prompt-hardening
Prompt Hardening
硬化 agent prompt 使其可靠遵循指令的系统化方法。
核心原则:Prompt 不是策略文档,而是错误纠正系统。最可靠的约束不是更好的措辞,而是结构化不可能性。
When to Use
- Agent 反复违反同一条规则
- 部署新的 agent system prompt 前需要质量审计
- Agent "创造性地"绕过工具约束或长对话后行为漂移
- 如果不确定是否需要硬化,先用
scripts/audit.sh审计一遍再决定
When NOT to Use
- 不适用于代码生成、代码审查等执行型任务(用 code-review-enhanced、tdd-workflow)
- 不适用于 skill 质量改进流程(用 improvement-orchestrator)
- 不要把所有 prompt 问题都归为"硬化不够"——有些需要代码级强制(P13)而不是更多文字
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当执行完变更需要验证是否应保留、候选被标记 pending 需要人工审批、或想查看待审队列时使用。6 层机械门禁: Schema→Compile→Lint→Regression→Review→HumanReview,其中 Schema/Compile/Regression/Review 为阻塞层(失败即拒绝),Lint 和 HumanReview 为建议层(失败不阻塞但记录警告)。不用于打分(用 improvement-discriminator)或执行变更(用 improvement-executor)。
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当需要初始化基准数据库、对比 skill 评分与历史基线、查看 Pareto front 是否有维度回退、或查阅质量分级标准时使用。不用于给候选打分(用 improvement-discriminator)或自动改进(用 improvement-learner)。
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当需要验证 Skill 改进是否真正提升了 AI 执行效果时使用。通过预定义任务集(YAML)运行 AI 任务,判定 pass/fail,输出 execution_pass_rate。不用于文档结构评分(用 improvement-learner)或候选打分(用 improvement-discriminator)。
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当需要检查 skill 质量评分、自动优化 SKILL.md 结构、追踪评估分数变化趋势、或「评分低了想知道哪里扣分」时使用。6维结构评估 + HOT/WARM/COLD 三层记忆 + Pareto front。不用于候选语义打分(用 improvement-discriminator)或全流程编排(用 improvement-orchestrator)。
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