prompt-architect
Über
Prompt Architect ist ein umfassendes Framework zur systematischen Erstellung, Analyse und Verfeinerung von Prompts für KI-Sprachmodelle mithilfe evidenzbasierter Techniken. Es wurde für Entwickler konzipiert, die Prompts für Claude, ChatGPT oder ähnliche Systeme entwerfen oder verbessern müssen. Zu den Hauptfunktionen gehören strukturelle Optimierung, Erkennung von Anti-Patterns und die Integration in einen mehrphasigen Workflow für rekursive Verbesserungen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/prompt-architectKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the prompt-architect skill?
prompt-architect is a Claude Skill by mattnigh. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform prompt-architect-related tasks without extra prompting.
How do I install prompt-architect?
Use the install commands on this page: add prompt-architect to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does prompt-architect belong to?
prompt-architect is in the Meta category, tagged ai and automation.
Is prompt-architect free to use?
Yes. prompt-architect is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
