prompt-engineering-patterns

prompt-engineering-patterns 技能總覽

prompt-engineering-patterns 技能是一套實務導向的提示詞設計指南，重點在於打造更可靠的 LLM 工作流程，而不只是蒐集一堆泛用的 prompting 小技巧。它特別適合用在正式上線的 prompts、結構化擷取流程、可重複使用的 prompt 範本，或是重視輸出一致性勝過一次性創意的評估迴圈。

這個技能適合誰

如果你符合以下情況，就很適合使用 prompt-engineering-patterns：

• 正在為 app、agent 或內部自動化流程設計 prompts
• 想降低輸出漂移、格式失敗或推理薄弱的問題
• 正在評估 few-shot examples、chain-of-thought、system prompts 與 structured outputs 之間該怎麼選
• 想把臨時拼湊的 prompts 整理成團隊可維護、可重複使用的範本

如果你只是需要一個快速、一次性使用的 prompt，這個技能可能會超出你的需求。

它實際幫你完成什麼工作

這個技能真正要解決的核心問題，是讓你從「模型有時候能用」走到「模型大多數時候的行為已經穩定到可以上線」。這個 repository 的做法，是依照具體使用情境來整理 prompt patterns，例如：few-shot learning、chain-of-thought prompting、JSON 風格的 structured outputs、可重用 template、system prompt 設計，以及 prompt optimization 工作流程。

它和一般 prompt 建議有什麼不同

prompt-engineering-patterns 最大的差異，在於它不是停留在概念層，而是用偏向實作手冊的方式來組織內容。它包含：

• 主要 prompting patterns 的參考文件
• 可以直接改用的範例資產
• 依任務類型整理的 prompt template library
• 可用於迭代調整的 Python optimization script

因此，如果你是在評估是否安裝，它會比那種只講概念、沒有可重用素材的技能更有參考價值。

採用前要先確認什麼

這個技能最強的情境，是你已經知道自己的任務、輸出形式與成功標準。若你期待它幫你從零發想「到底要做什麼」，它就不是最強項。安裝前先問自己：

• 你需要可預測的格式，或可衡量的改善嗎？
• 你手上有 sample inputs 和預期 outputs 嗎？
• 你願意用一小組 evaluation set 來測試 prompts 嗎？

如果答案是肯定的，那麼 prompt-engineering-patterns for Context Engineering 就很適合，因為它會幫你把 context、examples、constraints 和 output contracts 具體化。

如何使用 prompt-engineering-patterns 技能

prompt-engineering-patterns 的安裝情境

這個技能位於 wshobson/agents 的 plugins/llm-application-dev/skills/prompt-engineering-patterns。

安裝方式如下：

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

由於上游的 SKILL.md 沒有提供安裝指令，對技能目錄的使用者來說，上述指令就是實際可行的 prompt-engineering-patterns install 路徑。

先讀這些檔案

建議先依照下列順序閱讀資訊量最高、最值得先看的檔案：

1. SKILL.md
2. assets/prompt-template-library.md
3. assets/few-shot-examples.json
4. references/prompt-optimization.md
5. references/system-prompts.md

之後再根據你真正需要的 pattern，深入閱讀對應參考文件：

• references/few-shot-learning.md
• references/chain-of-thought.md
• references/prompt-templates.md

這樣的閱讀順序能節省時間，因為 assets 會先讓你看見哪些內容可以立刻重用，而 references 則負責解釋那些 pattern 為什麼有效。

這個技能需要你提供什麼輸入

當你提供具體任務輸入時，prompt-engineering-patterns usage 的效果會明顯更好。至少要提供：

• 明確的 task
• 目標受眾或執行角色
• 想要的 output format
• 不可違反的 constraints
• 3 到 10 個具代表性的 examples 或 test cases
• 已知的 failure cases

較弱的輸入：

• 「幫我改善這個 prompt。」

較強的輸入：

• 「我需要一個 support-ticket classifier。Labels 是 billing、technical_issue、account_access 和 other。Output 必須是合法 JSON，包含 label 和 confidence。常見失敗包括：標籤混用、額外加上 prose，以及無法正確處理 multi-intent tickets。」

第二種寫法能給這個技能足夠的 context，讓它推薦合適的 pattern，而不是只做泛泛的改寫。

針對任務選對 pattern

請有選擇地使用這個 repository 內的 patterns：

• 當任務表現高度依賴格式、風格或邊界判斷時，用 few-shot examples。
• 當任務需要多步推理、邏輯判斷或大量數學處理時，用 chain-of-thought。
• 當下游系統需要解析結果時，用 structured outputs。
• 當你需要穩定的角色、語氣、安全邊界或行為限制時，用 system prompts。
• 當同一個 prompt 會反覆套用、只是變數不同時，用 template systems。

