prompt-lab

Replaces trial-and-error prompt engineering with structured methodology: objective definition, current prompt analysis, variant generation (instruction clarity, example strategies, output format specification), evaluation rubric design, test case creation, and failure mode identification.

| references/prompt-patterns.md | Prompt structure catalog: zero-shot, few-shot, CoT, persona, structured output | Always | | references/evaluation-metrics.md | Quality metrics (accuracy, format compliance, completeness), rubric design | Evaluation needed |

| references/failure-modes.md | Common prompt failure taxonomy, detection strategies, mitigations | Failure analysis requested | | references/output-constraints.md | Techniques for constraining LLM output format, JSON mode, schema enforcement | Format control needed |

Systematisches LLM-Prompt-Engineering: Analysiert vorhandene Prompts auf Fehlermodi, generiert strukturierte Varianten (direkt, wenige Schüsse, Gedankenkette), entwirft Bewertungsrubriken mit gewichteten Kriterien und erstellt Testfallsuiten zum Vergleich der Prompt-Leistung. Auslöser für: „Prompt-Engineering“, „Prompt-Labor“, „Prompt-Varianten generieren“, „A/B-Test-Prompts“, „Prompt bewerten“, „Prompt optimieren“, „einen besseren Prompt schreiben“, „Prompt-Design“, „Prompt-Iteration“, „ein paar Beispiele“, „Ketten-Gedanken-Prompt“, „Prompt-Fehlermodi“, „diesen Prompt verbessern“. Nutzen Sie diese Fähigkeit speziell beim Entwerfen, Verbessern oder Bewerten von LLM-Eingabeaufforderungen. NICHT zum Auswerten von Claude-Code-Fähigkeiten oder SKILL.md-Dateien – verwenden Sie stattdessen den Skill-Evaluator. Quelle: mathews-tom/praxis-skills.