Prompt Engineering (Grade A)Sicherheitsfreies Entwicklungsskill für Claude AI. Grade A. Effektive Vorfragen und Anweisungen für AI-Coding-Assistenten erstellen.

Warum sollten Sie das verwenden?

| Zielgruppe | Hauptvorteile | | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Einzelperson | 30 %+ Token‑Einsparungen, Wiederholungen von Standards vermeiden, Sicherheits‑Guardrails, sofortiges Scaffolden | | Teams | Konsistentes KI‑Verhalten, sofortige On‑boarding am ersten Tag, kodifizierte Muster, kumulative Kosteneinsparungen | | Organisationen | Durchgängige Compliance, gleiche Standards über 1.000 Projekte hinweg, zentrale Governance, messbarer ROI |

Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025

Was können Sie anpassen?

| Abschnitt | Was es steuert | Beispiel | | --------- | -------------- | -------- | | project | Projektidentität | Name, Beschreibung, Repo-URL | | techStack | Sprache, Framework, Werkzeuge | TypeScript + Express oder Python + FastAPI | | paths | Verzeichnisstruktur | Wo Handler, Services und gemeinsamer Code liegen | | domain | Geschäftsobjekte | Bestellung, Produkt, Kunde + Lebenszyklus‑Zustände | | patterns | Code‑Muster | 7‑Schritte‑Handler‑Flow, Fehlerbehandlungs‑Strategie | | testing | Qualitäts‑Gates | 90 % Coverage, Test/Lint/Type‑Check Befehle | | database | DB‑Konventionen | Soft‑Delete‑Feld, Zeitstempel‑Spalten, Namensgebung | | packages | Interne Pakete | @your‑org‑Scope, Registry‑URL | | conventions | Git und Workflow | Branch‑Präfixe, Commit‑Format, PR‑Templates |

Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025

Was wird erkannt?

| Kategorie | Signale | | --------- | -------- | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, Dateierweiterungen | | Framework | Abhängigkeiten in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, usw.) | | Database | ORM‑Konfigurationen (prisma/, sequelize, typeorm), .sql‑Dateien, Migrations‑Ordner | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, Cloud‑SDK‑Abhängigkeiten | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025

Was ist enthalten?

| Schicht | Anzahl | Was es macht | Wie es ausgelöst wird | | ------- | ------ | ------------ | --------------------- | | Rules | 47 | Erzwingt Codierungsstandards bei jeder KI-Interaktion | Automatisch – immer aktiv | | Agents | 62 | Spezialisiertes Assistenzsystem für komplexe Aufgaben | Auf Abruf – /agent-name | | Skills | 50 | Schritt‑für‑Schritt‑Geführte Workflows mit Checklisten | Kontextabhängig – bei passenden Mustern | | Commands | 37 | Leichte, token‑effiziente Schnellaktionen | Auf Abruf – /command | | Hooks | 12 | Automatisierungsskripte im KI‑Loop | Ereignisgesteuert – vor/nach Aktionen | | Templates | 9 | Gerüst für Handler, Komponenten, Tests usw. | Referenziert von Skills und Agents | --- ---

Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025

Wie funktioniert das?

Schicht 1 — Vorverarbeitung: Hooks injizieren den Projektkontext und blockieren gefährliche Befehle, bevor dein Prompt die KI erreicht. Schicht 2 — Regel‑Engine: 47 permanente Regeln erzwingen Token‑Effizienz, Sicherheit, Architektur, Code‑Standards, Datenbank‑Konventionen und Test‑Grenzwerte. Schicht 3 — Spezialisierte Verarbeitung: Die passende Komponente wird aktiviert – ein Agent, eine Fähigkeit oder ein Befehl – basierend auf deinem Prompt. Schicht 4 — Nachverarbeitung: Hooks validieren die Ausgabe, formatieren automatisch, scannen nach Secrets und überprüfen die Abdeckung.

Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025