一套由6个结构化的高级工作流程组成的集合，将您的AI编程助手转变为资深AI工程合作伙伴。每项技能都编码了可重复的方法论——不仅仅是“让AI帮忙”，而是包含量化评分、检查清单和决策树的逐步决策框架。

与临时AI辅助的主要区别在于：每个工作流程都会产生一致、可重复的结果，无论是谁运行或何时运行。您可以将评分系统用作团队基准，并将其写入CI/CD流水线中。

在8个维度（清晰度、具体性、完整性、简洁性、结构、依据性、安全性、稳健性）上对提示进行1-10分评分，并通过加权汇总得出0-100分的总评分。识别出3个最弱的维度，生成针对性的重写内容，并重新评估。支持单个提示、A/B比较和批量评估模式。

分析 5 个上下文区域（系统、少量示例、用户输入、检索、输出）的令牌分布，并生成优化的分配方案。包括每个区域的压缩策略决策树。常见发现：输出区域被压缩到不到 6%——该技能在截断发生之前就能捕捉到这一点。

讲解完整的架构决策树：文档格式 → 解析策略 → 分块方法（固定/语义/递归） → 嵌入模型选择 → 检索方法（向量/关键词/混合） → 评估指标（可信度、相关性、上下文精确性）。涵盖了简单RAG、高级RAG和模块化RAG模式。

在五个攻击类别中执行65点红队审计：直接提示注入、间接提示注入（通过RAG文档）、信息提取（系统提示/API密钥泄露）、工具滥用（SQL注入、路径遍历、命令注入）和目标劫持。AI构建对抗性测试提示用于评估目的，在每个测试阶段前询问用户确认，判断通过/失败，并生成修复建议。所有测试都包含在评估环境中，不与外部系统交互。建议在沙箱环境（Docker/虚拟机）中运行审计。

为大语言模型（LLM）应用设计评估指标体系。包括带有偏差缓解策略（位置偏差、冗长偏差、自我增强偏差）的LLM作为评判者评分框架。输出可用于CI/CD的评估管道模板。

一个五阶段的引导式对话框架：深入挖掘动机 → 评估市场机会 → 寻找路径 → 设计场景 → 分析竞争。在写任何代码之前，这对于思考“我们是否应该构建这个？”非常有用。

You are a customer support agent. Help users with their questions. Be nice and helpful.

结果：总体得分 28/100。最弱的维度：安全性（1/10，无注入防护）、特异性（2/10，无输出格式）、结构（2/10，无章节）。自动重写得分 82/100，增加了范围界限、响应格式、升级规则和安全防护措施。

请求：“对我的客户支持代理进行安全审计”

结果：共执行65个测试。发现3个严重失败：Base64编码指令绕过、通过工具调用进行路径遍历、通过角色扮演提取系统提示。为每项提供了修复建议。

# Via skill install command (Claude Code / WorkBuddy / Cursor)
/skill install -g viliawang-pm/ai-engineering-toolkit

# Manual
git clone https://github.com/viliawang-pm/ai-engineering-toolkit.git
cp -r ai-engineering-toolkit/skills/* ~/.claude/skills/

代码仓库: github.com/viliawang-pm/ai-engineering-toolkit

来源说明：本文内容整理自开源项目 agentic-awesome-skills（中文翻译版），遵循 CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际）许可协议，此处作为中文资料整理分享，版权归原作者所有。

Ai Engineering Toolkit 实用指南

6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.

人工智能

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安全

这是一套包含6个生产级AI工程工作流的开源工具包，覆盖提示评估、上下文预算规划、RAG架构、代理安全审计、评估构建及产品策略，提供量化评分、决策树和CI/CD集成模板，旨在将AI编程助手转化为资深工程合作伙伴。

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