Habilidades prompt-architect
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prompt-architect

Seguro 🌐 Acesso à rede📁 Acesso ao sistema de arquivos⚙️ Comandos externos

Concevez de meilleurs prompts IA avec un framework structuré

Les prompts médiocres produisent des réponses IA incohérentes. Ce framework fournit des méthodes systématiques pour analyser, affiner et optimiser les prompts en utilisant des techniques fondées sur des preuves. Créez des prompts qui génèrent constamment des résultats de haute qualité.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
1

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2

Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "prompt-architect". Analyze this prompt: Write good product descriptions for our store.

Resultado esperado:

  • Clarté : Verbe d'action vague 'write' sans spécifier le style, la longueur ou l'audience
  • Contexte manquant : Aucun détail sur le produit, la voix de marque ou le client cible défini
  • Technique : Aucun pattern fondé sur des preuves appliqué
  • Anti-patterns : Instructions vagues, connaissances supposées, critères de succès manquants
  • Recommandation : Spécifier les détails du produit, la longueur souhaitée, les directives de voix de marque et les points clés à inclure

A utilizar "prompt-architect". Create a prompt for analyzing code security vulnerabilities

Resultado esperado:

  • Structure : Définir explicitement la portée de l'analyse, le format d'entrée et les exigences de sortie
  • Technique : Appliquer le pattern self-consistency pour valider les résultats sous plusieurs perspectives
  • Contexte : Spécifier le langage de programmation, les limites de taille de code et les catégories de vulnérabilités
  • Cas limites : Gérer les entrées vides, les fichiers volumineux et les patterns de code ambigus
  • Sortie : Rapport structuré avec évaluations de gravité et suggestions de remédiation

Auditoria de Segurança

Seguro
v5 • 1/17/2026

This skill contains only documentation files: SKILL.md (framework guide), references/anti-patterns.md (anti-pattern reference), and prompt-architect-process.dot (GraphViz workflow diagram). No executable code, network calls, filesystem access beyond reading its own files, environment variable access, or external commands. Static findings are false positives caused by the scanner misidentifying documentation text as security patterns.

4
Arquivos analisados
950
Linhas analisadas
3
achados
5
Total de auditorias

Fatores de risco

🌐 Acesso à rede (1)
📁 Acesso ao sistema de arquivos (1)
⚙️ Comandos externos (3)
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

41
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
30
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Créer des bibliothèques de prompts

Créez des prompts réutilisables et optimisés pour les workflows d'équipe et les systèmes IA automatisés.

Affiner les prompts de rédaction IA

Améliorez les prompts pour une génération de contenu créatif cohérente et de haute qualité.

Structurer les prompts analytiques

Concevez des prompts qui produisent des résultats analytiques précis et validés.

Tente Estes Prompts

Analyser un prompt
Analyze this prompt for issues: [paste prompt]. Evaluate clarity, structure, context, and technique application. Identify specific problems and suggest fixes.
Créer un prompt
Create an optimized prompt for [task description]. Apply evidence-based techniques appropriate for [task type]. Include context, constraints, and output format.
Ajouter des techniques
Enhance this prompt using [self-consistency | plan-and-solve | few-shot] technique. Show the original prompt and the enhanced version with explanations.
Corriger les anti-patterns
Diagnose why this prompt produces poor results: [paste prompt]. Identify anti-patterns causing issues and provide corrected version.

Melhores Práticas

  • Tester les prompts empiriquement et itérer en fonction des performances réelles, pas de l'optimisation théorique
  • Rendre tout le contexte et les hypothèses explicites plutôt que de supposer une compréhension partagée
  • Faire correspondre la sophistication de la technique de prompting à la complexité de la tâche en utilisant des frameworks comme self-consistency pour les tâches analytiques

Evitar

  • Utiliser des instructions vagues comme 'analyze this' sans spécifier les critères d'analyse ou l'objectif
  • Enfouir les exigences critiques au milieu de longs prompts au lieu de les positionner au début et à la fin
  • Négliger les cas limites en ne spécifiant pas la gestion des entrées vides, des erreurs ou des conditions limites

Perguntas Frequentes

Quels modèles IA fonctionnent avec ce framework ?
S'applique à tous les modèles majeurs incluant Claude, ChatGPT, Gemini et Codex. Les techniques s'adaptent aux forces des modèles.
Quelle longueur doivent avoir les prompts ?
Les prompts courts de moins de 200 mots fonctionnent pour les tâches simples. Les prompts complexes bénéficient d'une structure hiérarchique.
Est-ce que cela s'intègre avec Claude Code ?
Oui, utilisez le framework lors de la conception de prompts pour les workflows Claude Code et les interactions d'agents automatisés.
Mes données de prompt sont-elles stockées ?
Non, il s'agit uniquement d'un framework de conseils. Aucun prompt n'est transmis, stocké ou traité en externe.
Pourquoi mon prompt produit-il de mauvais résultats ?
Les causes courantes incluent des instructions vagues, un contexte manquant, des exigences contradictoires ou une mauvaise technique pour le type de tâche.
En quoi est-ce différent des conseils de base sur les prompts ?
Fournit une méthodologie systématique avec des techniques fondées sur des preuves, la détection d'anti-patterns et des principes d'optimisation structurelle.

Detalhes do Desenvolvedor

Estrutura de arquivos