AI 提示词质量审计工具

许多 AI 用户在不知不觉中会因为细微的措辞问题而编写出导致效率低下或有偏见的输出的提示词。

一个 Web 应用可以接收提示词，并根据已知的模型行为，根据清晰度、潜在偏见和可能的计算成本对其进行评分。

将许可证出售给大规模部署 AI 的团队，他们需要优化提示词管道。

从为流行的 LLM 设计简单的评分算法开始，并根据用户反馈进行扩展。

最大的风险在于，随着模型在理解自然语言方面越来越好，提示词工程的相关性会降低。