deanpeters/pol-probe

一个用于探测和评估提示词性能的AI工具

安装使用

复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：

帮我安装这个 AI Skill：deanpeters/pol-probe。
它的用途是：一个用于探测和评估提示词性能的AI工具
详细介绍见：https://321skill.com/skills/deanpeters-pol-probe/
请根据该页面的说明完成安装。

“请用Pol-Probe帮我测试这五个用于总结财报的提示词变体，使用Claude-3.5-Sonnet模型，并对比它们的响应速度和输出质量。” 它会引导你配置测试集和评估参数，自动运行测试并生成一份包含耗时、Token用量和质量得分的对比报告，帮助你选出最佳提示词。

Pol-Probe 是一个专门用于测试、分析和优化提示词（Prompt）性能的AI工具。它解决了开发者和AI用户在构建提示词时难以量化其效果、无法系统比较不同提示策略的痛点。

用户通过提供一组测试用例和待评估的提示词，Pol-Probe 可以自动调用指定的AI模型（如Claude、GPT）来执行这些提示，并收集响应时间、Token消耗、响应质量等关键指标，最终生成详细的评估报告。

它非常适合AI应用开发者、提示工程师以及对提示词性能有严格要求的研究者。通过数据驱动的方式，帮助用户找到最高效、最可靠的提示词方案。

使用前建议准备好结构化的测试数据集，并明确评估标准（如准确性、相关性、成本）。注意，其评估结果依赖于所选AI模型的API稳定性和测试用例的代表性。

与单纯测试提示词效果的脚本不同，Pol-Probe 提供了标准化的测试框架和指标量化体系，能够进行多轮、批量的提示词对比实验，并生成可视化的性能报告，使提示词优化过程更加科学和可重复。

不适合需要实时、交互式调试提示词的场景，其核心是离线批量评估。

Pol-Probe 支持哪些AI模型？

主要支持通过API调用的模型，如Anthropic Claude系列和OpenAI GPT系列。

评估报告包含哪些指标？

通常包括响应延迟、Token使用量、成本估算以及用户自定义的质量评分等。