Prompt Lab 是一套围绕智能体指令（CLAUDE.md、系统提示词等）的测试与改进方法，把“写指令”当作可验证的实验，而非写完即用。它用子智能体充当实验对象，帮助判断指令是否真正被遵循、在什么情况下失效。
主要能力：进行合规性测试（智能体是否遵循指令）、衰减测试（在不同上下文深度下指令何时变弱）、对抗测试（指令是否可被绕过）、对比测试（并行 A/B 比较不同措辞）。提出约束强度的 0 至 5 级（被忽略、被提及、初始保持、持续一致、抵御压力、自我强化），并总结多种强化技巧：身份整合、工具锚定、格式锚定、自我重复、双语强化。
用法：可直接用短提示测试指令，如“你有这条指令：[指令]。现在：[受影响的任务]。展示你的过程。”运行实验时通过 Task 工具派发子智能体；关键限制是子智能体的工具调用对父级不可见，只能拿到最终文本，因此需用格式锚定让行为可观测。也可在单条消息中并行发起多个 Task，分别作为基线、变体 A、变体 B 直接比较。分析框架为观察、合规度、衰减、根因、建议。
适用场景：撰写或审阅系统提示词、CLAUDE.md、技能说明时，验证约束是否生效、跨任务类型是否一致、边界与升级路径是否清晰。常见做法是先探索（寻找断点）、再验证（并行实验取证）、最后固化（沉淀为可复用模式）。
资料中列出的已验证发现包括：语义衰减由任务类型触发而非仅上下文长度；身份强于规则；价值观强于规则清单；目标强于规定步骤；提示只能强化已有倾向，不能创造新行为；抽象层次存在通用性与相关性的权衡。
限制：其余实现细节、安装方式、收费与平台信息暂未提供。