AI 工程化工具箱：从 Prompt 评估到 Agent 安全审计

将 AI 助手提升为资深 AI 工程师：通过量化评分、检查清单和决策树，提供一套可重复的 AI 生产环境开发方法论，解决 LLM 应用开发中缺乏标准化评估和安全审计的问题。

为什么需要这个技能

在 LLM 应用开发中，最常见的痛点是“凭感觉调优”。开发者往往通过反复尝试来修改 Prompt，或者在没有量化指标的情况下部署 RAG pipeline，导致结果不可预测。

本工具箱将 AI 协作从简单的“对话”转变为“结构化工作流”。它不再是模糊的建议，而是通过 8 维评分、65 项安全审计点和上下文预算分析等定量手段，确保 AI 生成的结果具备一致性和可复现性，从而能够直接接入 CI/CD 流水线。

适用场景

• 生产前评估：在 Prompt 部署前进行量化评分，确保其鲁棒性和安全性。
• RAG 架构设计：在编写代码前，结构化地决定分块策略（Chunking）和检索方法。
• Token 成本与性能优化：规划上下文窗口各区域的 Token 分配，防止输出被截断。
• Agent 安全红队测试：在发布前对 Agent 进行 Prompt 注入和权限越权审计。
• 建立评估基准：为 LLM 应用构建 LLM-as-Judge 的自动化评分框架。

核心工作流

该工具箱包含 6 个核心专家级技能：

1. Prompt Evaluator（Prompt 评估器）：从清晰度、具体度、安全性等 8 个维度进行 1-10 分打分，输出 0-100 的加权总分，并自动生成优化后的重写版本。
2. Context Budget Planner（上下文预算规划）：分析系统提示词、Few-shot、检索内容等 5 个区域的 Token 分布，提供压缩策略决策树。
3. RAG Pipeline Architect（RAG 架构师）：引导完成从文档解析 分块 嵌入模型 检索方法 评价指标的完整决策链路。
4. Agent Safety Guard（Agent 安全卫士）：执行 65 项红队审计，涵盖直接/间接 Prompt 注入、信息泄露、工具滥用（SQL 注入等）和目标劫持。
5. Eval Harness Builder（评估框架构建）：设计 LLM 评分系统，包含缓解位置偏差、冗长偏差等策略的评分机制。
6. Product Sense Coach（产品感教练）：通过 5 阶段引导对话（动机 机会 路径 场景 竞争），在写代码前理清产品逻辑。

下载和安装

下载 ai-engineering-toolkit 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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