Prompt 工程与框架原理：模板构建、Skills 机制
Prompt 工程不是“写提示词”，是一个分层组装系统。面试官问这个方向时，考的是你能不能把 Prompt 从“拼字符串”做成“模板工程”，以及你对 Agent 框架内部机制的理解深度。
本篇目录
- Prompt 模板方法
- Skill 与框架原理
- Prompt 标准与 Skill 体系
- Prompt 结构化设计
- Q：用户的某个需求，你会沉淀为 Skill 还是长期记忆？判断标准是什么？
- Q：DSPy 是什么？它在 Agent 提示词优化和流程构建上有什么优势？
- Q：OpenSpec/Spec 驱动开发与普通开发流程有什么区别？如何治理 Spec 过期？
- Q：如何给 Agent 工具系统设计动态 Skill，而不让版本升级破坏历史任务？
- Q：Skill 的 Prompt 配置上线后出错，如何快速止损和修复？
- Q：团队里的 Skill 数量持续膨胀，如何治理重复能力、路由冲突和上下文占用？
- Q：Skill 分层体系怎么设计？为什么这么分层？
- Q：动态 Prompt 和静态 Prompt 有什么区别？各自在什么场景下用？
- Q：如果让你设计一个代码审查的 Skill，你会如何设计？
- Q：如果 Agent 挂 100 个 Skill，如何提升召回率、准确度、F1 综合值？
- Q：Skill 和 Agent 的关系，为什么不用 Skill 而用子 Agent？
- Q：为什么 Coding Agent 的 Skills 通常放在 System 上下文，而不是用户 Query 中？
- Q：如何让 Agent 自动沉淀 Skill，同时保证生成的 Skill 准确、无害且不会无限膨胀？
- Q：为什么一个很短的 Skill 也可能有效？如何验证效果来自哪里？
- Q：可演进能力为什么应封装为 Skill，而不是不断塞进 Prompt？Skill 的知识进化流水线如何治理？
- Q：Skill 的多后端可插拔加载应该如何设计？
- 这类题的答题模式