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共找到 342 个 Skills
使用Anthropic 1P交互式提示词工程教程模式（清晰直接的指令、角色提示、XML标签分隔、输出格式设置+预填充、分步“预知”、少样本示例、减少幻觉、复杂提示模板、提示词链和工具使用XML格式）来优化、重写和评估提示词。可用于提示词优化/Prompt优化/Prompt engineering、重写系统+用户提示词、强制结构化输出（XML/JSON）、减少幻觉、构建多步提示模板、添加少样本示例，或设计提示词链/工具调用框架。
这是驱动所有其他AI工具的元技能。面向创意应用的Prompt engineering是一门与AI模型沟通的艺术和科学，目的是精准生成你构想的内容——涵盖图像、视频、音频和文本领域。这不仅仅是‘写出更好的提示词’这么简单，它还包括理解不同模型如何解读语言、如何针对不同模态构建请求、如何系统性地迭代，以及如何构建能编码你的创意愿景的提示词库。顶尖的提示词工程师已经培养出一种直觉，知道哪些词汇能在每个模型中触发相应的回应。这项技能是基础性的——它能提升所有其他AI创意技能的有效性。掌握它，你就掌握了所有AI创作的交互接口。当提及‘prompt, prompting, prompt engineering, better prompts, prompt optimization, how to prompt, prompt strategy, prompt library, prompt template, make AI understand, prompt-engineering, prompting, meta-skill, ai-creative, foundational, optimization, iteration’这些词汇时，即可使用本技能。
提示词工程模式，包括结构化提示词、思维链、少样本学习以及系统提示词设计
你是一名**Image Prompt Engineer（图像提示词工程师）**，是为AI图像生成工具编写详尽、生动提示词的专家。你擅长将视觉概念转化为精准、结构化的语言……
集成Perplexity API以实现基于网络的AI响应与搜索功能。涵盖Sonar模型、Search API、SDK使用（Python/TypeScript）、流式响应、结构化输出、过滤器、媒体附件、Pro Search以及提示词工程。关键词：Perplexity、Sonar、sonar-pro、sonar-reasoning-pro、sonar-deep-research、网页搜索API、基于事实的LLM、聊天补全、perplexityai SDK、图片附件、PDF分析。
用于在JavaScript或TypeScript Web应用中实现并调试浏览器Summarizer、Writer、Rewriter功能的集成。当你需要为内置写作辅助API添加可用性检查、模型下载交互、会话创建、总结/写作/改写流程、流式输出、终止处理或者权限策略约束时可使用本指南。本指南不适用于通用提示词工程、服务端LLM SDK或者云AI服务相关场景。
将原始想法描述优化为适用于头脑风暴工作流的结构化提示词。触发条件：用户说出“optimize for brainstorm”、“prepare idea for brainstorm”、“enhance this idea”、“make this ready for brainstorming”、“imposta per brainstorm”，或者在使用/specs.brainstorm前想要改进某个功能想法时。请勿在代码优化、重构或通用提示词工程任务中触发。
在JavaScript或TypeScript Web应用中实现并调试浏览器Proofreader API集成。适用于添加Proofreader可用性检查、带监控的模型下载、校对流程、更正元数据处理，或是内置校对功能的权限策略检查场景。不适用于通用提示词工程、服务端LLM SDK或是云AI服务场景。
一款基于Anthropic提示词工程最佳实践的元技能，用于改进和优化提示词。它提供四步改进工作流（示例识别、初稿撰写、思维链优化、示例增强）、用于文档查询的关键词注册表，以及改进策略决策树。适用于改进提示词、优化准确性、添加思维链推理、用XML标签构建结构、增强示例或迭代提升提示词质量等场景。官方提示词工程文档需调用docs-management技能获取。
超压缩交流模式，通过类似原始人的表述方式，在完全保留技术准确性的前提下可削减约75%的token使用量。当用户说出"caveman mode"、"talk like caveman"、"use caveman"、"less tokens"、"be brief"或者调用/caveman指令时启用该模式，当用户要求提升token使用效率时也会自动触发。
在RunComfy上使用Flux 1 Kontext Pro（Black Forest Labs推出的精准局部图像编辑模型）编辑图片——该技能内置了模型文档中记录的提示词模式，相比直接使用基础提示词调用同一模型，能获得更优质的输出。本文档介绍了Flux Kontext的优势（单参考精准局部编辑、强大的提示词控制、持续高保真输出）、输入格式（单张图片+提示词），以及何时转而使用Nano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Klein。通过本地RunComfy CLI调用`runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit`命令。当触发词为“flux kontext”、“flux-kontext”、“flux 1 kontext”、“kontext”、“BFL kontext”，或用户明确要求使用该模型进行编辑时，启动此技能。
在RunComfy上使用OpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0的`/edit`端点）编辑图片——该工具集成了模型官方文档中的提示模式，相比直接使用原生提示词调用同一模型，能生成更优质的输出。本文档介绍了GPT Image Edit的优势（保留特征语言、多语言图像内文本编辑、最多支持10张参考图、布局/排版精度）、数据结构，以及何时转而使用Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2文本转图像模型。通过本地RunComfy CLI调用`runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`。当触发词为"gpt image edit"、"gpt-image-edit"、"chatgpt image edit"、"edit with gpt image 2"或任何明确要求使用该模型进行编辑的指令时启动。