Prompt Writing

token-budget-advisor là một skill định tuyến giúp chọn độ sâu phản hồi trước khi trả lời. Hãy dùng nó để kiểm soát độ dài, mức độ chi tiết hoặc mức tiêu hao token trong tự động hóa quy trình và luồng chat. Hướng dẫn token-budget-advisor này bao gồm quy tắc kích hoạt, khi nào không nên dùng và cách áp dụng từ `skills/token-budget-advisor`.

strategic-compact giúp bạn quyết định khi nào nên chạy thủ công `/compact` để các phiên Claude vẫn mạch lạc ở ranh giới giữa các tác vụ. Kỹ năng này phù hợp với công việc dài, nhiều giai đoạn, đặc biệt là nghiên cứu, lập kế hoạch, triển khai và kiểm thử, đồng thời hữu ích cho tự động hóa quy trình khi bạn muốn việc compact diễn ra ở các mốc logic thay vì theo cơ chế tự động compact ngẫu nhiên.

cost-aware-llm-pipeline giúp bạn xây dựng các workflow LLM kiểm soát chi phí API bằng định tuyến model, theo dõi chi phí bất biến, xử lý retry và cache prompt. Phù hợp cho batch job, pipeline tài liệu và Workflow Automation, nơi cần quy tắc rõ ràng cho đánh đổi giữa khối lượng đầu ra và chất lượng.

caveman là một skill giao tiếp siêu cô đọng dành cho các phản hồi kỹ thuật ngắn gọn, tóm tắt và hỗ trợ gỡ lỗi. Skill này giữ nguyên ý nghĩa kỹ thuật, lược bỏ phần thừa và vẫn ở chế độ chủ động sau khi được kích hoạt cho đến khi bạn nói stop caveman hoặc normal mode. Phù hợp nhất cho Technical Writing, ghi chú review code, cập nhật sự cố và trao đổi qua lại nhanh hơn khi bạn đã nắm rõ chủ đề.

p9 là một skill theo phong cách tech lead cho Agent Orchestration, chuyên viết prompt nhiệm vụ, điều phối các agent P8 và tránh code trực tiếp. Hãy dùng nó để tách mục tiêu dự án thành các prompt có phạm vi rõ ràng, có vai trò, ràng buộc, phụ thuộc và tiêu chí nghiệm thu.

ask-questions-if-underspecified giúp agent dừng lại trước các yêu cầu chưa rõ, đặt ra ít câu hỏi làm rõ nhất cần thiết và tránh làm sai. Skill ask-questions-if-underspecified này hữu ích cho Skill Authoring, các tác vụ lập trình và mọi quy trình mà mục tiêu, phạm vi hoặc ràng buộc còn thiếu.

huashu-nuwa là một skill dành cho Skill Authoring, giúp biến một con người, chủ đề hoặc nhu cầu còn mơ hồ thành một perspective skill có thể tái sử dụng. Skill này hướng dẫn cách cài đặt và sử dụng thông qua `SKILL.md`, `references/extraction-framework.md`, `references/skill-template.md` cùng các skill mẫu cho chắt lọc, định tuyến và rà soát chất lượng.

llm-patterns giúp bạn thiết kế logic ứng dụng ưu tiên AI, trong đó LLM đảm nhiệm suy luận, trích xuất và sinh nội dung, còn code xử lý xác thực, định tuyến và xử lý lỗi. Hãy dùng kỹ năng llm-patterns để có cấu trúc prompt rõ ràng hơn, quy trình LLM có thể kiểm thử, và hướng dẫn thực tế cho Skill Authoring.

autoskill phân tích hoạt động Screenpipe cục bộ để phát hiện các workflow nghiên cứu lặp lại, đối chiếu với các scientific-agent-skills hiện có, rồi phác thảo skill mới hoặc công thức kết hợp. Đây là công cụ dành cho Skill Authoring và yêu cầu một daemon screenpipe đang chạy trên cổng 3030; chỉ các bản tóm tắt đã được che thông tin mới được gửi lên model. Hãy dùng autoskill khi bạn muốn có ý tưởng skill dựa trên bằng chứng từ cách làm việc thực tế, thay vì động não chung chung.

