체계적인 LLM 프롬프트 엔지니어링: 오류 모드에 대한 기존 프롬프트를 분석하고, 구조화된 변형(직접, 소수, 사고 사슬)을 생성하고, 가중치 기준을 사용하여 평가 루브릭을 설계하고, 프롬프트 성능을 비교하기 위한 테스트 사례 모음을 생성합니다. 트리거: "프롬프트 엔지니어링", "프롬프트 랩", "프롬프트 변형 생성", "A/B 테스트 프롬프트", "프롬프트 평가", "프롬프트 최적화", "더 나은 프롬프트 작성", "프롬프트 디자인", "프롬프트 반복", "몇 가지 예시", "생각 연쇄 프롬프트", "프롬프트 실패 모드", "이 프롬프트 개선". LLM 프롬프트를 구체적으로 디자인, 개선 또는 평가할 때 이 기술을 사용하십시오. Claude Code 기술이나 SKILL.md 파일을 평가하는 용도가 아닙니다. 대신 기술 평가기를 사용하세요.
명령줄에서 prompt-lab AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: mathews-tom/praxis-skills.
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 |
체계적인 LLM 프롬프트 엔지니어링: 오류 모드에 대한 기존 프롬프트를 분석하고, 구조화된 변형(직접, 소수, 사고 사슬)을 생성하고, 가중치 기준을 사용하여 평가 루브릭을 설계하고, 프롬프트 성능을 비교하기 위한 테스트 사례 모음을 생성합니다. 트리거: "프롬프트 엔지니어링", "프롬프트 랩", "프롬프트 변형 생성", "A/B 테스트 프롬프트", "프롬프트 평가", "프롬프트 최적화", "더 나은 프롬프트 작성", "프롬프트 디자인", "프롬프트 반복", "몇 가지 예시", "생각 연쇄 프롬프트", "프롬프트 실패 모드", "이 프롬프트 개선". LLM 프롬프트를 구체적으로 디자인, 개선 또는 평가할 때 이 기술을 사용하십시오. Claude Code 기술이나 SKILL.md 파일을 평가하는 용도가 아닙니다. 대신 기술 평가기를 사용하세요. 출처: mathews-tom/praxis-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab체계적인 LLM 프롬프트 엔지니어링: 오류 모드에 대한 기존 프롬프트를 분석하고, 구조화된 변형(직접, 소수, 사고 사슬)을 생성하고, 가중치 기준을 사용하여 평가 루브릭을 설계하고, 프롬프트 성능을 비교하기 위한 테스트 사례 모음을 생성합니다. 트리거: "프롬프트 엔지니어링", "프롬프트 랩", "프롬프트 변형 생성", "A/B 테스트 프롬프트", "프롬프트 평가", "프롬프트 최적화", "더 나은 프롬프트 작성", "프롬프트 디자인", "프롬프트 반복", "몇 가지 예시", "생각 연쇄 프롬프트", "프롬프트 실패 모드", "이 프롬프트 개선". LLM 프롬프트를 구체적으로 디자인, 개선 또는 평가할 때 이 기술을 사용하십시오. Claude Code 기술이나 SKILL.md 파일을 평가하는 용도가 아닙니다. 대신 기술 평가기를 사용하세요. 출처: mathews-tom/praxis-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/mathews-tom/praxis-skills