# Prompt Engineering

> >

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-bbar0n234-learnflow-ai-prompt-engineering`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [Bbar0n234](https://agentstack.voostack.com/s/bbar0n234)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Databases](https://agentstack.voostack.com/c/databases)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [Bbar0n234](https://github.com/Bbar0n234)
- **Source:** https://github.com/Bbar0n234/learnflow-ai/tree/main/.claude/skills/prompt-engineering

## Install

```sh
agentstack add skill-bbar0n234-learnflow-ai-prompt-engineering
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# Prompt Engineering

## Ключевые принципы

**Язык:** английский по умолчанию. Русский — если явно указано или данные на русском.

**High-signal токены:** Каждый токен промпта должен нести информацию. Attention budget модели конечен — тратить его на сигнал, не на шум. Избегать воды, повторений, очевидных вещей которые модель и так знает.

**Goldilocks zone (правильная высота):** Промпт между двумя крайностями:
- *Слишком низко:* хардкод логики, if-else правила на каждый кейс → хрупкость, сложная поддержка
- *Слишком высоко:* размытые указания, ложное предположение общего контекста → модель не понимает что делать

Оптимум: достаточно специфично для направления поведения, достаточно гибко для применения эвристик в непокрытых кейсах.

**Вытекающие инструкции:** Если из описания задачи логически следуют требования — включай их, даже если заказчик не проговорил явно. Не добавляй только то, что не относится к задаче.

## Структура промпта

### Форматирование: Markdown + XML

- **Markdown** — форматирование текста (списки, bold, italic)
- **XML теги** — семантическое разделение блоков

XML теги двусторонние (`...`), что предотвращает смешивание секций.

### Выбор тегов

Теги подбираются под задачу. Имя тега отражает семантику содержимого.

Примеры (не обязательный набор):
- `` — контекст, ситуация, предпосылки
- `` — что нужно сделать
- `` — ограничения
- `` — few-shot примеры
- `` — формат ответа
- `` — специфичные знания домена
- `` — критерии оценки

### Секция role (опционально)

Роль полезна, когда нужна конкретная точка зрения:
- Эксперт в домене
- Критик/ревьюер
- Пользователь системы

Не нужна, если `` уже даёт достаточный контекст.

## Понимание вместо инструкций

Объяснять *как* и *почему*, не только *что*.

**Вместо:**
```
Отвечай кратко.
```

**Лучше:**
```
Целевая аудитория — занятые специалисты.
Им нужен быстрый ответ, не погружение в детали.
```

Когда модель понимает контекст и причины, она лучше справляется с ситуациями, не покрытыми явными инструкциями.

## Итеративный подход

Промпт разрабатывается итеративно, не пишется сразу "идеальным":

1. **Начать минимально** — базовый промпт с задачей и ключевым контекстом
2. **Тестировать на лучшей модели** — увидеть baseline поведения
3. **Добавлять по failure modes** — инструкции и примеры появляются когда модель ошибается в конкретных кейсах
4. **Не over-engineer заранее** — не предугадывать проблемы, решать реальные

## Антипаттерны

### Хардкоды без требований

Не указывать конкретные числа (длина, количество), если заказчик не требовал.

**Плохо:**
```
Напиши описание продукта (3-5 предложений)
```

**Хорошо:**
```
Напиши описание продукта
```

### Нерелевантные инструкции

Не добавлять:
- Ограничения, не относящиеся к задаче
- "Защитные" формулировки без реальной угрозы

### Примеры: laundry list edge cases

Не пихать в `` список всех возможных edge cases. Вместо этого — курировать **diverse, canonical examples**, которые демонстрируют ожидаемое поведение.

Примеры — "картинки worth a thousand words". Несколько хороших примеров эффективнее десятка правил.

Примеры иллюстрируют паттерн и подход, а не хардкодят единственно верные значения.

## Чеклист

- [ ] Каждый токен несёт сигнал (нет воды, повторений, очевидностей)
- [ ] Промпт в Goldilocks zone (не хардкод, не размытость)
- [ ] Вытекающие из задачи требования включены
- [ ] Нет нерелевантных ограничений
- [ ] Теги подобраны под семантику содержимого
- [ ] Есть объяснение "почему", не только "что"
- [ ] Примеры diverse и canonical, не laundry list edge cases

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [Bbar0n234](https://github.com/Bbar0n234)
- **Source:** [Bbar0n234/learnflow-ai](https://github.com/Bbar0n234/learnflow-ai)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-bbar0n234-learnflow-ai-prompt-engineering
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/bbar0n234
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

---
Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.