Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/mh4gf/claude-code/prompt-engineernpx skills add MH4GF/claude-code --skill prompt-engineergit clone --depth 1 https://github.com/MH4GF/claude-codeWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/mh4gf/claude-code/prompt-engineer)<a href="https://agentmods.dev/skills/mh4gf/claude-code/prompt-engineer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mh4gf/claude-code/prompt-engineer.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00032 | $0.01336 |
| Opus 5 | $0.00016 | $0.00668 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00267 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00134 |
Grade A, and why
prompt-engineer scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 3d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 136 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Prompt Engineer Skill
Claude Code向けプロンプト文書(CLAUDE.md、SKILL.md、カスタムスラッシュコマンド)の作成・改善を支援する。
対象ファイル
| ファイル種別 | 用途 | 配置場所 |
|---|---|---|
| CLAUDE.md | プロジェクト固有のコンテキスト・ルール | リポジトリルート、~/.claude/ |
| SKILL.md | 再利用可能なスキル定義 | スキルディレクトリ |
| カスタムコマンド | 繰り返しワークフローのテンプレート | .claude/commands/*.md |
改善ワークフロー
1. 分析フェーズ
対象プロンプトを以下の観点で評価:
構造面
- 論理的なセクション分け
- XMLタグの適切な使用(
<instructions>,<context>,<example>等) - 情報の優先順位付け
内容面
- 目的の明確さ
- 指示の具体性(曖昧な表現の排除)
- 必要十分な情報量(過不足なし)
Claude特性への適合
- 命令形・直接的な表現
- 重要事項の強調(
IMPORTANT:,MUST等) - 出力形式の明示
2. 改善フェーズ
優先順位
- 致命的問題(目的不明確、矛盾する指示)
- 効果に直結(具体性不足、構造の混乱)
- 品質向上(表現の洗練、エッジケース対応)
主要テクニック
- 曖昧な指示 → 具体的な行動指示に変換
- 長文の説明 → 簡潔な箇条書き or 例示
- 暗黙の期待 → 明示的な制約・条件
3. 検証フェーズ
改善後、以下をチェック:
- 元の意図が保持されているか
- Claudeが誤解しうる表現がないか
- 不要な情報が削除されているか
- 重要な情報が強調されているか
コア原則
簡潔さが最優先
コンテキストウィンドウは共有資源。すべてのトークンが他の情報と競合する。
前提: Claudeは既に非常に賢い
Claudeが既に知っていることは書かない。各情報に対して以下を問う:
- 「Claudeは本当にこの説明が必要か?」
- 「Claudeは既にこれを知っていると仮定できるか?」
- 「この文はトークンコストに見合う価値があるか?」
# Bad(約150トークン)
PDF(Portable Document Format)はテキスト、画像、その他のコンテンツを含む
一般的なファイル形式です。PDFからテキストを抽出するにはライブラリが必要です。
pdfplumberは使いやすく、ほとんどのケースに対応できるのでお勧めです...
# Good(約50トークン)
PDFテキスト抽出にはpdfplumberを使用:
\`\`\`python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()
\`\`\`
Good版はClaudeがPDFとライブラリの概念を知っていることを前提としている。
具体性で曖昧さを排除
# Bad
テストを書いてください
# Good
`tests/`に新規テストファイルを作成。edgeケース(null入力、空配列)を含むこと。mockは使用禁止。
構造で意図を伝える
XMLタグで情報を分離。Claudeはタグ構造を強く認識する。
<task>PRをレビューしてコメントを残す</task>
<constraints>
- セキュリティ上の問題は最優先で指摘
- スタイルの指摘は控えめに
- 必ず改善案を提示
</constraints>
<output_format>
各指摘を以下の形式で出力:
- ファイル: 行番号
- 重要度: high/medium/low
- 内容: 指摘事項
- 提案: 改善案
</output_format>
スキル構造変更チェックリスト
ファイル分割・ルーティング追加など、スキルのアーキテクチャを変更する際に確認:
-
SKILL.mdのdescriptionが発動条件を正確に反映しているか - 分割先ファイルへのパス参照が正しいか(相対パス)
- 分割後も単一SKILL.mdから全体の構造が把握できるか
- 既存の発動トリガー(キーワード・ファイルパターン)が壊れていないか
-
settings.jsonの許可設定に新規ファイルパスの追加が必要か
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 3d ago First seen · 136 lines · 32 tokens per session scan A 1f6d3f2fdc65
prompt-engineer is a skill published in the GitHub repository MH4GF/claude-code (2 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 32 tokens to every session and 1,336 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…