在自动化提示优化（如 APE 或 DSPy 框架）中，通常使用一个“导师模型”来生成并迭代提示词。请补全下列简易自动化提示生成的逻辑： [填空1] 和 [填空2] 处应分别填入：
def auto_prompt_generator(task_description, feedback): # 根据任务描述和之前的失败反馈，让模型生成一个更好的提示词 metaprompt = f"Task: {task_description}. Previous feedback: {feedback}. Generate a better prompt:"
># [填空1]：调用模型生成新的提示词
new_prompt = llm.______(metaprompt)
return new_prompt
current_prompt = "直接回答问题" for i in range(3): result = run_task(current_prompt) score, feedback = evaluate(result)
># [填空2]：根据反馈更新提示词
current_prompt = ______(task_description, feedback)
generate / auto_prompt_generator
predict / auto_prompt_generator
invoke / auto_prompt_generator
以上所有选项均正确