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当需要将 AI 模型会话转化为可累积、可检索、可导出的领域参考数据时使用；通过定向提问 + 质量评分 + 对抗校验，提炼出结构化 JSONL/CSV 知识库与表格化 ML 训练数据；不适用于训练竞品 LLM、替代专家审核或环境验证；触发词：…
完整的AI原生产品管理——包括AI功能策略、模型选择、评估框架、AI用户体验设计、负责任的AI，以及构建以LLM（大语言模型）、计算机视觉和机器学习为核心功能的产品
用于评估 LLM 应用的防护机制在对抗性压力下的表现——诚实测试越狱行为，并在不夸大安全性的前提下解读结果
构建或更新当前 LLM-Wiki 实现及相关开源框架的注册表
专业微调专家技能
当用户希望“学会如何向 AI 清晰描述需求 / 提需求 / 写 prompt / 把话说清楚 / 让 AI 听懂我要什么”时，可使用本技能
用最短路径带你半小时内跑通「AI提示词工程」的最小可用版本，先看到结果，再逐步加深
**AI 提示词工程避坑与必做清单（可勾选）**
泡印AIGC辅导员·免费版——单张图像提示词生成助手
当用户需要为一条短视频、TVC、品牌广告、MV、剧情短片或 AI 生成视频（T2V/I2V）产出电影工业级制作蓝图时使用
为基于大语言模型的功能构建离线评估套件：为每个提示模板提供黄金参考用例，尽可能实现确定性评分，在提示、模型和检索变更时设置回归检查关卡，并通过 promptfoo、Vitest 或 deepeval 实现 CI 集成
创建用户有意启动的可复用命令（如 `/name` 或在 Codex 中的 `$name`）：包含一项任务、声明带有提示的输入、缺失时询问的行为、具体的输出和位置、验证步骤以及防护措施
工程师用于大语言模型和智能体的提示词指南：指令行、结构、示例、命名技巧、模型与采样器选择、上下文预算、 grounding（ grounding）、抗注入能力，以及证明某项修改确实有效的验证方法
针对同类工作反复询问AI但结果不稳定的问题，建议将工作任务明确写成可复用的提示词模板，包含以下三部分：
将模糊、矛盾或信息过载的提示、需求、简报和智能体交接内容，通过单一门控管道（澄清 → 结构化 → 精炼 → 压缩）转化为明确且针对大语言模型优化的指令，同时锁定用户意图，确保改写过程不会偏离原意
将模糊、矛盾或过于复杂的提示、需求说明、简报和代理交接内容，通过单一的门控流程（澄清 → 结构化 → 精炼 → 压缩）转化为明确且针对大语言模型优化的指令，同时锁定用户意图，确保改写过程不会偏离原意
GTM AI提示库与提示循环模式——涵盖Claygent研究、LLM评分、冷邮件草稿、回复分类、客户简报，以及适用于销售和营销的“迭代至优质”工作流
生成用户请求的图像或场景的 SVG 文件
创建可直接使用的、基于代码仓库的提示，供 ChatGPT Pro 审查、研究、评估或规划软件仓库中的工作
使用 RACE、RISE、STAR、SOAP、CLEAR、PASTOR、FAB、5W1H 或 GROW 等框架编写高质量的提示