Kỹ năng tool-design giúp bạn thiết kế các công cụ dành cho agent với hợp đồng rõ ràng, giảm chồng chéo và cải thiện khả năng chọn đúng tool. Hãy dùng nó cho Design Implementation, thiết kế tool MCP, hợp nhất tool, quy ước đặt tên và gỡ lỗi khi agent gọi sai tool. Đây là lựa chọn phù hợp khi bạn cần một hướng dẫn thực hành về tool-design kèm bước cài đặt và sử dụng, các file nguồn để kiểm tra, cùng những ràng buộc cụ thể giúp mô tả tool bớt mơ hồ.

writing-fragments là một kỹ năng phỏng vấn tập trung, dùng để ghi lại các luận điểm, mẩu chuyện, câu văn sắc gọn và những ý tưởng còn dang dở như nguyên liệu thô cho một bài viết trong tương lai. Nó phù hợp với Knowledge Capture và giai đoạn phác thảo ban đầu khi bạn muốn gom các mảnh ý tưởng trước, còn cấu trúc thì để sau. Hãy dùng writing-fragments khi bạn cần một hướng dẫn writing-fragments thực tế thay vì một prompt dàn ý thông thường.

moyu-lite là một skill guardrail nhẹ cho chỉnh sửa code, giúp các thay đổi luôn bám sát đúng yêu cầu cụ thể của người dùng. Nó tránh refactor thừa, tạo abstraction mới, viết lại diện rộng và các thay đổi phụ, nên đặc biệt hữu ích khi bạn cần diff tối thiểu, kiểm soát phạm vi chặt chẽ và một hướng dẫn moyu-lite rõ ràng cho việc chỉnh sửa có tiết chế.

moyu-fr là một skill đặt “hàng rào” cho việc chỉnh sửa code, dành cho những thay đổi nhỏ và chính xác. Nó giúp agent tránh làm quá mức, giữ diff thật gọn và tập trung đúng vào phần cần sửa. Hãy dùng moyu-fr khi bạn muốn một bản vá đơn giản, không phải viết lại, và khi việc kiểm soát phạm vi chặt chẽ quan trọng hơn việc mở rộng chức năng.

moyu-en là một kỹ năng ưu tiên kỷ luật khi chỉnh sửa code. Nó giúp giữ thay đổi ở mức gọn nhất, tránh làm quá tay, và giới hạn diff đúng vào phần người dùng yêu cầu. Hãy dùng moyu-en khi bạn cần vá nhỏ chính xác, kiểm soát phạm vi hẹp, và một hướng dẫn tốt hơn cho các cập nhật code tối thiểu.

prd-generator biến một ý tưởng sản phẩm thô thành một Product Requirements Document sẵn sàng cho AI. Skill này đặt câu hỏi làm rõ, bám theo một template cố định, và giúp founders, product leads, cùng các workflow Skill Authoring tạo ra spec rõ ràng hơn cho các công cụ AI coding ở bước sau. Dùng prd-generator khi bạn cần yêu cầu có cấu trúc, metrics, ràng buộc, và bối cảnh đủ chi tiết để triển khai.

context-engineering-advisor giúp bạn phân biệt tình trạng nhồi nhét ngữ cảnh với context engineering, rồi siết chặt ranh giới, truy xuất và thứ tự quy trình để đầu ra AI đáng tin cậy hơn.

Dùng openai-docs cho viết kỹ thuật, câu hỏi về OpenAI API và sản phẩm, chọn model, kiểm tra migration, và hướng dẫn nâng cấp prompt. Skill này ưu tiên tài liệu chính thức của OpenAI qua Developer Docs MCP server, còn các tham chiếu đi kèm chỉ đóng vai trò ngữ cảnh dự phòng khi thật sự cần.

pua-ja là một skill escalation bằng tiếng Nhật, giúp thúc đẩy agent đào sâu điều tra hơn, ưu tiên dùng công cụ trước khi hỏi người dùng và kiểm chứng kết quả sau nhiều lần thất bại. Phù hợp nhất cho các nhóm muốn có một lớp hành vi kích hoạt theo điều kiện cho debugging, research, writing và pua-ja cho Context Engineering.