很常見的錯誤，是把所有 patterns 一次全部疊上去。更好的做法，是先從「剛好能解決當前失敗模式的最小 pattern」開始。

把模糊目標整理成可用的 prompt brief

在呼叫這個技能之前，先把你的目標改寫成以下五個部分：

1. Task：模型必須完成什麼
2. Context：背景資訊或領域前提
3. Constraints：哪些事不能做，或哪些內容一定要包含
4. Output contract：精確的輸出格式
5. Examples：具代表性的輸入與理想輸出

範例 brief：

Task: Extract entities from customer complaint emails.
Context: Emails may mention products, stores, dates, refund amounts, and staff names.
Constraints: Do not infer missing fields. Return empty arrays instead of null.
Output contract: Valid JSON with keys persons, products, locations, dates, monetary_values.
Examples: Include at least one email with no monetary value and one with multiple products.

這種具體程度，正是讓 prompt-engineering-patterns skill 明顯優於「幫我寫一個 prompt」這種泛用請求的關鍵。

把 template library 當起點，不是終點

assets/prompt-template-library.md 最有價值的用法，是把它當成 scaffold，而不是可直接交付的最終版本。先複製一個接近的 template，再補上：

• 你的真實 schema
• 任務特有的 constraints
• edge cases 的處理方式
• 遇到資訊不足時的 refusal behavior

例如，擷取類 templates 如果你能明確指定：模型應該省略未知欄位、回傳空值，還是引用來源文字片段，通常會更強。

有意識地使用 few-shot examples

repo 內建的 assets/few-shot-examples.json，它的價值不只在於範例內容本身，更在於你可以觀察這些 examples 是如何被塑形的。好的 few-shot set 應該：

• 反映你真實的輸入分布
• 涵蓋 edge cases，而不只是明顯的正例
• 維持一致的 label 定義
• 避免雜訊過多或彼此矛盾的 examples

如果你的任務常在邊界案例上失敗，優先補那些界線案例的 examples，通常會比單純增加更多普通 examples 更有效。

在正式環境中謹慎使用 chain-of-thought

repository 裡的 references/chain-of-thought.md 對推理型任務很有幫助，但不是每個正式系統都適合暴露完整推理過程。實務上建議：

• 內部分析與除錯時，使用明確的 reasoning prompts
• 面向使用者的輸出，維持精簡的 answer format
• 測試 chain-of-thought 帶來的準確率提升，是否足以抵銷額外 tokens 與 latency 成本

對很多團隊而言，最佳的正式模式其實是：隱藏式內部推理，加上嚴格的最終答案格式。

把 optimization script 當成工作流程訊號

scripts/optimize-prompt.py 與 references/prompt-optimization.md 很明顯地指出了這個技能想鼓勵的 workflow：先建立 baseline，再用測試集驗證、分析失敗、調整，然後重複迭代。

即使你不直接使用那支 script，也可以照抄這個流程：

1. 定義 baseline prompt
2. 建立小型 test set
3. 衡量格式有效性與任務準確率
4. 檢查失敗群聚
5. 每次只修改一個變因

這也是這個 repo 最大的實務價值：它會把你推向可衡量的 prompt 改進流程，而不是陷在無止盡、主觀的微調裡。

prompt-engineering-patterns 用於 Context Engineering 的最佳流程

prompt-engineering-patterns for Context Engineering 在 context 有經過整理，而不是整包亂塞時，效果最好。較強的 workflow 是：

1. 定義 task 和 output contract
2. 只加入完成該任務真正需要的 context
3. 放入能教會模型目標行為的 examples
4. 將穩定不變的 instructions 與動態 user input 分開
5. 用真實案例做 evaluation
6. 刪掉那些不影響結果的 context

這點很重要，因為長 prompt 常常不是敗在 context 不夠，而是敗在 context 組織得不好。

prompt-engineering-patterns 技能 FAQ

prompt-engineering-patterns 適合初學者嗎？

適合，前提是你手上已經有具體任務。它的 examples 與 references 都不算難讀，而 pattern 拆解也能幫初學者停止瞎猜。不過，如果你是完全的新手，連 schema、labels 或 evaluation criteria 都還沒定義好，那它就沒那麼適合。

