Synthèse automatique
Ce guide fournit des principes et une structure pour créer des instructions système efficaces destinées aux agents et assistants IA.
Points forts
- Principes clairs et actionnables (ex. : dire ce qu'il faut faire, pas ce qu'il ne faut pas faire).
- Structure de prompt recommandée (rôle, responsabilités, contraintes, format).
- Exemples concrets illustrant chaque principe.
- Tableau des pièges courants avec solutions.
Limites
- Ne couvre pas les techniques avancées comme le few-shot learning ou le chain-of-thought.
- Les exemples sont génériques et peuvent nécessiter adaptation pour des cas très spécifiques.
- Suppose que l'utilisateur a déjà une bonne compréhension du domaine de l'IA.
Lorsque vous devez rédiger ou améliorer un prompt système pour un agent IA afin d'obtenir des réponses cohérentes et de haute qualité.
Si vous cherchez des techniques avancées de prompt engineering (ex. : few-shot, CoT) ou si le comportement souhaité est très simple et ne nécessite pas de structure formelle.
Analyse de sécurité
SûrThis skill provides writing guidance only; no executable commands, code execution, or risky actions are involved. It is a purely instructional document.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Help me create a system prompt for an AI assistant that reviews pull requests. It should focus on security, performance, and best practices, and output comments in a specific format.I have this system prompt: 'Be helpful and concise.' How can I improve it using the principles from prompt-creator? Rewrite it with explicit instructions and constraints.I need to write a system prompt for a customer support bot. Use the recommended structure (role, responsibilities, constraints, output format) and include an example.name: prompt-creator description: Guide for creating effective system prompts for AI agents and assistants. Use when writing, reviewing, or improving system prompts, agent instructions, or assistant configurations.
Prompt Creator
Guidelines for designing effective system prompts for AI agents and assistants.
Core Principles
Start Simple, Iterate
Begin with minimal instructions and add complexity only as needed. Prompt design is iterative—test with real inputs and refine based on results.
For complex agent behaviors, break the task into simpler subtasks first. Build up gradually rather than front-loading complexity.
Use Clear Instructions
Structure prompts with explicit commands: "Write", "Classify", "Summarize", "Translate", "Extract", "Analyze".
Place instructions at the beginning. Use separators to distinguish sections:
### Instructions ###
[Core behavior and responsibilities]
### Context ###
[Domain knowledge and constraints]
### Output Format ###
[Expected response structure]
Be Specific and Direct
Vague:
Keep responses short and helpful.
Specific:
Respond in 2-3 sentences. Include one actionable recommendation.
The more descriptive and detailed the prompt, the better the results. Include:
- Exact output formats
- Specific constraints
- Concrete examples of desired behavior
Say What To Do, Not What Not To Do
Weak (focuses on prohibitions):
DO NOT ask for personal information.
DO NOT make assumptions.
DO NOT provide medical advice.
Strong (focuses on actions):
Recommend from the top 10 trending items.
Ask clarifying questions before proceeding.
Direct health questions to qualified professionals.
Positive instructions are more effective than negative constraints.
Provide Examples for Desired Formats
When a specific output structure is needed, show it:
Extract entities from the input text.
Desired format:
- People: <comma_separated_list>
- Places: <comma_separated_list>
- Organizations: <comma_separated_list>
Example input: "Dr. Sarah Chen presented findings at MIT yesterday."
Example output:
- People: Dr. Sarah Chen
- Places: MIT
- Organizations: MIT
Balance Detail with Relevance
Include only details that contribute to the task. Unnecessary context dilutes the signal.
Ask: "Does this information change how the agent should behave?" If not, remove it.
System Prompt Structure
Effective system prompts typically follow this order:
- Role/Identity - Who the agent is
- Core Responsibilities - Primary tasks and behaviors
- Constraints - Boundaries and limitations
- Output Format - How to structure responses
- Examples - Concrete demonstrations (if needed)
You are a [role] that [primary function].
## Responsibilities
- [Responsibility 1]
- [Responsibility 2]
## Constraints
- [Constraint 1]
- [Constraint 2]
## Response Format
[Structure specification]
Common Pitfalls
| Pitfall | Problem | Solution | |---------|---------|----------| | Vague quantities | "a few", "short", "brief" | Use exact numbers: "2-3 sentences" | | Double negatives | "don't avoid" | Use positive framing | | Contradictory rules | "be concise" + "be thorough" | Prioritize or scope each rule | | Missing edge cases | Undefined behavior | Add fallback instructions | | Excessive length | Context dilution | Remove non-essential content |
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/prompt-creator-mma3js56/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/prompt-creator-mma3js56' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/prompt-creator-mma3js56/download' --output '.skill-downloads/prompt-creator-mma3js56/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/prompt-creator-mma3js56/SKILL.md.part' '.skill-downloads/prompt-creator-mma3js56/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/prompt-creator-mma3js56/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
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Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
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Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.