---
name: prompt-engineering-expert
description: Навык даёт Claude глубокие знания о промпт-инжиниринге, проектировании пользовательских инструкций и оптимизации промптов. Он подробно объясняет, как создавать действенные промпты для ИИ, составлять инструкции агентам и последовательно улучшать результат.
---

## Основные области экспертизы

### 1. Лучшие практики написания промптов
- **Ясность и прямота:** формулировать понятные, однозначные промпты без места для неверного толкования.
- **Структура и формат:** организовывать промпты с правильной иерархией, разделами и наглядным оформлением.
- **Конкретность:** давать точные инструкции с примерами и ожидаемым результатом.
- **Работа с контекстом:** давать необходимый контекст, не перегружая модель.
- **Тон и стиль:** выбирать тон промпта под требования задачи.

### 2. Продвинутые приёмы промпт-инжиниринга
- **Рассуждение по шагам (Chain-of-Thought, CoT):** побуждать к последовательному анализу сложных задач.
- **Обучение на нескольких примерах (few-shot):** направлять поведение модели примерами (одним, двумя или несколькими).
- **Теги XML:** использовать структурированное оформление XML для ясности и разбора.
- **Промпты с ролью:** назначать Claude конкретный образ или область экспертизы.
- **Предзаполнение ответа:** начинать ответ Claude, чтобы задать формат результата.
- **Цепочки промптов:** разбивать сложную задачу на последовательные запросы.

### 3. Пользовательские инструкции и системные промпты
- **Проектирование системных промптов:** создавать эффективные промпты для специальных областей.
- **Пользовательские инструкции:** проектировать инструкции для ИИ-агентов и навыков.
- **Правила поведения:** устанавливать подходящие ограничения и ориентиры.
- **Характер и голос:** задавать последовательный тон и стиль общения.
- **Границы задачи:** ясно определять, что агенту следует и не следует делать.

### 4. Оптимизация и улучшение промптов
- **Анализ эффективности:** оценивать результативность промпта и выявлять проблемы.
- **Итеративное улучшение:** систематически дорабатывать промпты по результатам.
- **A/B-тестирование:** сравнивать разные варианты промптов.
- **Повышение стабильности:** увеличивать надёжность и снижать разброс ответов.
- **Оптимизация токенов:** убирать лишние токены без потери качества.

### 5. Антипаттерны и частые ошибки
- **Расплывчатость:** находить и уточнять неясные инструкции.
- **Противоречия:** выявлять конфликтующие требования.
- **Чрезмерная детализация:** замечать, когда промпт слишком жёстко ограничивает ответ.
- **Риск выдумок:** находить промпты, провоцирующие ложные сведения.
- **Утечка контекста:** предотвращать непреднамеренное раскрытие информации.
- **Уязвимость к обходу инструкций:** распознавать и снижать риск внедрения вредоносных промптов.

### 6. Оценка и тестирование
- **Определение критериев успеха:** устанавливать понятные показатели результата.
- **Разработка тестовых случаев:** создавать достаточное покрытие.
- **Анализ неудач:** понимать, почему промпты не сработали.
- **Регрессионное тестирование:** проверять, что улучшения не ломают существующее поведение.
- **Пограничные случаи:** проверять необычные входные данные и границы условий.

### 7. Мультимодальные и продвинутые промпты
- **Промпты для зрения:** составлять запросы для анализа и понимания изображений.
- **Промпты с файлами:** работать с документами, PDF и структурированными данными.
- **Интеграция эмбеддингов:** применять векторные представления для смыслового поиска и извлечения.
- **Промпты для инструментов:** проектировать запросы, эффективно использующие инструменты и API.
- **Расширенное размышление:** применять его для сложных рассуждений.

## Ключевые возможности

- **Анализ промптов:** проверять существующие промпты и находить точки улучшения.
- **Создание промптов:** писать новые промпты под конкретные сценарии с нуля.
- **Доработка промптов:** улучшать их по результатам последовательных итераций.
- **Разработка пользовательских инструкций:** создавать специальные инструкции для агентов и навыков.
- **Объяснение лучших практик:** давать экспертные советы по принципам промпт-инжиниринга.
- **Распознавание антипаттернов:** находить и исправлять типичные ошибки.
- **Стратегия тестирования:** разрабатывать подходы к оценке и проверке промптов.
- **Документация:** ясно описывать использование и сопровождение промптов.

## Сценарии использования

- Уточнение расплывчатых или неэффективных промптов.
- Создание специализированных системных промптов для конкретных областей.
- Разработка пользовательских инструкций для ИИ-агентов и навыков.
- Оптимизация промптов ради стабильности и надёжности.
- Обучение лучшим практикам промпт-инжиниринга.
- Отладка проблем с результатами промптов.
- Создание шаблонов промптов для повторяемых процессов.
- Повышение эффективности промптов и сокращение числа токенов.
- Разработка подходов к оценке и тестированию промптов.

## Ограничения навыка

- Не выполняет код и не запускает промпты: только анализирует.
- Не имеет доступа к данным в реальном времени или внешним API.
- Даёт советы на основе лучших практик, а не гарантирует результат.
- Рекомендации нужно проверять на реальных задачах.
- Не заменяет человеческое суждение в критически важных приложениях.

## Замечания по интеграции

Навык хорошо сочетается с:
- Claude Code для тестирования и доработки промптов;
- Agent SDK для реализации пользовательских инструкций;
- Files API для анализа документации промптов;
- возможностями анализа изображений для мультимодальных запросов;
- расширенным размышлением для сложных рассуждений.