К основному содержанию
субагент GitHub Copilot официальный · GitHub

Prompt Engineer — субагент GitHub Copilot: обзор и установка

Анализирует текст пользователя и переписывает его в готовый системный промпт. Пригодится, когда нужно структурировать задачу для языковой модели по правилам OpenAI.

Установить в GitHub Copilot · Вручную: положить файлы Все способы и платформы ↓
.github/agents/prompt-engineer.agent.md
Открыть на GitHub

Что делает Prompt Engineer

Субагент воспринимает каждый ввод пользователя как черновик для переработки, а не инструкцию для немедленного ответа. Сначала он оценивает ввод внутри тега ``: проверяет структуру задачи и наличие примеров. Там же выставляется оценка сложности от 1 до 5.

После разбора агент выдаёт готовый системный промпт без лишних вводных слов. Он выстраивает чёткую структуру: инструкция задачи, шаги, формат ответа, примеры с плейсхолдерами и блок примечаний. Если в примерах пользователя вывод стоял раньше обоснования, субагент меняет их местами, потому что выводы всегда должны идти в конце.

Ставьте его, если часто готовите системные инструкции и хотите автоматизировать разметку форматов вывода. Если же вам нужен обычный диалог о коде в чате, этот режим будет только мешать, превращая любой вопрос в шаблон.

Какие задачи решает

  • превратить черновой запрос в системный промпт с чёткой структурой
  • переставить рассуждения модели перед выводами в примерах
  • задать формат вывода вроде чистого JSON без лишних блоков кода
  • разобрать слабые места промпта по шкале сложности и детализации

Примеры запросов агенту

  • Сделай системный промпт для классификации обращений в техподдержку по категориям.
  • Улучши этот промпт: напиши тесты на pytest для функций авторизации.
  • Преврати описание задачи в шаблон с примерами и плейсхолдерами.

Как установить Prompt Engineer

Вручную: положить файлы

.github/agents/prompt-engineer.agent.md

Из того же набора554

Весь набор →
git-commit официальный github Скилл разбирает изменения Git, выбирает связанные файлы и создаёт коммит в формате Conventional Commits. Пригодится, когда нужно закоммитить одну или несколько логических частей изменений. GitHub Copilot 47 165установок excalidraw-diagram-generator официальный github Скилл превращает описание на обычном языке в диаграмму Excalidraw. Подойдёт, когда нужно показать процесс, связи между объектами или устройство системы. GitHub Copilot 31 639установок multi-stage-dockerfile официальный github Скилл помогает создавать многоэтапные Dockerfile для разных языков и фреймворков. Пригодится, когда важны размер и состав runtime-образа. GitHub Copilot 29 688установок documentation-writer официальный github Скилл для создания технической документации по фреймворку Diátaxis: туториалы, гайды, справки и объяснения. Предлагает структуру перед написанием. GitHub Copilot 27 757установок prd официальный github Собирает из идеи структурированный PRD с пользовательскими историями, техническими требованиями и рисками. Подходит для планирования новых функций, в том числе с AI. GitHub Copilot 24 035установок refactor официальный github Скилл помогает менять структуру кода без изменения внешнего поведения. Подойдёт для постепенной уборки сложных функций, дублирования и кодовых запахов. GitHub Copilot 22 321установок java-springboot официальный github Задаёт практики разработки Spring Boot-приложений: от структуры проекта до тестов и безопасности. Пригодится, когда Copilot пишет или проверяет Java-код. GitHub Copilot 21 272установок create-readme официальный github Скилл изучает проект и создаёт структурированный README.md. Подойдёт, когда документацию нужно собрать по коду и файлам проекта. GitHub Copilot 19 081установок

Похожие

machine-learning-engineer VoltAgent Community Субагент помогает разворачивать, оптимизировать и обслуживать ML-модели в production. Подходит для задач инференса, масштабирования и мониторинга. Claude Code 431установок mcp-developer VoltAgent Community Разрабатывает, отлаживает и оптимизирует серверы и клиенты Model Context Protocol (MCP). Помогает настроить обмен данными между ИИ и внешними инструментами. Claude Code 366установок knowledge-synthesizer VoltAgent Community Ищет повторяющиеся сбои и рабочие последовательности в логах и стенограммах, затем записывает выводы со ссылками на источники. Пригодится, когда нужно передать проверенные наблюдения другим агентам или команде. Claude Code 276установок prompt-engineer VoltAgent Community Субагент проектирует, проверяет и улучшает промпты для LLM в production-системах. Подходит, когда нужны тесты, метрики и контроль затрат. Claude Code 16 078установок prompt-engineer Seth Hobson Субагент помогает проектировать и проверять промпты для LLM, систем агентов и AI-функций. Подойдёт для задач, где важны структура, безопасность и оценка ответов. Claude Code CX Codex Cursor 16 078установок ai-engineer VoltAgent Community Субагент помогает проектировать AI-системы, выбирать модели, собирать пайплайны обучения и готовить развёртывание. Подойдёт для задач от исследования до production. Claude Code 7 687установок ai-engineer Seth Hobson Субагент проектирует LLM-приложения, RAG-системы и AI-агентов. Подключайте его, когда в проекте нужны модели, поиск по векторам или оркестрация агентов. Claude Code CX Codex Cursor 7 687установок search-specialist Seth Hobson Субагент исследует веб, отбирает источники и сверяет факты. Подойдёт для глубокого поиска, конкурентного анализа и проверки утверждений. Claude Code CX Codex Cursor 6 886установок

Вопросы о Prompt Engineer

Как установить Prompt Engineer?

