prompt-engineering-patterns

Vue d'ensemble

Qu'est-ce que prompt-engineering-patterns ?

La compétence prompt-engineering-patterns offre un ensemble complet d'outils pour concevoir, optimiser et gérer des prompts avancés pour les grands modèles de langage (LLM) en production. Elle est idéale pour les ingénieurs en IA, les concepteurs de prompts et les développeurs qui ont besoin de résultats fiables et de haute qualité avec des modèles comme GPT ou ChatGPT d'OpenAI.

À qui s'adresse cette compétence ?

• Ingénieurs IA développant des applications LLM en production
• Auteurs de prompts recherchant des modèles robustes et des bonnes pratiques
• Équipes optimisant la performance, la cohérence et la fiabilité des prompts
• Toute personne mettant en œuvre des patterns few-shot, chain-of-thought ou structurés

Problèmes résolus

• Résultats LLM incohérents ou peu fiables
• Difficulté à étendre la conception de prompts à plusieurs tâches et domaines
• Absence de modèles de prompts réutilisables et prêts pour la production
• Difficultés à déboguer, affiner et valider les prompts

Comment utiliser

Étapes d'installation

1. Ajoutez la compétence à votre agent ou projet avec :

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

2. Commencez par consulter SKILL.md pour une vue d'ensemble et des notes d'utilisation.

Fichiers et dossiers clés

• assets/few-shot-examples.json : Exemples few-shot prêts à l'emploi pour des tâches comme l'analyse de sentiment, l'extraction d'entités et la génération de code.
• assets/prompt-template-library.md : Bibliothèque de modèles de prompt pour classification, extraction, génération et transformation.
• references/chain-of-thought.md : Guides et code pour implémenter le chain-of-thought prompting.
• references/few-shot-learning.md : Stratégies pour sélectionner et gérer les exemples few-shot.
• references/prompt-optimization.md : Bonnes pratiques pour affiner et évaluer systématiquement les prompts.
• references/prompt-templates.md : Architecture des modèles et code pour des prompts dynamiques et réutilisables.
• references/system-prompts.md : Patterns pour concevoir des prompts système efficaces pour des assistants IA spécialisés.
• scripts/optimize-prompt.py : Script exemple pour automatiser les workflows d'optimisation de prompt.

Recommandations pour le workflow

• Adaptez les modèles et patterns à vos cas d'usage — ne copiez pas à l'identique.
• Utilisez les exemples few-shot et la bibliothèque de modèles comme points de départ pour votre domaine.
• Exploitez les références pour des techniques avancées comme l'auto-cohérence, la sélection sémantique d'exemples et les sorties structurées.

FAQ

Qu'est-ce qui différencie prompt-engineering-patterns des guides de prompt basiques ?

Cette compétence propose des patterns orientés production, des modèles réutilisables et du code pour une ingénierie de prompt avancée — pas seulement des exemples simples. Elle couvre le few-shot learning, le chain-of-thought, la conception de prompts système et les workflows d'optimisation.

Puis-je utiliser prompt-engineering-patterns avec OpenAI, ChatGPT ou d'autres LLM ?

Oui. Les modèles et patterns sont conçus pour être compatibles avec OpenAI, ChatGPT et des plateformes LLM similaires.

Par où commencer après l'installation ?

Commencez par SKILL.md pour une feuille de route. Ensuite, explorez les dossiers assets/ et references/ pour des modèles, exemples et bonnes pratiques adaptés à vos tâches.

Cette compétence convient-elle aux projets non professionnels ou amateurs ?

Bien qu'optimisée pour la production, cette compétence est aussi précieuse pour le prototypage, la recherche et l'apprentissage des techniques avancées d'ingénierie de prompt.

Comment personnaliser les modèles pour mon domaine ?

Modifiez les modèles et exemples dans le dossier assets/, ou étendez les classes de modèles dans references/prompt-templates.md pour répondre à vos besoins.

Où trouver plus d'exemples et de scripts d'aide ?

Consultez le dossier assets/ pour des exemples et le dossier scripts/ pour des outils d'automatisation. Le répertoire references/ contient des guides approfondis et des patterns de code.

Pour un arbre complet des fichiers et plus de détails, ouvrez l'onglet Fichiers dans le dépôt.