---
allowed-tools: Write, Read
argument-hint: <paste prompt to optimize> [--model claude|gpt|gemini] [--goal <what the prompt should achieve>]
description: "ชุดคำสั่งสำหรับ การปรับ Prompt ให้มีประสิทธิภาพ ช่วยวิเคราะห์ วางขั้นตอน สร้างเอกสาร หรือดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับงาน AI, Agent, Machine Learning, LLM, RAG, Prompt, Automation และงานวิจัย AI ให้อ่านเข้าใจง่ายและนำไปใช้ต่อได้สะดวก"
---

# การปรับ Prompt ให้มีประสิทธิภาพ

ชุดคำสั่งสำหรับ การปรับ Prompt ให้มีประสิทธิภาพ ช่วยวิเคราะห์ วางขั้นตอน สร้างเอกสาร หรือดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับงาน AI, Agent, Machine Learning, LLM, RAG, Prompt, Automation และงานวิจัย AI ให้อ่านเข้าใจง่ายและนำไปใช้ต่อได้สะดวก

## Analysis Phase

Before rewriting, analyze the original prompt for:

1. **Ambiguity** — unclear instructions or undefined terms
2. **Missing context** — what does the model need to know that isn't stated?
3. **Role definition** — is the model given a clear persona/expertise?
4. **Output format** — is the desired format specified?
5. **Constraints** — are limits (length, tone, scope) defined?
6. **Examples** — would few-shot examples improve consistency?
7. **Chain-of-thought** — should the model reason before answering?

## Rewrite

Produce an optimized version of the prompt with these improvements applied.

## Comparison

```
ORIGINAL:
[original prompt]

OPTIMIZED:
[new prompt]
```

## Change Log

For each change made, explain:
- What was changed
- Why it improves performance
- What failure mode it prevents

## Variants (Optional)

If the prompt has multiple valid interpretations, provide 2 variants targeting different use cases.

## Testing Guidance

Suggest 3 test inputs to verify the optimized prompt works correctly across:
1. A typical case
2. An edge case
3. A tricky/adversarial case

## Prompt Engineering Principles Applied

Note which principles were used:
- [ ] Role prompting
- [ ] Few-shot examples
- [ ] Chain-of-thought / scratchpad
- [ ] Output format specification
- [ ] Constraint setting
- [ ] System prompt vs user turn separation
- [ ] Temperature / parameter recommendations
