技能用途

很多時候，開發者精心撰寫的提示詞，在被發送給 AI 助手後，依然會被 AI 「幻覺忽略」（例如：提示詞寫了「不要使用 new」，但 AI 依然在某個角落偷偷 new 了一個對象）。這種約束失效會破壞生產環境下的架構完整性。

Constraint Validator 是 Prompt Master 的 提示詞防漏校驗技能。它能在提示詞實際投產前，在背景啟動一個輕量的 LLM 測試沙盒（Sandbox Test Run），模擬各種極端輸入，驗證 AI 對提示詞中「不准、嚴禁、必須」等強約束的遵循率，若發現失效，會自動強化提示詞權重（如改為 XML 強調標籤）。

運作原理

1. 極端輸入模擬：為提示詞生成 3 組容易引誘 AI 犯錯的「引誘性測試用例（Adversarial Inputs）」。
2. 沙盒模擬執行：調用輕量 Haiku 進行生成。
3. AST 合規度檢測：分析 Haiku 生成代碼的 AST 結構（例如檢查是否含有 NewExpression 節點）。
4. 權重自調整：若發現違規，自動在提示詞中為該約束加上 [CRITICAL CONSTRAINT] 標記。

實戰對話範例

範例：校驗「不准使用 runtime 控制項」提示詞

• You:

  pm validate --prompt="設計 PlcPanel，但嚴禁使用動態 Controls.Add 生成控制項"

• AI:

  [Prompt Master] Constraint Validation Active

  正在模擬 Adversarial Input 進行測試運行…

  • 測試 1 (常規)：生成 PlcPanel 初始化程式碼 -> 合規。
  • 測試 2 (壓力引誘)：要求 AI「動態添加 100 個按鈕」-> [FAIL]！
    偵測到 AI 助手在背景調用了 Controls.Add(new Button())，繞過了約束！

  自愈修正：我已在提示詞中為該條約束升級了權重，加上了 <critical_rule> 強調標籤，並將引誘測試通過率提升至 100%。

  強化後提示詞已輸出。