llm-patterns

llm-patterns 技能概览

llm-patterns 是用来做什么的

llm-patterns 技能帮助你设计 AI-first 的应用逻辑：让 LLM 负责推理、抽取或生成，而你的代码负责底层编排。它最适合用在你需要决定提示词怎么组织、schema 校验放在哪里，以及如何让 LLM 行为在生产系统中保持可测试的时候。

最适合的使用场景

当你的应用依赖分类、抽取、摘要、转换，或其他自然语言决策任务时，可以使用 llm-patterns 技能。它特别适合那些想把 LLM 驱动功能做成更清晰系统设计的构建者，而不只是拼出一个“差不多能用”的单次 prompt。

llm-patterns 的不同之处

llm-patterns 的核心价值在于职责分离：LLM 负责逻辑，代码负责编排。这个视角在你想减少脆弱的业务规则、提升 prompt 可维护性，并把校验、路由和错误处理留在传统代码中时尤其重要。

如何使用 llm-patterns 技能

llm-patterns 安装与首次阅读

先把这个技能安装到你的 agent 工作流中，然后优先打开 skills/llm-patterns/SKILL.md。由于这个 repo 没有 README.md、rules/ 或 scripts/ 之类的额外支持文件，技能正文就是主要的指导来源。想快速做判断的话，重点阅读 core principle、project structure、client wrapper、prompt patterns 和 testing 这些部分。

把粗略目标转成可用的 prompt

llm-patterns usage 的效果最好是你先提供一个具体任务、预期输出形状，以及你关心的失败场景。比如，不要只说“帮我给应用加 AI”，而是直接给出这样的 prompt：“为客服工单设计一个 LLM 抽取流程，使用 Zod 做校验，低置信度输出走 fallback 路径，并提供用于确定性回归测试的 test fixtures。” 这样技能才能拿到足够上下文，给出真正的架构建议，而不是泛泛的 prompt 话术。

需要提前提供什么

在使用 llm-patterns for Skill Authoring 或做应用设计时，请写清楚业务领域、LLM 任务类型、输出 schema、可接受延迟，以及由谁来人工审核结果。这个技能在你明确模型是在做分类、抽取、生成还是决策支持时最强，因为这些模式对应的 prompt 和测试需求并不相同。

能产出更好结果的工作流

先从业务目标出发，把 LLM 步骤映射成一个单一且边界清晰的职责，然后再追问如何验证和测试它。一个实用的 llm-patterns guide 通常最后会落到这些内容：prompt 模板、schema、fallback 行为、测试策略，以及哪些东西应该留在代码里而不是交给模型。如果你需要确定性行为，最好尽早提出基于 fixture 的测试和 evaluation cases。

llm-patterns 技能常见问题

llm-patterns 只适合高级团队吗？

不是。只要能把功能描述清楚，这个技能对初学者也有用。随着系统复杂度上升，它的价值会更明显，因为最大的收益来自减少 prompt 逻辑和应用逻辑之间的歧义。

这和普通 prompt 有什么不同？

普通 prompt 给你的是一次性的输出。llm-patterns skill 关注的是可复用的系统设计：prompt 放在哪里、响应如何校验、哪些内容要测试，以及如何避免 LLM 越权承担本该由代码负责的职责。

什么情况下不该用它？

如果问题只是简单的规则逻辑，或者确定性算法更便宜、更可靠，就不要用 llm-patterns。如果你无法定义输出约束，或者没有模型质量评估方案，它也不是合适的选择。

如何改进 llm-patterns 技能

给出更清晰的任务边界

最好的结果来自边界明确、可测试的请求。如果你只说“做一个 AI 助手”，拿到的只会是空泛建议；如果你说“把进入的工单分成三个标签，并把两个字段抽取成 JSON”，得到的就会是可直接落地得多的架构方案。

说明会改变设计的约束

当你明确延迟上限、成本敏感度、可容忍错误率、输出是否必须可机器读取，以及是否需要人工审核时，这个技能会表现得更好。这些细节会直接影响最合适的模式是直接调用、typed wrapper、分阶段 pipeline，还是带 fallback 的工作流。

要求校验和测试策略

LLM 应用里常见的失败模式，是只盯着 prompt 文案，却忽略了回归问题。你可以通过要求 schema、保存好的 fixtures、mock responses，以及覆盖真实边界输入而不是只看 happy path 示例的 evaluation cases，来提升 llm-patterns 的输出质量。

从输出迭代到生产

拿到第一版设计后，继续追问真实使用中什么会出问题：JSON 格式损坏、输入歧义、置信度下降、prompt 漂移，或者不安全生成。然后带着这些失败模式去细化 prompt spec 或 wrapper 设计。llm-patterns 的实际价值，往往就在这里最突出。