Prompt | 如何给 coding agent 写 prompt（个人经验总结）

（大概 3 个月后的编辑）

感觉主要取决于 llm 的能力：使用最强的 llm，似乎不需要写非常复杂的 prompt，很多事情都可以用 “我们之前做过的 xx” 来指代，不用再重新介绍一遍。

还有，当 llm 做了一个我很满意的事情，可以让它写文档、甚至整理成 skill。

最后，感觉像 typeless 之类的语音转文字工具，会提高写 prompt 效率。

一个常用 prompt 的存档：

CLAUDE CODE 守则：用中文与我交流，不能说黑话，不能晦涩难懂，要通俗易懂 保持技术深度 简洁 直击要点。所有结论，都需要有具体数据、代码支撑，精确到文件的行数。一定要深挖，把各种信息看全，不能满足于表面的结论。所有的代码都需要加必要的中文注释。写代码的逻辑，要尽可能极简 + 仅添加必要的可扩展性，不要过度设计。不能帮我 commit 文件。如果基于别人的代码改文件，请仅做必要的、最小的修改 + 注释，确保我跟别人的代码 diff 时，不会有不必要的大段修改。修改文档要尽量写得与原先文档浑然一体，不要有很强的事后解释的痕迹。上下文到 350K 时，请你自己压缩（/compact）上下文。写文档请一小段一小段写，这样可以跟会话保持响应，不会因为每次响应时间太长而被杀掉。

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编辑前：

本意是希望，把这种东西变成不需思考的一串流程，下次遇到相似场景，能做的更快、更轻松一点。

今天感觉写一个 prompt 就像燃尽了一样，因此感觉这个模式还可以再优化。

下一步计划先学一下 coding agent 应该怎么用，skill 和 MCP 是什么，再来总结生产 prompt 的流程。