這和「只是把 prompt 寫得更好」有什麼不同？

一般 prompt 建議多半停留在措辭優化。prompt-engineering-patterns guide 則更進一步，會帶到 pattern selection、可重用 template、example design，以及迭代式 optimization。這讓它更適合建立可重複運作的系統，而不只是一次性的聊天。

什麼時候不該用 prompt-engineering-patterns？

遇到以下情況可以先跳過：

• 你需要的是開放式發想，而不是控制性
• 你的任務每次都不同，沒有可重用的結構
• 你還不知道自己想要什麼 output format
• 你不願意用 examples 來測試 prompts

在這些情況下，較簡單、偏探索式的 prompting workflow 可能更快。

它對 structured outputs 的支援好嗎？

是的。這個 repository 多次把重點放在 JSON-like extraction 與受限格式輸出上。若你的下游程式需要可解析的 responses，而你目前的 prompts 又常常夾帶多餘 prose，這個技能尤其值得看。

prompt-engineering-patterns 會綁定單一模型供應商嗎？

目前沒有明確證據顯示它有 vendor lock-in。這些 patterns 大多可攜，適用於多數現代 LLM；不過實際表現仍會因模型而異。即便如此，你還是應該在自己選定的 provider 上驗證 token cost、格式穩定性與推理品質。

如何改進 prompt-engineering-patterns 技能的使用效果

先給 prompt-engineering-patterns 一個更精準的問題定義

要最快提升 prompt-engineering-patterns 的結果，最直接的方法就是不要再抽象地要求「更好的 prompts」。請改為提供：

• success criteria
• 不可接受的 outputs
• 目標 schema
• 具代表性的 failures

這樣這個技能才能推薦正確的 pattern，並產出真正撐得住實際使用的 prompts。

改寫 prompt 之前，先補 evaluation cases

很多使用者太早開始重寫 prompts。更好的做法是先收集 10 到 20 個 examples，內容包含：

• 容易判斷的 cases
• 容易混淆、接近但不相同的 near-misses
• 格式不良的 inputs
• 目前會失敗的 cases

接著再用這些 examples 去比較不同 prompt 版本。repository 裡的 optimization 內容，非常明確支持這種 test-driven 做法。

把穩定指令與可變 context 分開

一種很常見的失敗模式，是把角色設定、任務規則、examples 與 user data 全部混成一大段。想提升品質，可以拆分成：

• system behavior
• 可重用的 task instructions
• few-shot demonstrations
• 當前輸入

這樣的結構更容易除錯，也能降低 instructions 不小心漂移的風險。

與其加更多 examples，不如強化 examples 品質

few-shot data 並不是越多越好。比起增加數量，更有效的是把那些重複、薄弱或不真實的 examples 換成能涵蓋以下情況的範例：

• edge cases
• 模稜兩可的 inputs
• 精確的 output formatting
• 模型常犯錯誤

多數情況下，高品質 demonstrations 帶來的改善，會比單純擴大 demonstrations 集合更明顯。

把 output contract 定義得更嚴格

如果輸出不一致，問題往往不是模型不行，而是格式要求寫得不夠明確。你可以透過以下方式改善 prompt：

• 指定必填 keys
• 限定可用 labels
• 定義排序規則
• 說清楚資訊缺失時該怎麼處理

對擷取任務來說，「缺少的類別請回傳空陣列」遠比「請用 JSON 擷取實體」來得有效。

每次迭代只修一種失敗模式

不要一次同時改角色、schema、examples、推理風格與 temperature 假設。請一次只改一個主要變因，重新測試，再記錄效果。這和 repo 裡的迭代式 refinement 邏輯一致，也能讓改善結果更值得信任。

留意是否過度工程化

prompt-engineering-patterns skill 很強，但有些使用者會用過頭。常見警訊包括：

• prompt 很長，且重複指令很多
• 明明是簡單任務卻塞了太多 examples
• 只是 extraction 任務卻硬加 chain-of-thought
• 任務都還沒穩定，就先做過度複雜的 templating

如果更簡單的 prompt 已經能達到同等可靠性，就應該選更簡單的做法。

把 repository 當成 pattern catalog，不是可直接照抄的腳本

想用好 prompt-engineering-patterns，最佳方式不是逐字照抄，而是根據你自己的 failure modes 去調整它的 assets 與 references。先讀 repo 來選 pattern、借用 template，再拿去對你的資料做測試。這會比直接複製範例、期待它自然泛化有效得多。