ai-product
Construa Produtos de IA Prontos para Produção
Transforme demonstrações de IA em sistemas de produção. Esta habilidade ensina padrões de integração com LLM, arquitetura RAG e estratégias de validação para que você possa lançar recursos de IA que funcionam em escala.
Baixar o ZIP da skill
Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "ai-product". Ajude-me a projetar uma IA de suporte ao cliente que valida todas as saídas antes de responder aos usuários
Resultado esperado:
Aqui está uma arquitetura pronta para produção para sua IA de suporte ao cliente:
**Estrutura do Prompt**: Prompt de sistema com instruções rigorosas de formato de saída, consulta do usuário em template com ganchos de validação
**Camadas de Validação**:
1. Validação de esquema - garantir que a resposta corresponda à estrutura JSON esperada
2. Verificação de segurança - verificar conteúdo prejudicial antes de responder
3. Verificação factual - cruzar afirmações com base de conhecimento
4. Aplicação de formato - validar comprimento e estrutura da resposta
**Tratamento de Erros**: Degradação graciosa com fallback para agente humano quando a confiança é baixa
A utilizar "ai-product". Meu LLM está muito lento. Como posso melhorar a latência percebida?
Resultado esperado:
Implemente streaming com estas técnicas:
1. **Server-Sent Events (SSE)**: Transmitir tokens conforme são gerados
2. **UI Progressiva**: Mostrar skeleton primeiro, preencher conteúdo conforme chega
3. **Atualizações Otimistas**: Exibir resposta provável enquanto a IA gera
4. **Geração em Blocos**: Dividir respostas complexas em partes menores
Isso pode reduzir a latência percebida em 40-60% sem tempos de resposta de modelo mais rápidos.
Auditoria de Segurança
SeguroStatic analysis detected 2 false positive patterns related to 'weak cryptographic algorithm' at lines 3 and 58. These are misidentified keywords ('patterns', 'architecture') in documentation text. This is a documentation-only skill with no executable code, network calls, scripts, filesystem access, or external commands. Safe for publication.
Padrões Detectados
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Arquitetar Aplicações com LLM
Projetar sistemas de produção que usam LLMs com segurança e confiabilidade, com validação e tratamento de erros adequados.
Validar Saídas de IA
Implementar sistemas de segurança e camadas de validação para detectar alucinações e conteúdo prejudicial antes de servir aos usuários.
Otimizar Custos de IA
Reduzir custos de API de LLM em 80% através de otimização de prompts, gerenciamento de contexto e uso eficiente de tokens.
Tente Estes Prompts
Preciso construir um recurso alimentado por IA que [descrever caso de uso]. Ajude-me a projetar uma arquitetura pronta para produção incluindo: 1) Como estruturar prompts para confiabilidade 2) Quais camadas de validação preciso 3) Como lidar com falhas graciosamente 4) Estratégias de otimização de custos
Revise este prompt para implantação em produção: [inserir prompt]. Identifique: 1) Modos de falha potenciais 2) Etapas de validação ausentes 3) Oportunidades de otimização da janela de contexto 4) Preocupações de custo
Meu sistema de IA está produzindo alucinações em [contexto específico]. O prompt atual é [inserir prompt]. Sugira modificações para reduzir alucinações mantendo a precisão.
Preciso que meu LLM retorne [descrever formato de saída desejado]. Ajude-me: 1) Projetar o esquema 2) Escrever o prompt com instruções adequadas 3) Adicionar lógica de validação 4) Lidar com falhas de análise graciosamente
Melhores Práticas
- Trate prompts como código: controle de versão, teste em CI/CD e revise mudanças através de pull requests
- Sempre valide saídas de LLM com validação de esquema e verificações de segurança antes de usá-las
- Construa defesa em profundidade: múltiplas camadas de validação detectam o que verificações únicas perdem
Evitar
- Lançar demonstrações de IA sem endurecimento para produção - usuários encontrarão falhas em escala
- Encher janelas de contexto com dados irrelevantes - aumenta custos e reduz precisão
- Confiar em saídas de LLM sem validação - alucinações chegarão aos usuários de produção