编程开发
系统诊断 AI 工作流
从提示词、上下文、工具、架构和安全五个维度定位质量问题。
OUTCOME
先看最终成果
一份量化现状并按收益排序的 AI 工作流改进报告。
STEP BY STEP
跟着步骤完成
- 01
明确任务
收集失败样例、日志和当前配置
- 02
建立方法
分别检查提示词与上下文效率
- 03
执行记录
验证工具健康、架构适配和安全
- 04
验证交付
评分并安排最小可验证修复
PROMPT
可直接使用的提示词
诊断{{AI 工作流}}。依据提供的配置、轨迹和失败样例，从提示词、上下文效率、工具健康、架构适配、安全五方面评分，给证据、根因假设和按优先级排序的修复实验。把双大括号中的内容替换为你的真实信息。先补足上下文，再追求表达效果。
QUALITY CHECK
交付前检查
- 任务边界和权限已经确认
- 关键结论能回到真实证据
- 过程保留必要日志或版本
- 结果经过独立验证或人工复核
SOURCE
来源与改编说明
原始技能Diagnose
- 仓库
- github/awesome-copilot
- 作者
- GitHub 社区贡献者
- 许可证
- MIT License
- 参考日期
- 2026-09-30
本站依据原技能的适用边界和工作流重新整理为中文实践教程，并非原项目官方译文。