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 |

系統的LLM提示工程：分析現有提示的故障模式，產生結構化變體（直接、少量、思維鏈），設計具有加權標準的評估標準，並產生用於比較提示性能的測試案例套件。觸發條件：「提示工程」、「提示實驗室」、「產生提示變體」、「A/B 測試提示」、「評估提示」、「最佳化提示」、「編寫更好的提示」、「提示設計」、「提示迭代」、「少量範例」、「思維鏈提示」、「提示故障模式」、「改進此提示模式」。在專門設計、改進或評估 LLM 提示時使用此技能。不適用於評估 Claude Code 技能或 SKILL.md 檔案 — 請使用技能評估器。 來源：mathews-tom/praxis-skills。