基于数据的提示词优化

原名：arize-prompt-optimization

结合真实追踪、评分和人工反馈，系统改进提示词表现。

中文 Skills 技能说明

适合已有线上样本和评价标准、希望减少错误或提高稳定性的应用。优化过程要保留基线与失败案例，不为了评分迎合单一数据集；生产提示词替换前必须回归验证并保留旧版本。

上游能力依据

上游原始适用说明：Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

上游 SKILL.md 主要章节（保留原文标题）：

• Concepts
• Where Prompts Live in Trace Data
• Finding Prompts by Span Kind
• Performance Signal Columns
• Prerequisites
• Phase 1: Extract the Current Prompt
• Find LLM spans containing prompts
• Export a trace to inspect prompt structure
• Extract prompts from exported JSON
• Reconstruct the prompt as messages

使用边界

先读取项目约定、依赖版本和现有测试，再提出最小改动。写文件、运行脚本、提交代码或发布前应检查差异并保留回退路径。

作者、翻译与许可证

原作者

GitHub, Inc. 与 awesome-copilot contributors

中文翻译

CEOFans翻译

许可证

MIT

上游来源

https://github.com/github/awesome-copilot/tree/83561bd7d8a46fcda0581aedabdf8eac7cb196b6/skills/arize-prompt-optimization

适用范围

平台：linux、macos、windows；标签：AI 工程、基于数据的提示词优化

安全提示

基础静态扫描不等于绝对安全。技能可能调用命令、浏览器、云服务或本地文件，请在最小权限环境中使用，高风险操作必须人工确认。

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