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共找到 342 个 Skills
当你需要利用生产追踪数据、评估结果和标注信息来优化、改进或调试LLM提示词时，调用此Skill。内容涵盖从追踪跨度（span）中提取提示词、收集性能指标，以及使用ax CLI运行数据驱动的优化循环。
为目标模型checkpoint和身份特征方法打造专属优化提示词。支持FLUX、SDXL、SD1.5及Wan视频模型，提供正确的语法格式、质量标签和反向提示词。适用于ComfyUI工作流中的提示词生成与优化场景。
当用户要求「评估MCP工具」「测试工具选择」「优化工具描述」「检查MCP Schema质量」「评估我的MCP服务器」，或者想要衡量Claude是否正确使用其MCP工具时，使用此技能。该技能可测试工具选择的准确性、分析Schema质量，并迭代优化工具描述。它是build-mcp-server的配套技能。
将对话上下文（或全新的任务描述）整理成包含5部分的简报——背景/任务/约束/验证/输出格式，准备交付给Agent。适用于用户准备执行任务并希望先对内容进行结构化处理的场景。可与上游的/grill-me功能自然配合使用，也支持独立运行。触发词："/create-brief"、"draft a brief"、"shape this into a brief"、"turn this into a task spec"、"write a brief for this"。
使用结构化提示词指南框架分析并优化系统提示词——基于AI的分析与改写。适用于提示词需要改进、实验结果显示存在质量差距，或者需要对现有系统提示词进行结构化审查的场景。当生产追踪数据显示存在故障时请勿使用（请先使用analyze-trace-failures识别故障模式）。请勿用于构建评估器（请使用build-evaluator）。
当用户需要完整的功能开发流程时使用：将粗略的功能想法梳理为提示词，与用户确认后，再将其传递给grill-with-docs、to-prd、to-issues和tdd流程。
将本地AGENT.md转换为适配Claude Code的优化Agent。针对Claude Code的运行时行为对Agent进行审计，创建带有源文件支撑防护规则的单Agent DAG重写计划，并可选择性地重写前置元数据（frontmatter）和系统提示语主体，使Agent更精简、更具角色针对性，且与Claude的Agent运行时更契合。当用户提出“将此Agent转换为适配Claude的版本”、“标准化此AGENT.md”、“精简此Agent”或“为Claude Code重写此角色设定”等需求时使用。
负责编写、重构和评估LLM提示词——生成优化的提示词模板、结构化输出 schema、评估准则和测试套件。适用于为新的LLM应用设计提示词、重构现有提示词以提升准确性或Token效率、实现思维链（chain-of-thought）或少样本学习（few-shot learning）、创建带有人设和防护机制的系统提示词、构建JSON/函数调用schema，或开发提示词评估框架以衡量并提升模型性能。
使用`<important if>`条件块改进（或从头创建）AGENTS.md / CLAUDE.md文件，让Agent能在恰当的时间关注到正确的指引。当用户提及AGENTS.md、CLAUDE.md、Agent指令、AI项目规则、“我的Claude配置”、Agent入职文档，或者要求精简/缩短/审核/重写现有文件时（即使未明确提及文件名），均可使用此技能。当用户抱怨Agent持续忽略其项目规则时，也可使用该技能。
大语言模型调优模式
大语言模型（LLM）提示词设计：system prompts、few-shot示例、chain-of-thought、RAG、结构化输出。
本技能指导如何使用带有YAML前导元数据的Markdown文件为Claude Code插件创建自主Agent，适用于构建新Agent、设计Agent系统提示词或配置Agent行为的场景。