Prompt Engineering (Grade A) logo

Prompt Engineering (Grade A)Biztonsági-tesztelt fejlesztési készség a Claude AI-hez. Osztályzat: A. Hatékony instrukciók létrehozása AI-kód segítőkhöz.

(0)
Daniel NikulshynÉrtékelte Daniel Nikulshyn·Frissítve 2026. július

Áttekintés

A Prompt Engineering (Osztályzat: A) egy készség az efektív instrukciók és utasítások létrehozására AI kód segítőkhöz, különösen a Cursor vagy más LLM-alapú eszközök használata révén. Segítségével a felhasználók létrehozhatják a tiszta és strukturált instrukciókat, amelyek irányítják az AI viselkedését, biztosítva az exact és releváns kimenetet. A készség elengedhetetlen az olyan fejlesztők, véleményezők és végfelhasználók számára, akiknek interaktív AI rendszerekkel kell dolgozniuk. Az eszköz átfogó útmutatásokat és szakmai gyakorlatokat nyújt a kiváló minőségű instrukciók megírásához, beleértve a személyek meghatározását, az instrukciók struktúrának megfogalmazását, valamint az elfogadott technika alkalmazását. Továbbá javaslatokat tartalmaz a prompt értékelésére és teljességének ellenőrzésére.

Fő funkciók

  • Szerep meghatározása és személy specifikálása
  • Instrukciók strukturálása tisztán osztott szekciókkal
  • Elfogadott instrukció-patterek alkalmazása
  • Prompt minőségének és teljességének ellenőrző listái
  • Ismertető útmutatások az imperatív módnak és kritikus korlátozásoknak

Árazás

Modell
Free
Kategória
Készségek
Értékelés
Még nincs értékelés

Felhasználási esetek

Hiba kezeléshez a Cursor szabály létrehozása

Alkalmazhatja a Prompt Engineering-hoz a hiba kezeléshez szükséges éles és átlátszó instrukciót a Cursor szabályhoz, amelybe magában foglalja a szerepet, a kontextust, az utasításokat és a követelményeket az hatékony hiba kezelés érdekében.

Egy AI-kód segítő számára rendszer instrukciójának fejlesztése

Alkalmazhatja a Prompt Engineering szabályzatot a rendszer instrukcióinak kiváló minőségű és strukturált létrehozásához a hatékony AI viselkedés biztosítása érdekében kodozható feladatok számára.

Előnyök és hátrányok

Előnyök

  • A megnövelt AI kimenetenek precizitás és relevancia
  • A felhasználó-AI interakció hatékonyságának javítása
  • Strukturált útmutatások a prompt létrehozásához

Hátrányok

  • A felhasználónak az AI viselkedéséről és korlátjairól kell meggyőződni
  • Optimális eredmények elérése érdekében iteratív finomításra lehet szükség
  • A komplex instrukció-mérnöki technika megismertetése esetén magas a tanulási görbe

Értékelések

Jelentkezz be értékelés írásához.

Még nincs értékelés. Légy az első!

Kérdések

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |

Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025

What You Can Customize?

| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7-step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type-check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your-org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |

Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025

What it detects?

| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025

What's Inside?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step-by-step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token-efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event-driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents | ---

Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025

How It Works?

Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always-on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto-format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025

Kérdezz

Készségek alternatívái

Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)Készségek

Biztonsági teszteknek alávetett adat-ai képesség a Claude AI-hoz. Grade A. Használja, amikor elkülönülést igénylő funkcionális munkát kezd el, vagy mielőtt végrehajtaná a megvalósítási terveket - elkülönített git munkaterületet hoz létre

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Készségek

Biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI-nek. Osztálya A. GA4 BigQuery -kiviteli szintaxis referencia – komplett mezőnévtár, szöveges struktúrák, számítási minták és teljesítményi tippek

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)Készségek

Biztonságban ellenőrzött adat-ai készség a Claude számára. A+ minőség. A Meta Váltási API (CAPI) beállítási referencia — architektúra, eseménytípusok, ügyfélinformációk hashelése, duplikáció megszüntetése, példaalapú implementációk, AEM

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)Készségek

Biztonságigazolt fejlesztési készség Claude AI-hez. Osztályzat: A. Lista abból, amit egy metódus/művelet hív (hívási grafikus direkt)

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)Készségek

Biztonsági tesztelésű adat-ai készség a Claude AI-hez. Grade A. Nevezze el a Haskell tesztparaméter-modulokat a tesztelt modul neve alapján Spec suffixszel ugyanabban a névterületben. Használja, ha Haskell tesztparaméter-modulokat ír vagy felülvizsgál

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)Készségek

Biztonságtesztelt adat-készség a Claude AI-hez. Osztályzat A. Szimuláljon egy 5 tagú szakértői bizottság tanácskozását a fontos döntésekhez. használja, amikor a tervezéseket, rendszerépítési választásokat, funkciótervezést vagy bármilyen döntést értékelnek, amely igényli a több szempontból szakmailag elemzett véleményeket.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)Készségek

Biztonságpróba által tesztelt fejlesztési kompetencia Claude AI-hez. Általános osztályozás A.

(0)
Free
D
Docs Writer (Grade A)Készségek

Biztonsági teszteknek megfelelő devops képesség a Claude AI-hoz. Grade A. **WORKFLOW SKILL** — Fenntartja a repellerek dokumentációjának pontosságát és frissességét a dokumentumok oldalon, az ügynökfájlokon és a változási naplóban. MIKOR: „dokumentumok frissítése”

(0)
Free