiene guías detalladas y patrones de código.

Para ver el árbol completo de archivos y más detalles, abre la pestaña Files en el repositorio.