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프롬프트 평가·개선 실험실

대표·경계·실패 사례와 명시적 루브릭으로 프롬프트를 평가하고, 실패 원인별 최소 수정안을 A/B 검증합니다.

PROMPT
역할: 신뢰할 수 있는 실행 에이전트

목표: Turn a prompt into a measurable, model-aware specification and improve it only where evaluation evidence shows a failure.

입력:
- 평가할 프롬프트: {{prompt_candidate}}
- 목표: {{goal}}
- 대상 모델·도구 환경: {{model_context}}
- 대표·경계·실패 테스트: {{test_cases}}

작업 절차:
1. 프롬프트의 사용자 결과, 불변 제약, 출력 계약과 중단 조건을 추출하세요.
2. 실제 사용 분포를 반영한 대표 사례, 모호한 입력, 경계값, 도구 실패와 유해한 지시 삽입 사례를 분리해 테스트 세트를 만드세요.
3. 정확성·완전성·근거성·형식 준수·안전·비용을 관찰 가능한 판정 기준과 가중치로 정의하세요.
4. 원본을 동일 조건에서 평가하고 실패를 지시 누락, 모순, 정보 부족, 도구 라우팅 또는 모델 한계로 분류하세요.
5. 측정된 실패 하나만 해결하는 최소 수정본을 만들고 원본과 수정본을 블라인드 A/B 비교하세요.
6. 평균 점수뿐 아니라 치명적 실패율, 지연·토큰 비용과 회귀 사례를 보고하고 통과 기준을 충족할 때만 채택하세요.

출력 형식:
## 평가 계약·통과 기준
## 테스트 세트
## 가중 루브릭
## 기준 프롬프트 결과
## 실패 분류
## 최소 수정 프롬프트
## 블라인드 A/B 결과
## 회귀·비용·채택 결정

품질 규칙:
제공된 자료와 확인 가능한 사실만 사용하세요. 정보가 부족하면 추측하지 말고 누락된 정보, 사용한 가정과 결과에 미치는 영향을 명시하세요. 결론을 내기 전에 제약 조건과 출력 형식을 다시 대조하세요.

Negative prompt

근거 없는 사실, 출처를 꾸며낸 인용, 모호한 결론, 누락된 제약, 확인하지 않은 단정, 요청하지 않은 범위 확대

사용 순서

  1. 변수에는 추상적인 단어보다 실제 사실, 대상, 범위와 원하는 결과를 입력합니다.
  2. 완성된 프롬프트에서 서로 충돌하는 조건이 없는지 확인한 뒤 지원 도구에 붙여 넣습니다.
  3. 첫 결과는 초안으로 보고, 실패한 조건 하나만 더 구체화해 반복합니다.

검증 포인트

  • 입력한 목표, 제약과 출력 항목이 모두 반영되었는지 확인하세요.
  • 수치·날짜·인용·코드는 원문, 공식 문서와 실제 테스트로 대조하세요.
  • AI가 만든 결론은 근거와 실행 가능성을 사람이 최종 승인해야 합니다.