你的 AI Agent 为什么总是”装傻”？很可能是 Prompt 没写对

你的 AI Agent 为什么总是”装傻”？很可能是 Prompt 没写对

很多人抱怨 AI Agent 不听话——让它执行它光建议，让它精简它反而展开更多，让它调工具它一动不动……

问题往往不在模型，在 Prompt。这个 Skill——prompting-agents，来自 tylergibbs1，专门解决 AI Agent 场景下的 Prompt 工程问题，原则跟模型无关，具体技巧针对 Claude 优化。

核心原则：说清楚，不绕弯

Skill 总结了三条铁律：

1. Clarity Over Cleverness — 模糊指令对所有模型都是杀手。与其说”优化一下这段代码”，不如直接说”把这段 Python 函数的执行效率提升 50%，保持功能不变”。

2. Context Ordering — 长文档放 Prompt 顶部，指令放底部。这个技巧能让复杂多文档场景质量提升 30%。

3. Examples Are the Most Reliable Lever — 3-5 个精心设计的输入输出例子，比任何话术都有效。例子要相关（真实用例）、多样（覆盖边界情况）、结构化（用清晰分隔符区分例子和指令）。

针对 Claude 的具体技巧

Skill 还给了一些 Claude 专属建议：

工具调用要直接 — 你说”Can you suggest some changes”，Claude 就会只给建议；想说”直接改”，就要明确说”Do it now, don’t ask for confirmation”。

并行工具调用 — 如果工具之间没有依赖，让 Claude 同时调用多个而不是串行等，这样速度快很多。

effort 参数调教 — 如果 Claude 过度思考，降 effort 到 medium 或 low；如果推理不够，升到 xhigh。别用 Prompt 话术来控制思考深度，直接调参数。

适用场景

• 搭多步骤 Agent 工作流，发现 AI 经常跑偏
• 写 System Prompt，希望 AI 行为更稳定
• 调 Agent 工具调用频率（太频繁或太少）
• 想让 AI 直接执行而不是每次都请求确认

安装方式

npx skills add https://github.com/tylergibbs1/agentsbestpractices --skill prompting-agents

与其在网上搜各种”AI 调教技巧”，不如直接用这个经过系统整理的 Skill。它把常见错误和正确做法都列出来了，是一份可以直接用的 Prompt 工程清单。

GitHub：https://github.com/tylergibbs1/agentsbestpractices

GitHub: https://github.com/tylergibbs1/agentsbestpractices