Artikel ini memperkenalkan kerangka kerja optimasi prompt yang belajar sendiri dan secara terus‑menerus menyempurnakan prompt model bahasa besar untuk otomatisasi kuesioner keamanan. Dengan menggabungkan metrik kinerja waktu‑nyata, validasi manusia‑dalam‑lingkaran, dan pengujian A/B otomatis, loop ini menghasilkan presisi jawaban yang lebih tinggi, waktu penyelesaian lebih cepat, serta kepatuhan yang dapat diaudit — manfaat utama bagi platform seperti Procurize.