Prompt Engineering (Grade A)Trygghetstestet utviklingsferdighet for Claude AI. Gradering A. Lag effektive prompts og instruksjoner for AI‑kodingsassistenter. Bruk når du lager regler, agenter, ferdigheter eller systemprompts for Cursor eller ot

Hvorfor skal du bruke denne?

Målgruppe | Pr primære fremmëringer | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Enkeltindivider | 30%+ token-sparing, stoppe med å repetere standarder, sikkerhetsskjoldringar, samtidige skjelettstrukturen | | Team | Konsistente AI-mønster, dag-ei påtagelse, nedkjodiserte mønstre, summende kostnadsbesparinger | | Organisasjoner | Alltid aktiv komplians, like standarder på 1 000 prosjektsider, sentral styring, målbare ROI

Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025

Hva kan du justere?

Felt | Hva det styrer | Eksempel | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | prosjekt | Projektidentitet | Navn, beskrivelse, repo-URL | | teknologi | Språk, ramme, verktøy | TypeScript + Express eller Python + FastAPI | | stier | Filstruktur | Hvor handlehendlere, tjenester og felleskode befinner seg | | domein | Varener | Orden, Produkt, Kunde + livssyklusstader | | mønstre | Kodesnørgler | 7-trinnshåndteringsflyt, feilsnøringstrategi | | testing | Kvalitetstester | 90% dekning, test/lint/type-check-kommandoer | | database | DB-konvensjoner | Soft-slettfelt, timestamp-kolonner, benavnende | | pakkker | Både-innepakker | @din-org-scop, register-URL | | konvensjoner | Git og arbeidsflyt | Favnepresisser, komittering-format, PR-skjemaer

Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025

Hva den detekterer?

| Kategori | Signaler | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Språk | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, fil-utvidelser | | Ramme | Avhengigheter i package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring osv.) | | Database | ORM-konfigurasjoner (prisma/, sequelize, typeorm), .sql-filer, migreringsmapper | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastruktur | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, skytjensedep | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025

Hva er inni?

| Lag | Teller | Hva det gjør | Hvordan det utløses | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Regler | 47 | Gjennomtvinger kode-standarden på hver AI-interaksjon | Automatisk — alltid på | | Agenter | 62 | Spesialiserte assistenter for komplekse oppgaver | På forespørsel — /agentnavn | | Ferdigheter | 50 | Steg-for-steg guidet arbeidsflyter med sjekklister | Kontekstuelt — når mønster matcher | | Kommandoer | 37 | Lettvinte, token-effektive raske handlinger | På forespørsel — /kommando | | Kroker | 12 | Automatiserings-skript i AI-løkken | Event-styrt — før/etter handlinger | | Maler | 9 | Skjelett for håndtering, komponenter, tester osv. | Referert av ferdigheter og agenter | ---

Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025

Hvordan fungerer det?

Nivå 1 — Innledende behandling: Hooks innfører prosjektstoff og blokkerer farlige kommandoer før din spørsmål når AI-en. Nivå 2 — Regnearkssystem: 47 alltid-on-regler påfører token-effektivitet, sikkerhet, arkitektur, kode-standarder, databases konvensjoner og prøvetvangsmål. Nivå 3 — Spesialbehandlet behandling: Det rette komponenten aktiveres – en agent, ferdighet eller kommando – på bakgrunn av din spørsmål. Nivå 4 — Avslutende behandling: Hooks validerer utgangsverdi, automatisering av formatering, skanner etter hemmeligheter og verifiserer dekning.

Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025