gem-llm-review-prompt
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Review and critique prompts (system prompts, few-shot exemplars, tool descriptions, dataset prompts) used in the GEM-LLM project for clarity, leakage, ambiguity, length, language-mix risk, and Gemma/EXAONE-specific failure modes. Use when the user says "프롬프트 리뷰", "이 프롬프트 봐줘", "system prompt 리뷰", "few-shot 검토", "프롬프트 개선", "프롬프트 평가", "tool description 리뷰". Produces a structured rubric (clarity / specificity / safety / format / language / token-cost) with concrete rewrite suggestions. Knows that K-EXAONE produces English CoT, so Korean output requires explicit constraints.
In this repository61 other files it gives its agents.
- api-contract-testing-patternSkill
- api-key-lifecycle-patternSkill
- api-route-consistency-patternSkill
- bash-cli-best-practicesSkill
- bilingual-book-authoringSkill
- blue-green-deployment-patternSkill
- book-builderSkill
- bulk-user-onboarding-patternSkill
- cicd-github-actions-patternSkill
- claude-code-skill-authoringSkill
- cloudflare-tunnel-setupSkill
- cloudflare-tunnel-ssh-access-patternSkill
- concurrent-load-testing-patternSkill
- coverage-instrumentation-patternSkill
- dependency-vulnerability-fixSkill
- deployment-checklistSkill
- developer-onboarding-doc-patternSkill
- env-isolation-patternSkill
- exam-systemSkill
- fastapi-async-patternsSkill
- fastapi-gateway-patternSkill
- gem-llm-admin-cliSkill
- gem-llm-build-docsSkill
- gem-llm-cli-clientSkill
- gem-llm-cloudflare-tunnelSkill
- gem-llm-debug-mcpSkill
- gem-llm-deploy-vllmSkill
- gem-llm-gateway-debugSkill
- gem-llm-load-testSkill
- gem-llm-overviewSkill
- gem-llm-supervisorSkill
- gem-llm-test-inferenceSkill
- gem-llm-troubleshootingSkill
- gem-llm-vllm-debugSkill
- html-static-dashboard-patternSkill
- k8s-cron-alternativesSkill
- k8s-pod-autostartSkill
- korean-tech-blog-authoringSkill
- llm-eval-multi-modelSkill
- llm-serving-performance-tuningSkill
- md-raid-deadlock-recoverySkill
- mermaid-diagram-authoringSkill
- multi-agent-autonomous-loop-patternSkill
- multi-agent-git-collaboration-patternSkill
- multi-agent-orchestratorSkill
- multi-llm-routing-patternSkill
- observability-bundleSkill
- pandoc-bilingual-buildSkill
- playbook-authoring-patternSkill
- pod-process-autostart-patternSkill
- postgres-migration-from-sqliteSkill
- production-postmortem-patternSkill
- project-bootstrapSkill
- prometheus-fastapi-metricsSkill
- pytest-fastapi-patternSkill
- quota-rate-limit-patternSkill
- shell-cli-dispatch-patternSkill
- sqlite-wal-safe-opsSkill
- subagent-prompt-engineering-patternSkill
- vllm-bootstrapSkill
- The first 60 shown.
The file
Files
gem-llm-review-prompt
GEM-LLM 프로젝트에서 사용하는 프롬프트(시스템 프롬프트, few-shot, tool description, 데이터 생성 템플릿) 리뷰 스킬.
When to use
- "이 프롬프트 봐줘", "프롬프트 리뷰"
- "system prompt 개선"
- "few-shot 예시 평가"
- "tool description 리뷰"
- "데이터 생성 프롬프트 검토"
- "프롬프트가 왜 이상한 응답을 내는지"
Project-specific context (memory)
- 메인 모델: K-EXAONE 기반 — 영어로 CoT 사고 후 출력. 한국어 응답을 원하면 system prompt에 명시:
Always think in English internally but respond ONLY in Korean.
- 데이터 생성: 영어 프롬프트 사용이 거의 필수
- Gemma 4 tool calling: hermes parser 사용 → JSON 인용/escape 엄격
Review rubric (출력 형식)
각 프롬프트에 대해 다음 6축으로 점수(1~5) + 근거 + 개선안:
- Clarity — 모호한 지시어("적절히", "잘", "필요시") 제거됐는가
- Specificity — 출력 형식(JSON/마크다운/plain)/길이/언어 명시됐는가
- Safety / leakage — 시스템 지시어가 사용자에게 노출될 위험
- Format constraints — 코드블록, JSON schema, 헤더 레벨 등 일관성
- Language strategy — CoT 언어 vs 출력 언어 분리 명시
- Token cost — 불필요 반복, 중복 예시, 장문 boilerplate
Common findings (체크리스트)
- system prompt 안에 사용자 input 직접 인용 없음 (prompt injection 방지)
- few-shot 예시들이 출력 형식을 모두 동일하게 따름
- tool description에 "when to call" / "when NOT to call" 둘 다 있음
- JSON schema 의
required필드와 예시 일치 - 한국어 출력 요청 시 "한국어로만 답하라" 명시 (영어 CoT 흘러나옴 방지)
temperature,max_tokens같은 모델 파라미터와 prompt 의도 충돌 없음- 마크다운 vs plain text 혼재 없음
Procedure
- 사용자가 제시한 프롬프트 전문을 그대로 인용
- 6축 rubric 표 출력
- 가장 시급한 3가지 문제 우선순위
- 각 문제별 rewrite 예시 제공 (before/after)
- 토큰 절감 가능량 추정
Output template
## 리뷰 대상
<원본 프롬프트>
## 점수 (1=최악, 5=최상)
| 축 | 점수 | 근거 |
|---|---|---|
| Clarity | x/5 | ... |
| Specificity | x/5 | ... |
| Safety | x/5 | ... |
| Format | x/5 | ... |
| Language | x/5 | ... |
| Token cost | x/5 | ... |
## Top 3 issues
1. ...
2. ...
3. ...
## Rewrite (제안)
<개선판>
## 토큰 절감 추정
원본 ~N tokens -> 제안 ~M tokens (-K%)Safety
- 사용자 프롬프트의 비공개 정보(API key, 내부 URL)가 보이면 즉시 마스킹 안내
- 외부 모델 평가 호출 금지 (로컬 vllm만 사용)
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

