llm-patterns

llm-patterns 技能總覽

llm-patterns 是用來做什麼的

llm-patterns 技能可協助你設計 AI-first 的應用邏輯：由 LLM 負責推理、擷取或生成，而你的程式碼負責周邊串接。當你在思考提示詞要怎麼拆、schema 驗證要放哪裡，以及如何讓 LLM 行為在正式環境中仍可測試時，這個技能最有用。

最適合的使用情境

當你的應用需要分類、擷取、摘要、轉換，或其他以自然語言做決策的任務時，適合使用 llm-patterns 技能。對想為 LLM 驅動功能建立更清楚系統設計的開發者來說，它比起只做一個「大概能用」的提示詞，更有價值。

它的不同之處

llm-patterns 的核心價值在於職責分離：LLM 負責邏輯，程式碼負責串接。若你正嘗試降低脆弱的業務規則、提升提示詞可維護性，並把驗證、路由與錯誤處理留在傳統程式碼中，這個觀點就特別重要。

如何使用 llm-patterns 技能

llm-patterns 安裝與先讀內容

先把這個技能安裝到你的 agent 工作流程中，接著先打開 skills/llm-patterns/SKILL.md。由於這個 repo 沒有額外的支援檔案，例如 README.md、rules/ 或 scripts/，因此技能本體就是主要的指引來源。若你只是想快速判斷是否適合，先看 core principle、project structure、client wrapper、prompt patterns 和 testing 這幾段。

把模糊目標變成可用的提示詞

llm-patterns usage 的流程在你提供具體任務、預期輸出格式，以及你在意的失敗情境時，效果最好。舉例來說，不要只說「幫我的 app 加 AI」，而是改成：「設計一個給客服單的 LLM 擷取流程，使用 Zod 驗證，對低信心輸出走 fallback path，並提供可重複執行的 regression test fixtures。」這樣才能讓技能給出真正的架構建議，而不是空泛的提示詞原則。

事先應提供哪些資訊

在使用 llm-patterns for Skill Authoring 或做 app design 時，請包含領域、LLM 要處理的任務、輸出 schema、可接受的延遲，以及人工審核結果的位置。當你明確說出模型是在做 classification、extraction、generation，還是 decision support 時，這個技能最強，因為不同模式對提示詞與測試的需求都不一樣。

能產出更好結果的工作流程

先從商業需求出發，把 LLM 步驟對應到一個單一、明確的責任，再詢問要怎麼驗證與測試。實用的 llm-patterns guide 通常最後會收斂成：prompt template、schema、fallback 行為、測試策略，以及哪些部分應該由程式碼而不是模型負責。若你需要確定性行為，請提早要求 fixture-based tests 和 evaluation cases。

llm-patterns 技能 FAQ

llm-patterns 只適合進階團隊嗎？

不是。只要能把功能描述清楚，初學者也能受益。只是系統越複雜，這個技能就越有價值，因為最大的收益往往來自減少提示詞邏輯與應用邏輯之間的歧義。

這和一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞通常只解決一次性的輸出需求。llm-patterns skill 著重的是可重複的系統設計：提示詞放哪裡、回應如何驗證、哪些內容需要測試，以及如何避免讓 LLM 取代原本應由程式碼負責的工作。

什麼情況下不該使用它？

如果問題只是簡單的規則式邏輯，或有更便宜、更可靠的確定性演算法，llm-patterns 就不適合。若你無法定義輸出限制，或沒有規劃模型品質評估方式，它也不會是好選擇。

如何改進 llm-patterns 技能

給出更明確的任務邊界

最好的結果來自狹窄、可測試的需求。如果你說「做一個 AI 助手」，得到的通常會是模糊建議；如果你說「把進來的工單分類成三個標籤，並把兩個欄位擷取成 JSON」，你就會拿到更可執行的架構。

說明會改變設計的限制條件

當你明確列出延遲限制、成本敏感度、對錯誤的容忍度、輸出是否必須可供機器讀取，以及是否需要人工審核時，這個技能會表現得更好。這些細節會影響最適合的模式是直接呼叫、typed wrapper、分段 pipeline，還是 fallback workflow。

要求驗證與測試策略

LLM 應用常見的失敗模式，是只在意提示詞措辭，卻忽略 regression。你可以透過要求 schema、保存好的 fixtures、mock responses，以及能反映真實邊界輸入而不只是 happy-path 的 evaluation cases，來提升 llm-patterns 的輸出品質。

從輸出一路迭代到正式上線

完成第一版設計後，接著問：在真實使用下什麼會壞掉？例如格式不合法的 JSON、含糊輸入、信心下降、prompt drift，或不安全的生成結果。然後根據這些失敗模式，修正 prompt spec 或 wrapper 設計。這正是 llm-patterns 最能提供實際價值的地方。