用途：该技能用于系统化改进已有智能体，而非从零构建新智能体。它强调以数据驱动方式，结合性能指标、用户反馈分析与提示词工程，对智能体进行持续优化。
主要能力：分为四个阶段。第一阶段为性能分析与基线指标，包括收集性能数据、分析用户反馈模式、对失败模式分类并生成基线性能报告。第二阶段为提示词工程改进，涵盖思维链增强、少样本示例优化、角色定义细化、宪法式 AI 集成与输出格式调优。第三阶段为测试与评估，包括测试套件开发、A/B 测试框架、评估指标与人工评估协议。第四阶段为部署与监控，包括版本管理、分阶段上线、回滚流程与持续监控。
使用方式：先建立基线指标并收集代表性样例，识别失败模式并优先处理高影响问题，再以可量化目标应用提示词与工作流改进，最后通过测试验证并分阶段发布变更。
适用场景：改进已有智能体的性能或可靠性、分析失败模式与提示词质量或工具使用、运行结构化 A/B 测试或评估套件、设计智能体迭代优化工作流。
限制：不适用于从零构建全新智能体；在缺少指标、反馈或测试用例时不宜使用；与智能体性能或提示词质量无关的任务不适用。安全方面，避免未经回归测试就部署提示词变更，若质量或安全指标回退应快速回滚。具体命令、代码与安装方式暂未提供。