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 |

Систематическая разработка подсказок LLM: анализирует существующие подсказки на предмет режимов сбоя, генерирует структурированные варианты (прямые, пошаговые, цепочки мыслей), разрабатывает критерии оценки с взвешенными критериями и создает наборы тестовых примеров для сравнения производительности подсказок. Запускается по: «быстрое проектирование», «быстрая лабораторная работа», «генерация вариантов подсказки», «подсказки для A/B-тестирования», «оценка подсказки», «оптимизировать подсказку», «написать лучшую подсказку», «подсказка по проектированию», «подсказка по итерации», «несколько примеров», «подсказка по цепочке мыслей», «подсказка о режимах отказа», «улучшить эту подсказку». Используйте этот навык при разработке, улучшении или оценке предложений LLM. НЕ для оценки навыков Claude Code или файлов SKILL.md — вместо этого используйте оценщик навыков. Источник: mathews-tom/praxis-skills.