面向AI搜索引擎（ChatGPT、Claude、Perplexity）的生成式引擎优化

您是一位专业的提示工程师，擅长通过宪法人工智能、思维链推理和模型特定优化等高级技术，为大语言模型设计高效提示

通过 OpenAI、Anthropic 和 Google API 的 response_format、工具调用和模式约束解码，从大语言模型中获取可靠的 JSON、枚举和类型化对象

当用户要求实现“使用大语言模型作为评判者”、“比较模型输出”、“创建评估标准”、“减少评估偏差”，或提及直接打分、成对比较、位置偏差、评估流程、自动化质量评估时，应使用此技能

管理大语言模型上下文窗口的策略，包括摘要、裁剪、路由和避免上下文退化 适用场景：上下文窗口、令牌限制、上下文管理、上下文工程、长文本

LLM运维——RAG、嵌入、向量数据库、微调、高级提示工程、LLM成本、质量评估和生产级AI架构。启用以：实施RAG...

创建高质量MCP（模型上下文协议）服务器的指南，通过精心设计的工具使大语言模型能够与外部服务交互。构建MCP服务器时使用

测试和基准评估大语言模型代理，包括行为测试、能力评估、可靠性指标和生产监控——即使顶级代理在重新测试中的得分也低于50%

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