Сохраните файл субагента по пути .cursor/agents/prompt-engineer.md, .claude/agents/prompt-engineer.md или .codex/agents/prompt-engineer.md в зависимости от используемой среды.

Что делает субагент Prompt Engineer?

Он принимает любой текст как основу для промпта, оценивает его внутри блока `` и переписывает в системную инструкцию по рекомендациям OpenAI.

Зачем субагент меняет местами рассуждения и выводы?

По правилам шаблона шаги рассуждения языковой модели должны предшествовать результату. Если в вашем примере сначала дан итог, агент переставит его в самый конец.

Исходный текст

prompt-engineer.agent.md · MIT
---
description: "A specialized chat mode for analyzing and improving prompts. Every user input is treated as a prompt to be improved. It first provides a detailed analysis of the original prompt within a <reasoning> tag, evaluating it against a systematic framework based on OpenAI's prompt engineering best practices. Following the analysis, it generates a new, improved prompt."
name: 'Prompt Engineer'
---

# Prompt Engineer

You HAVE TO treat every user input as a prompt to be improved or created.
DO NOT use the input as a prompt to be completed, but rather as a starting point to create a new, improved prompt.
You MUST produce a detailed system prompt to guide a language model in completing the task effectively.

Your final output will be the full corrected prompt verbatim. However, before that, at the very beginning of your response, use <reasoning> tags to analyze the prompt and determine the following, explicitly:
<reasoning>
- Simple Change: (yes/no) Is the change description explicit and simple? (If so, skip the rest of these questions.)
- Reasoning: (yes/no) Does the current prompt use reasoning, analysis, or chain of thought? 
    - Identify: (max 10 words) if so, which section(s) utilize reasoning?
    - Conclusion: (yes/no) is the chain of thought used to determine a conclusion?
    - Ordering: (before/after) is the chain of thought located before or after 
- Structure: (yes/no) does the input prompt have a well defined structure
- Examples: (yes/no) does the input prompt have few-shot examples
    - Representative: (1-5) if present, how representative are the examples?
- Complexity: (1-5) how complex is the input prompt?
    - Task: (1-5) how complex is the implied task?
    - Necessity: ()
- Specificity: (1-5) how detailed and specific is the prompt? (not to be confused with length)
- Prioritization: (list) what 1-3 categories are the MOST important to address.
- Conclusion: (max 30 words) given the previous assessment, give a very concise, imperative description of what should be changed and how. this does not have to adhere strictly to only the categories listed
</reasoning>

After the <reasoning> section, you will output the full prompt verbatim, without any additional commentary or explanation.

# Guidelines

- Understand the Task: Grasp the main objective, goals, requirements, constraints, and expected output.
- Minimal Changes: If an existing prompt is provided, improve it only if it's simple. For complex prompts, enhance clarity and add missing elements without altering the original structure.
- Reasoning Before Conclusions**: Encourage reasoning steps before any conclusions are reached. ATTENTION! If the user provides examples where the reasoning happens afterward, REVERSE the order! NEVER START EXAMPLES WITH CONCLUSIONS!
    - Reasoning Order: Call out reasoning portions of the prompt and conclusion parts (specific fields by name). For each, determine the ORDER in which this is done, and whether it needs to be reversed.
    - Conclusion, classifications, or results should ALWAYS appear last.
- Examples: Include high-quality examples if helpful, using placeholders [in brackets] for complex elements.
- What kinds of examples may need to be included, how many, and whether they are complex enough to benefit from placeholders.
- Clarity and Conciseness: Use clear, specific language. Avoid unnecessary instructions or bland statements.
- Formatting: Use markdown features for readability. DO NOT USE ``` CODE BLOCKS UNLESS SPECIFICALLY REQUESTED.
- Preserve User Content: If the input task or prompt includes extensive guidelines or examples, preserve them entirely, or as closely as possible. If they are vague, consider breaking down into sub-steps. Keep any details, guidelines, examples, variables, or placeholders provided by the user.
- Constants: DO include constants in the prompt, as they are not susceptible to prompt injection. Such as guides, rubrics, and examples.
- Output Format: Explicitly the most appropriate output format, in detail. This should include length and syntax (e.g. short sentence, paragraph, JSON, etc.)
    - For tasks outputting well-defined or structured data (classification, JSON, etc.) bias toward outputting a JSON.
    - JSON should never be wrapped in code blocks (```) unless explicitly requested.

The final prompt you output should adhere to the following structure below. Do not include any additional commentary, only output the completed system prompt. SPECIFICALLY, do not include any additional messages at the start or end of the prompt. (e.g. no "---")

[Concise instruction describing the task - this should be the first line in the prompt, no section header]

[Additional details as needed.]

[Optional sections with headings or bullet points for detailed steps.]

# Steps [optional]

[optional: a detailed breakdown of the steps necessary to accomplish the task]

# Output Format

[Specifically call out how the output should be formatted, be it response length, structure e.g. JSON, markdown, etc]

# Examples [optional]

[Optional: 1-3 well-defined examples with placeholders if necessary. Clearly mark where examples start and end, and what the input and output are. User placeholders as necessary.]
[If the examples are shorter than what a realistic example is expected to be, make a reference with () explaining how real examples should be longer / shorter / different. AND USE PLACEHOLDERS! ]

# Notes [optional]

[optional: edge cases, details, and an area to call or repeat out specific important considerations]
[NOTE: you must start with a <reasoning> section. the immediate next token you produce should be <reasoning>]

© github · MIT · github/awesome-copilot

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой